Автоматизируем ли мы профессиональные услуги до кризиса знаний?

Кризис экспертизы, скрытый внутри внедрения ИИ 

По мере ускорения внедрения ИИ в профессиональных услугах компании рискуют потерять способность к суждению и экспертизу. Почему познание, а не автоматизация, должно доминировать в стратегиях ИИ в 2026 году. 

В 2026 году компании, предоставляющие профессиональные услуги, столкнутся с неожиданной расплатой. ИИ будет хорошо интегрирован в юридическую сферу, консалтинг, финансы, бухгалтерский учет и работу, связанную с государственными структурами. Производительность вырастет. Время выполнения сократится. Цифры подтверждают эту тенденцию: Thompson Reuters обнаружил, что использование компаниями генеративного ИИ удвоилось в 2025 году, и что 95% профессионалов считают, что ИИ вскоре станет центральным элементом их рабочих процессов.  

По мере укоренения ИИ организации почувствуют, как от них ускользает нечто жизненно важное для их успеха. Это "нечто" — экспертиза. 

Чрезмерная фокусировка на потенциале ИИ заменить людей означает, что мы теряем из виду более насущную, краткосрочную проблему: риск того, что ИИ устранит опыт, через который профессионалы учатся мыслить. 

Большинство внедрений ИИ в сфере профессиональных услуг были разработаны с акцентом на скорость, эффективность и снижение затрат. Задачи распознавания образов автоматизированы. Поиск информации мгновенен. Результаты чище и быстрее. Но этот подход создает опасную слепую зону: если профессионалы на ранних и средних этапах карьеры больше не подвергаются когнитивной работе, лежащей в основе критического мышления и принятия решений, откуда возьмутся старшие профессионалы завтрашнего дня? 

Определяющая проблема ИИ в профессиональных услугах в 2026 году заключается не в улучшении технических возможностей. Вопрос в том, смогут ли компании внедрить ИИ, не выхолащивая способность к суждению, интуицию и стратегическое мышление, которые делают профессиональные консультации ценными в первую очередь. 

В обоих случаях решение состоит не в замедлении внедрения ИИ. Оно заключается в переосмыслении того, что ИИ может и должен достигать в профессиях, где экспертиза является валютой, обеспечивающей финансовый успех компаний.  

Что на самом деле представляет собой профессиональная экспертиза — и почему ИИ с трудом ее улавливает 

Экспертиза развивается в такой же степени через опыт, как и через формальное обучение. Поведенческая наука показывает нам, что как только человек узнает, на что смотреть в сложной ситуации, он не может "не видеть" это.  

Но объяснить экспертное восприятие новичку чрезвычайно сложно. 

Опыт принципиально меняет то, как люди видят мир, подобно неоднозначному изображению, которое внезапно разрешается, как только раскрывается скрытый паттерн. 

 Источник изображения: "Как рождаются эмоции: Тайная жизнь мозга (2017) доктора Лизы Фельдман Барретт. 

В сложных областях, таких как право, финансы, консалтинг и государственная политика, наиболее важным является не следование правилам, а обучение на практике в беспорядочной, часто высокорискованной среде. 

Со временем эксперты развивают распознавание паттернов и тонко настроенное чувство того, на что обращать внимание. Но это знание становится для них невидимым. Самые ценные инсайты становятся инстинктивными. Старшие профессионалы редко формулируют, как они знают то, что знают, потому что большая часть этого знания функционирует ниже уровня сознательного восприятия. 

Это создает структурную уязвимость. Экспертиза, которую организации ценят больше всего, состоит из тактических компромиссов, стратегических суждений и тонких сигналов, накопленных годами. Однако, поскольку это знание редко документируется, компании часто не осознают, насколько они от него зависят, пока оно не исчезнет. 

Тихий кризис знаний, возникающий в профессиональных услугах 

Институциональная память разрушается не просто потому, что люди уходят, а потому, что невидимое мышление, которое делало их эффективными, никогда не было зафиксировано или передано в первую очередь. 

В то же время компании сообщают о растущих трудностях в поиске "опытных" талантов. Они ищут не просто годы работы. Это способность применять знания в контексте, ориентироваться в неопределенности и принимать обоснованные решения под давлением. Повышение требований к опыту, как это делают некоторые компании, не создаст эти способности. Вместо этого это сужает кадровый резерв, не решая основной проблемы. Младшим сотрудникам нужны богатые возможности для развития суждения в контексте.  

На практике это означает, что у компаний есть не столько нехватка опыта, сколько проблема создания опыта. Поскольку традиционные карьерные пути сужаются, а младшие роли сокращаются, организации требуют опыта, не предоставляя условий, в которых он может сформироваться. 

Пропущенная середина: где на самом деле развивается профессиональное суждение и экспертиза 

Стажеры знают теорию. Старшие профессионалы могут ориентироваться в реальности. За годы работы с клиентами они развили экспериментальное ноу-хау, позволяющее инстинктивно взвешивать стратегические компромиссы и принимать решения.  

То, что исчезает, — это мост между ними: экспериментальное обучение, которое преобразует теоретические знания в практическое суждение. 

Исторически обучение в стиле ученичества закрывало этот пробел. Младшие сотрудники впитывали экспертизу, сидя рядом с экспертами, подслушивая разговоры, наблюдая за развитием решений и изучая, как стратегии развивались в реальном времени. Важно, что модель "обучения через осмос" передавала не только знания, но и способы мышления. Эта модель разрушается. 

Гибридная работа и автоматизация резко сократили контакт с экспертным мышлением. Многие младшие сотрудники теперь видят результаты решений, никогда не наблюдая за мыслительным процессом, стоящим за ними. 

Поскольку ИИ сжимает традиционные карьерные лестницы, компании больше не могут полагаться на то, что опыт возникнет естественным образом со временем. Ожидание "готового" опыта стало одновременно нереалистичным и исключающим. Опыт теперь должен создаваться намеренно через рабочие процессы, роли и системы ИИ, которые подвергают профессионалов суждению, компромиссам и принятию решений в контексте, а не защищают их от этого. 

Без новых способов выявления и передачи этой невидимой экспертизы разрыв в возможностях будет только расширяться, пока мы не достигнем переломной точки необратимой деградации навыков.  

Когда ИИ заменяет мышление, профессиональные способности деградируют 

Многие компании профессиональных услуг подходят к ИИ как к проблеме инструментов: как обучить людей эффективно его использовать, чтобы они могли быть более продуктивными, обеспечивать лучшее обслуживание клиентов и в конечном итоге приносить компании больше денег. Интерес к этому очевиден. Опрос Thomson Reuters 2025 года показал, что 55% профессионалов сообщают о значительных изменениях в том, как они работают, из-за внедрения ИИ, в то время как 88% заявили, что предпочли бы специализированных ИИ-помощников для своей профессии.  

Однако улучшение внедрения инструментов и квалификации не решает растущий когнитивный разрыв.   

Большинство инструментов ИИ разработаны для передачи информации пользователям, а не для развития их мыслительных способностей. Они предоставляют ответы, резюме и рекомендации, но редко побуждают к размышлению, осмыслению или суждению. Хотя это повышает скорость, это рискует сократить когнитивные усилия, через которые формируется экспертиза. Профессионалы могут стать быстрее, но не обязательно лучше. 

Это важно, потому что экспертиза не развивается только от знакомства с ответами. Она развивается через борьбу с неопределенностью, взвешивание компромиссов и понимание того, почему решения развиваются так, как они развиваются. 

В 2026 году опасность заключается в том, что технология настолько эффективно сокращает процесс мышления, что люди вообще перестают закладывать новые знания. Если ИИ всегда решает, что важно, профессионалы никогда не научатся распознавать это сами. 

Результаты улучшаются, когда профессионалы сначала думают, а затем используют технологию. Мышление должно быть первым.  

Почему системы управления знаниями не могут зафиксировать суждение 

Системы управления знаниями стали превосходными каталогами документации, безупречно организуя тематические исследования, шаблоны и руководства, которые показывают, как что-то делать.  

Тем не менее, существует огромный недостающий набор данных — неписаные правила того, как работа на самом деле выполняется. Что замечают эксперты. Когда они меняют курс. Какие сигналы важны, а какие можно игнорировать. Как навигировать по компромиссам, когда нет очевидно правильного ответа. Это невидимое мышление существует в разрыве между "работой, как она представляется" и "работой, как она выполняется". 

Большие языковые модели (LLM) не содержат этого знания, потому что оно не документировано. Это часть жизненного опыта. И если организации не найдут способов помочь экспертам его выявить, ИИ готов ускорить его исчезновение, а не сохранить его. 

От автоматизации к поддержке познания: переопределение роли ИИ в профессиональных услугах 

В 2026 году ведущие компании профессиональных услуг проведут четкое различие между ИИ, предназначенным для автоматизации задач, и ИИ, который улучшает познание. 

ИИ, ориентированный на автоматизацию, превосходен в эффективности. ИИ, ориентированный на познание, основан на поведенческой науке и разработан для выявления и улучшения суждения, а не для его замены. 

ИИ, основанный на поведенческой науке, фокусируется на лучших вопросах вместо более быстрых ответов. Он побуждает профессионалов сделать паузу и поразмышлять, сформулировать свои рассуждения и подумать вслух о своей работе. Делая это, он углубляет мышление и выявляет ментальные модели, о существовании которых эксперты не подозревали — и которые настолько важны для предоставления исключительной работы, отличающей компании.   

Это особенно важно для старших профессионалов, которым обычно нужна помощь в определении сигналов и компромиссов, которые они используют бессознательно. Когда их мышление становится видимым для них самих и других, оно также становится передаваемым. Эксперты могут уточнять свои собственные рассуждения, проверять предположения, о которых они не знали, что делают, и постоянно оттачивать свое суждение. Эта видимость также делает их экспертизу объяснимой для клиентов: укрепляя доверие, демонстрируя ценность и повышая готовность платить и удержание. Для товарищей по команде это уменьшает переделки и рассогласование, разъясняя не только то, что нужно, но и почему это важно и как следует подходить к решениям. Когда экспертиза становится явной, она может быть организована и распространена на благо всех команд и клиентов, нынешних и будущих.   

Реальная профессиональная работа не является линейной. Она включает повороты, корректировки курса и конкурирующие приоритеты. Системы ИИ, которые уважают эту сложность, а не сглаживают ее, — это те, которые помогут организациям сохранить и масштабировать экспертизу, а не заменить ее. 

Ключевые выводы для профессиональных услуг в 2026 году 

1. Самые большие неудачи ИИ будут когнитивными, а не техническими
Компании, которые сосредоточились исключительно на скорости, столкнутся с деградацией навыков по мере исчезновения возможностей экспериментального обучения. Это будет провал обучения, а не технологии.

2. Экспертиза станет возможностью для намеренного проектирования
Поскольку автоматизация и гибридная работа вытесняют возможности обучения, компаниям потребуется намеренно создавать микровозможности для младших сотрудников для развития навыков суждения, размышления, критического мышления и принятия решений, поддерживаемых ИИ, который выявляет и делится экспертным мышлением в контексте.

3. ИИ, который усиливает человеческое суждение, превзойдет ИИ, который его заменяет

Самые ценные системы ИИ сделают невидимую экспертизу видимой, создавая новые "наборы данных экспертизы", основанные на том, как профессионалы думают и рассуждают.

4. Самые успешные стратегии работы с талантами переместятся от найма опыта к его созданию

Компании, которые сосредоточатся на помощи людям в создании опыта, превзойдут тех, кто просто требует опыт заранее. 

Выбор впереди для компаний профессиональных услуг 

Риск впереди заключается не в том, может ли ИИ выполнять работу, а в том, что теряется, когда ИИ делает работу легкой на вид, и профессионалы перестают учиться мыслить и принимать сложные решения о суждении.  

Компании, которые относятся к ИИ исключительно как к инструменту эффективности, обнаружат, что их экспертиза тихо разрушается, в то время как те, кто использует ИИ для выявления суждения, будут развивать, масштабировать и улучшать критическое мышление, даже когда машины и LLM станут более способными. 

Когда дело доходит до развития следующего поколения профессионалов для достижения исключительных результатов клиентов, отличительной чертой будет не то, кто внедрил ИИ быстрее всего, а кто внедрил его наиболее разумно.