Главная деловая соцсеть LinkedIn 30 июля добавила кнопку жалобы на ИИ-посты — Seems like AI slop. Директор по продуктам компании Хари Шринивасан признал, что борьба с ИИ-спамом стала первостепенной задачей, и рассказал о работе автоматических систем очистки: «Мы ежедневно выявляем сотни тысяч попыток ИИ-комментирования и за последние несколько месяцев заблокировали миллиарды других попыток автоматизации, например массового постинга». Похоже, однако, что без помощи живых пользователей справиться оказалось непросто.
Часть аудитории сочла меру запоздалой. Пользователи напомнили, что прежде площадка фактически поощряла объем контента, а не его качество — и тем самым помогла создать проблему. Последние два года специалисты шутят, что LinkedIn превратился в крупнейший в интернете сборник сгенерированных ИИ мотивационных историй, заезженных советов по лидерству и постов про «интеллектуальное лидерство», которые одновременно говорят обо всем и ни о чем.
Как пишет TechCrunch, шаг LinkedIn отражает более широкую тенденцию: платформы отчаянно пытаются сократить поток контента, созданного ИИ. Substack, например, добавил инструмент, помогающий пользователям определять, кто создал текст, который они читают, — ИИ или человек. Если этим не заниматься, часть компаний постигнет участь Digg: сервис, конкурировавший с Reddit, закрылся, заявив, что не может справиться с ботами.
Тем временем Cloudflare, крупный поставщик интернет-инфраструктуры, еще в июне зафиксировал, что трафик, создаваемый ботами и агентами, впервые превысил человеческий. Этот рубеж наступил раньше, чем ожидалось, и показал, насколько быстро растет влияние ИИ. Неудивительно, что производители чипов не успевают расширять мощности вслед за спросом. Deloitte прогнозирует, что в 2026 году микросхемы памяти подорожают в четыре раза, дефицит не удастся преодолеть раньше 2029–2030 годов, поэтому организациям и потребителям стоит готовиться к дальнейшему заметному подорожанию электроники. Эксперты отрасли уже называют ситуацию RAMageddon (от Random Access Memory, оперативной памяти). Страшно представить, как они назовут ее чуть позже.
Зависимость от ИИ, как оказалось, уже свойственна и части сотрудников — настолько, что запрет ИИ-инструментов на работе способен вызвать персональный мини-армагеддон и даже желание уволиться. Исследование на эту тему — в нашем дайджесте.
Почему рефералы намного ценнее клиентов из рекламы
За восемь лет ButcherBox, американский сервис подписки на премиальное мясо и морепродукты, вырос до выручки свыше $600 млн. Сначала компания привлекала покупателей через инфлюенсеров, затем стала зависеть от цифровой рекламы. Этот канал работал все хуже: площадки повышали цены, новые клиенты покупали меньше, выбирали менее маржинальные товары и быстрее уходили. Сместив фокус на реферальную программу, ButcherBox за год увеличила число рекомендаций на 57%, вдвое снизив стоимость привлечения клиента.
Этот пример приводят в статье для HBR партнеры Bain & Company Фред Райххельд и Джейми Клегхорн, а также Войтек Кокошка, CEO платформы реферальных программ Mention Me. Проанализировав данные о 10 миллионах потребителей, они выяснили: хотя рефералы в среднем составляют лишь 20% новых покупателей, они обеспечивают более 70% прибыли, полученной от них. Исследование также выявило, что лишь 15% клиентов действительно приводят хотя бы одного нового покупателя, то есть становятся «истинными промоутерами». За жизненный цикл они приносят компании почти втрое больше выручки, чем нейтрально настроенные клиенты, а «суперпромоутеры» — те, кто привел нескольких друзей, — впятеро больше.
Анализ пар компаний в пяти секторах показал, что лидеры по индексам лояльности (Costco, Apple, IKEA и др.) тратят на коммерческие и административные расходы (SG&A) вдвое меньше конкурентов, отстающих по NPS — 11% выручки против 22%.
Программа поощрений имеет смысл лишь как дополнение к сильному клиентскому опыту, отмечают авторы. Награда должна быть ощутимой, чтобы подтолкнуть клиента поделиться опытом, но не настолько щедрой, чтобы рекомендации превращались в охоту за бонусом. Но прежде всего необходимо наладить учет: фиксировать источник каждого нового клиента, связывать его с конкретным рекомендателем и считать полную экономику реферала — от первой покупки до последующих рекомендаций. Так поступила цветочная платформа Bloom & Wild, подсчитав, что клиентка по имени Салли купила цветы всего на $112, однако созданная ею реферальная ветка за несколько лет принесла $8793 — в 78 раз больше ее личных трат.
Люди зависят от ИИ на работе сильнее, чем им кажется
Институт цифрового будущего при Королевском колледже Лондона и организация Responsible AI UK в июле опубликовали отчет, согласно которому люди все больше обеспокоены влиянием ИИ, а 42% намеренно ограничивают использование технологии. Расширенное исследование Atlassian среди тысячи работников умственного труда в США подтверждает эту тревогу: влияние ИИ на общество беспокоит 64% респондентов. Но когда речь заходит о работе, картина меняется. Респонденты вдвое реже готовы отказаться от технологии в офисе, чем в личной жизни.
Три четверти участников считают, что ИИ положительно влияет на их работу, причем чем глубже он встроен в процессы, тем сильнее это ощущение. Пользователи, для которых ИИ стал привычным инструментом командной работы, более чем в десять раз чаще эпизодических пользователей говорят, что им будет трудно вернуться к прежнему способу работы. Половина респондентов готовы сопротивляться, если работодатель ограничит доступ к ИИ, а почти 10% в таком случае задумались бы о смене компании.
При этом только каждый пятый считает, что не сможет сохранить результативность без ИИ, а 57% уверены, что справились бы не хуже машины. Atlassian решила проверить эту уверенность в реальной рабочей среде и провела двухдневный эксперимент с 123 HR-специалистами компании. В один день они должны были использовать ИИ по максимуму, в другой — полностью отказаться от него. В день без ИИ 82% ловили себя на постоянном желании обратиться к инструменту, а 23% сделали это машинально, нарушив уговор; почти половина отметила, что задачи стали сложнее, а «ручные» навыки словно заржавели. В день максимального использования ИИ приоритетные задачи казались на 44% легче, а уровень стресса снизился на 22%.
Любопытно, что после эксперимента 92% участников сказали, что стали лучше понимать, в каких случаях ИИ использовать не стоит. «Это напомнило мне, что нужно больше доверять собственной экспертизе: я обращалась к ИИ как к отправной точке даже там, где и так хорошо разбираюсь», — призналась одна из участниц.
Руководительница исследования Молли Сэндс считает, что командам полезно периодически устраивать контролируемую паузу в использовании ИИ. Ее задача не в том, чтобы доказать ненужность технологии, а в том, чтобы понять, какие задачи без ИИ действительно теряют в скорости или качестве, а где инструмент начинает подменять профессиональное суждение.
Читайте также: ИИ-CEO: от героического лидера к компании, которая умеет видеть себя
Преемников лучше готовить в тишине
В 2025 году 63% новых генеральных директоров публичных компаний на крупнейших мировых рынках были выбраны из числа внутренних кандидатов. Тенденция сохраняется уже семь лет: в условиях неопределенности советы директоров чаще выбирают тех, кто глубоко понимает бизнес и способен обеспечить преемственность в меняющейся среде. Но эти преимущества легко оборачиваются рисками.
Партнеры консалтинговой компании Heidrick & Struggles Алексис Хеннесси и Тереза Винсон обращают внимание на самую уязвимую часть процесса — работу с внутренними кандидатами. Слишком раннее объявление претендентов может спровоцировать борьбу фракций, демотивировать ключевых руководителей и ухудшить финансовые результаты. В одном из кейсов Heidrick & Struggles двое заранее известных кандидатов настолько поляризовали организацию, что новый CEO получил расколотую команду топ-менеджеров.
Хеннесси и Винсон предлагают разделить подготовку преемника на тихую и активную фазы. Тихая начинается с первого дня работы действующего CEO: потенциальных преемников развивают и проверяют сложными задачами в рамках обычной корпоративной практики, не объявляя их официальными кандидатами. Активная фаза обычно начинается примерно за два года до ухода CEO. На этом этапе совет директоров должен взять на себя ведущую роль: провести формальную оценку, интервью и проверку рекомендаций внутренних и внешних претендентов. Важно заранее договориться, кто за что отвечает, на каком этапе и в какой мере повышается прозрачность процесса, что сообщают команде. У действующего CEO может быть свой фаворит, но ему не стоит выдавать это предпочтение за решение совета или обещать кандидату должность.
Другой кейс Heidrick & Struggles показывает успешный сценарий. Совет директоров поручил ведущему кандидату международной FMCG-компании сложную проектную роль с жесткими метриками и коучингом. Действующий CEO не стал публично лоббировать фаворита, а помогал ему соответствовать установленным критериям. В результате совет директоров смог провести независимый отбор, убедиться в компетенциях будущего лидера и сохранить доверие команды.
Читайте также: Секреты выбора лучших гендиректоров
Когда команда может проиграть одному сотруднику
Более 80 лет социальные науки не могли ответить на вопрос, превосходят ли команды отдельных исполнителей. Одни эксперименты показывали, что группа может быть сильнее своего лучшего участника, другие — что совместная работа сокращает число хороших идей. Как выяснили исследователи лаборатории вычислительных социальных наук Уортонской школы бизнеса, проблема была не в противоречивости данных, а в слишком грубом описании задач.
Группа ученых протестировала более 1200 участников на 20 типах задач — поодиночке и в командах из 3–6 человек. Результаты зависели от задания: команда могла втрое уступать сильнейшему участнику или превосходить его на 60%. Ключевой характеристикой оказалась возможность проверить ответ. В задачах, где верное решение легко распознать, группа работает эффективно. Один человек предлагает вариант, остальные быстро подтверждают или отвергают его, и коллективный поиск ускоряется. Так, например, происходило при составлении слов из заданных букв.
В открытых творческих задачах этот механизм перестает работать. Когда группе нужно придумать рекламный слоган и выбрать лучший вариант, единственно верного ответа нет. Разнообразие идей остается полезным, но участникам трудно быстро разрешить разногласия. Неопределенность перерастает в конфликт и снижает качество результата.
Чтобы не переносить выводы одного эксперимента на все виды работы, исследователи предлагают фреймворк Task Space. Он описывает каждую задачу по 24 признакам: требует ли она физического или интеллектуального усилия, можно ли разбить ее на части, существует ли объективно верный ответ и т. д. Это помогает понять, выигрывает ли задача от группового поиска.
Патенты помогают лидерам рынка сдерживать конкурентов
Патент считается признаком инновационности: компания что-то изобрела, защитила разработку и рано или поздно превратит ее в продукт. Исследовательская группа Сары Морейры, доцента Школы менеджмента Келлога, показала, что для лидеров рынка эта логика часто не работает. После сопоставления около 1,4 млн потребительских товаров с патентами США за 2006–2015 годы выяснилось, что более половины новых продуктов выпустили компании, которые вообще никогда не получали патентов. Уже этот факт показывает, что патентная статистика отражает лишь часть продуктовых инноваций.
У небольших фирм патентование в среднем чаще сопровождается запуском новых продуктов, чем у крупных. Предложенная исследователями математическая модель объясняет эту разницу каннибализацией: удачный новый продукт может оттянуть продажи у уже прибыльной линейки. Коммерциализация требует вложений в производство, маркетинг и дистрибуцию, тогда как получение еще одного патента для корпорации с собственной юридической службой обходится сравнительно недорого.
При этом патент может приносить выгоду и без вывода товара на рынок, мешая конкурентам выпустить похожее решение. Этот механизм помогает объяснить парадокс: патентов становится больше, а производительность труда и число стартапов снижаются. «Если патенты действительно отражают уровень инноваций, а инновации должны вести к росту производительности, нынешняя картина выглядит противоречиво», — говорит Морейра.
Авторы исследования считают, что патентная система нуждается в изменениях, которые будут стимулировать коммерциализацию разработок. Например, патентные эксперты могли бы требовать от заявителей работающий прототип или доказательства работы над выводом идеи на рынок как условие сохранения права на патент. Без таких изменений патенты рискуют стать не катализаторами, а барьерами для инноваций.
Читайте также: Искусство инноваций
