Автор: Кристина Ковалёва (Боброва) - HRD Grocery Pulse, AI-эксперт MarHR и автор канала НеИскусственный HR.

И нет, это не промптинг.

Нейросети стремительно становятся мультимодальными: они одновременно работают с текстом, таблицами, документами, изображениями, аудио, видео и кодом. В случае с человеком - это способность собрать из разных данных, инструментов и действий единый рабочий процесс с ИИ. И именно это сегодня оказывается сложнее всего. Первый шаг к мультимодальности - не выбор нейросети и не умение писать промпты. Это проектирование собственной деятельности и умение быть хорошим проджектом. Если ты не понимаешь, из чего состоит твоя работа, невозможно понять, где в ней вообще нужен ИИ.

Пирамида «Человека, дополненного ИИ»: три уровня компетенций

Для работы в новой реальности я бы выделила шестиролевую модель человека, дополненного ИИ. Она состоит из трёх уровней компетенций: ментального, управленческого и технического.

1️⃣ Ментальный уровень: как мы мыслим

Это фундамент пирамиды. Без сформированного мышления автоматизация превращается в «автоматизацию хаоса». Здесь работают три ключевые роли:

Lean-эксперт (Бережливое мышление) Его задача — находить потери, лишние согласования, «бутылочные горлышки» и дублирующие функции в процессах. Если процесс кривой, внедрение ИИ лишь ускорит генерацию ошибок. Lean-эксперт сначала срезает все лишнее и только потом подпускает алгоритмы.

Исследователь (Curiosity & Trendwatching)Человек, который постоянно держит руку на пульсе технологических трендов, умеет тестировать гипотезы и не боится экспериментов. Он ищет новые практики до того, как они станут масс-маркетом.

Философ (Критическое мышление и этика) Самый важный фильтр. Нейросеть выдает галлюцинации с невероятно уверенным видом. Задача «Философа» – критически оценивать любой сгенерированный результат, не тащить в работу красиво написанную ерунду, а также следить за этикой, безопасностью данных и сохранением смыслов.

2️⃣ Управленческий уровень: зачем, для кого и с каким результатом

Когда мышление настроено, мы переходим к управлению ИИ как ресурсом и проектом. Здесь выделяются две роли:

Product Owner (Product Mindset) Отвечает на главный вопрос: «Зачем мы это внедряем и какую бизнес-проблему решаем?». Product оценивает целесообразность, формирует метрики успеха (ROI, экономия времени, рост конверсии) и держит фокус на ценности для бизнеса или пользователя.

Менеджер соединяет людей, процессы и ресурсы. Даже хорошее ИИ-решение нужно встроить в ежедневную работу: обучить команду, изменить регламенты, распределить ответственность и настроить проверку.

3️⃣Технический уровень: чем и как

И только на вершине, когда мы понимаем зачем, что и как устроено, появляются прикладные навыки.

Промпт-инжиниринг: Проектирование точных, контекстных и воспроизводимых запросов.
Мультиагентные среды: Сборка систем, где несколько ИИ-агентов передают задачи друг другу (например, один анализирует, второй питчит, третий верстает).
Data Hygiene: Подготовка, очистка и качественная структура данных, без которых ни одна модель не выдаст релевантный результат.

Почему без первых двух уровней верхушка не работает?

Главная ошибка большинства специалистов и компаний в 2026 году – начинать обучение сразу с технического уровня: зубрить формулы промптов, покупать подборки из 1000 лучших сервисов и пытаться прикрутить чат-бота к разваливающимся процессам.

Инструменты устаревают моментально. Но если у человека прокачаны ментальный и управленческий уровни, он способен освоить любой ИИ-инструмент в течение пары часов.