AI-2025 за Бершином: короткий розбір для HR

Anhelina Kalashnikova
14 лист.
Читати 2 хв

2025 змістив акцент від експериментів з AI до вимірюваної цінності. Обмеження з’явилися не в моделях, а в інфраструктурі та навичках людей. Нижче – п’ять ключових тез із підсумкового матеріалу Джоша Бершина та що з цього випливає для HR.

1) Використання й ROI стали нормою

2025 – рік, коли компанії перейшли від пілотів до реальної цінності. Лідери використовують GenAI регулярно. Від вимірювання активності перейшли до вимірювання віддачі. ROI рахують як частину звичайної операційки, а не окремий експеримент. У багатьох з’явилися відповідальні за AI на рівні С-suite. Акцент з «яку модель обрати» змістився на «яку бізнес-проблему ми вирішуємо і як це впливає на P&L».

2) Енергетика стала стратегічним обмеженням

Масштабування AI впирається у «залізо» й енергію. Потрібні нові дата-центри, підключення до мереж, потужні енергетичні контури. Це вже не про дефіцит алгоритмів, а про дефіцит інфраструктури. Тому тема «more power plants» – не метафора, а вимога часу. Компанії планують AI не лише з ІТ, а й з енергетиками та операторами мереж. Хто раніше забезпечить доступ до потужностей, той швидше отримає перевагу.

3) Ринок праці на тлі оптимізації

Компанії одночасно інвестують в AI і скорочують витрати. Йде перерозподіл робіт: рутина автоматизується, з’являються ролі навколо проєктування процесів, інтеграцій, якості даних. Від HR очікують чесної комунікації, апскілінгу і швидкої внутрішньої мобільності. Ключове – показувати, як саме AI змінює роботу, а не лише «скільки зекономимо».

4) Якість відкритих AI на новини – слабке місце

Публічні асистенти часто помиляються на інформаційних запитах. Типові збої: вигадані факти, застарілі дані, змішування джерел, невірні акценти. Причина – моделі «передбачають текст», а не перевіряють істину. Висновок для бізнесу простий. Потрібні довірені агенти, які працюють із заданим корпусом знань, показують джерела й мають вбудовані перевірки. Для чутливих сценаріїв потрібен «людина в контурі» та регулярний аудит відповідей. Інакше ризики репутації й помилкових рішень переважать вигоду від швидкості.

5) Модель «працівник + агент» і нові ролі

Базова одиниця роботи змінюється. Працівник формулює задачу, приймає рішення, відповідає за результат. Агент виконує розвідку даних, готує чернетки, робить розрахунки, пропонує варіанти, інтегрується з системами. Разом це «суперпрацівник»: продуктивність зростає, цикл від ідеї до дії скорочується, якість стабілізується через стандарти агентів. Паралельно формується «суперменеджер»: він проєктує робочі потоки «людина+агент», збирає локальні інновації у спільні практики, задає метрики якості, керує ризиками й навчає команду працювати з агентами. Саме так масштабуються результати, а не лише окремі експерименти.