🚀
01
Запуск
Появляется доступ к ИИ и первый сигнал: инструмент можно использовать.
Старт без устойчивой практики.
Готова ли культура вашей компании
к внедрению ИИ?
Диагностика показывает, что помогает ИИ войти в повседневную работу, а что быстро откатывает команду к старым привычкам.
модель измеряет не технологию, а культуру: смысл, правила, безопасность, доверие и привычки.
Почему инструменты не приживаются
Купить ИИ легко. Сделать его частью работы — нет.
Доступ и обучение сами по себе не создают рабочую привычку. Обычно барьер в культуре и правилах.
Где нужен AICR
Когда ИИ уже есть в компании, но ещё не стал понятной и устойчивой частью ежедневной работы.
⚡
02
Первый интерес
Появляются локальные кейсы и ощущение потенциала.
Практика есть, но она точечная.
📉
03
Откат
Без правил, доверия и примера со стороны руководителей команда возвращается к старым способам работы.
Инструмент остаётся, привычка не возникает.
Модель диагностики
4 области, которые определяют, станет ли ИИ частью работы
Не про отношение к технологиям, а про реальные рабочие условия.
ОБЛАСТЬ 01 Смысл и управленческий пример
ОБЛАСТЬ 01
Смысл и управленческий пример
Есть ли понятный смысл, управленческий пример и разрешение пробовать.
Смысл ИИ для бизнеса и роли Пример руководителей Разрешение и поддержка
ОБЛАСТЬ 02 Безопасная среда и обучение на задачах
ОБЛАСТЬ 02
Безопасная среда и обучение на задачах
Можно ли безопасно учиться через практику и обмениваться рабочими примерами.
Безопасность вопросов и ошибок Обучение и ИИ-грамотность Обмен рабочим опытом
ОБЛАСТЬ 03 Правила, ответственность и доверие
ОБЛАСТЬ 03
Правила, ответственность и доверие
Понятны ли правила, границы использования и ответственность за результат.
Правила и безопасность данных Ответственность за результат Обоснованное доверие к ИИ
ОБЛАСТЬ 04 Встраивание в работу и польза для бизнеса
ОБЛАСТЬ 04
Встраивание в работу и польза для бизнеса
Закрепился ли ИИ в процессах и приносит ли понятную пользу бизнесу.
Эффекты ИИ для бизнеса Приоритеты и изменение процессов Закрепление новых привычек
Пример результата
Результат показывает не абстрактную зрелость, а конкретные точки, где внедрение буксует.
На выходе: карта по 12 индикаторам, индекс информированности и приоритеты для действий.
Тепловая карта по D1-D12
Карта быстро показывает сильные зоны, переходные области и риски.
Это не один общий балл, а управленческая карта для следующего шага.
D1
Смысл ИИ
для роли
для роли
5.1
D2
Пример
руководителей
руководителей
3.2
D3
Разрешение и
поддержка
поддержка
4.6
D4
Безопасность
вопросов
вопросов
2.9
D5
Обучение на
задачах
задачах
4.1
D6
Обмен
опытом
опытом
3.0
D7
Правила и
данные
данные
2.5
D8
Ответственность
3.4
D9
Доверие к
результату
результату
3.8
D10
Польза для
бизнеса
бизнеса
2.7
D11
Приоритеты и
процессы
процессы
4.3
D12
Новые
привычки
привычки
3.1
4.0–6.0 сильная зона
3.1–3.9 переходная зона
1.0–3.0 зона риска
Индекс готовности
68
Средний уровень
Индекс информированности
✓
72%содержательных ответов
Показывает, где сотрудники действительно видят практику, а где нет.
Слабые индикаторы
- 1D7. Правила и безопасность данных
- 2D10. Эффекты ИИ для бизнеса
- 3D4. Безопасность вопросов и ошибок
- 4D6. Обмен рабочим опытом
- 5D12. Закрепление новых привычек
Как проходит диагностика
Как проходит диагностика
Короткий цикл от сбора ответов до управленческого разбора.
01
Опрос сотрудников
36 утверждений по шкале 1–6 и отдельный ответ «Нет информации для ответа».
3–5 дней сбора
02
Анализ и интервью
Строим карту по индикаторам, считаем информированность и добавляем интервью.
Смешанный метод
03
Итоговый разбор
Показываем риски, сильные зоны и 3–5 шагов с наибольшим эффектом.
Приоритеты и план
Принципы методики
Почему это работает
Модель собрана на современной исследовательской базе про внедрение ИИ и рабочие привычки.
Современная база
Современная исследовательская база
В основе модели работы про внедрение ИИ, психологическую безопасность, нормы использования и роль руководителей.
Честная шкала
Шкала 1–6 без нейтральной середины
Без нейтрального ответа лучше видно, где практика реально поддерживается, а где нет.
Отдельный сигнал видимости
Есть не только оценка, но и информированность
Ответ «У меня нет информации для ответа на вопрос» считается отдельно и показывает зоны невидимости практики.
McKinsey Amy Edmondson NIST AI RMF OECD AI Principles KPMG Global Study 2025 WEF / PwC
Стоимость
Стоимость зависит от масштаба диагностики
Три стартовых варианта для обсуждения.
Одна команда или функция
от 100 000 руб.
Для одной команды или функции.
- Опрос по 4 областям и 12 индикаторам
- Карта результатов
- Итоговый разбор
Несколько команд внутри функции
от 150 000 руб.
Для нескольких команд внутри функции.
- Сравнение между сегментами
- Больше интервью
- Приоритеты для руководства
Несколько функций или вся организация
Свяжитесь с нами
Для нескольких функций или всей компании.
- Широкая сегментация
- Разбор для топ-команды
- Переход к консалтингу
Консалтинг
После диагностики помогаем перейти к изменениям
Помогаем перевести выводы диагностики в понятные управленческие решения и рабочие практики.
Уровень 01
Смысл
Собираем ясную управленческую позицию по ИИ.
Уровень 02
Нормы
Помогаем оформить правила, ответственность и безопасное использование.
Уровень 03
Поведение
Встраиваем ИИ в реальные процессы и повседневную работу команд.
Вопросы и ответы
Частые вопросы
Чем AICR отличается от оценки ИИ-зрелости?
AICR смотрит не на инфраструктуру, а на культурные и организационные условия внедрения ИИ.
Это замена обучению работе с ИИ?
Нет. Диагностика показывает, какое обучение и какие изменения действительно нужны, чтобы знания перешли в работу.
От чего зависит цена?
От количества респондентов, сегментов и глубины разбора.
Почему шкала именно 1–6?
Шкала без нейтральной середины помогает увидеть более честное распределение ответов.
Зачем отдельный ответ «У меня нет информации для ответа на вопрос»?
Он показывает зоны, где практика пока не видна сотрудникам. Это отдельный аналитический сигнал.