Почему исследователи рынка массово перешли на ИИ за год
Представьте себе: ещё год назад ИИ был экспериментом, а сейчас 98% профессионалов в исследованиях рынка уже используют его в работе. Причём 72% включают ИИ в свой день чуть ли не постоянно. Звучит как полный переворот, не правда ли?
Опрос, проведённый в августе 2025 года компанией QuestDIY (которую владеет The Harris Poll), показал что-то странное и одновременно показательное. Да, люди экономят время — 56% исследователей сообщили о сбережении минимум пяти часов в неделю благодаря ИИ. Но вот незадача: почти четверо из десяти признаются, что ИИ иногда выдаёт ошибки, и им приходится потом всё перепроверять.
Это создало совершенно новую динамику работы. Люди получают скорость и расширенные возможности, но в обмен им нужно постоянно бдительно следить, чтобы машина не наглупила. Словно наняли энергичного, но немного рассеянного помощника — быстро работает, но нужен контроль.
Скорость работает, это точно
Интересно, что 80% исследователей говорят — они используют ИИ намного больше, чем полгода назад. И ещё 71% планируют увеличивать использование. Это не просто тренд, это массовая переориентация профессии.
Главные сценарии использования? Ну вот, смотрите: 58% используют ИИ для анализа нескольких источников данных одновременно, 54% — для работы со структурированными данными, 50% — для автоматизации отчётов, 49% — для анализа открытых ответов в опросах. То есть — всё, что раньше отнимало часы и часы рутины, теперь делается минут за 15-20.
«Человеческое суждение останется критически важным», — говорит Эрика Паркер из The Harris Poll. Звучит как официальное признание: да, ИИ отличный помощник, но капитан всё ещё человек.
Что ещё улучшилось
- 44% заметили, что ИИ повышает точность анализа
- 43% говорят, что находят инсайты, которые раньше пропустили бы
- 43% отмечают ускорение доставки результатов клиентам
- 39% видят, что ИИ помогает генерировать новые идеи
- 89% в целом согласны — работа стала лучше, и 25% из них скажут, что улучшение вообще значительное
Но есть одна закавыка
Вот тут начинается интересное противоречие. Да, всё быстрее и проще, но одновременно с этим выросли и беспокойства. Слышите парадокс? Экономим время на ИИ, потом тратим его на проверку того, что ИИ сделал.
По данным того же опроса: 37% исследователей беспокоят новые риски с качеством данных, 31% говорят, что появилось дополнительную работу по проверке ИИ-выходов. И самое главное — когда спрашивают в открытой форме, что раздражает в ИИ больше всего, люди называют точность. Один из участников опроса сказал очень мудро: «Чем быстрее мы движемся с ИИ, тем больше нам нужно проверять, что мы движемся в правильном направлении».
Ещё 29% волнуются о безопасности работы, 28% думают про приватность и этику данных. В общем, радость перемешана с сомнением.
Главная проблема: приватность и доверие
Когда спросили, что может остановить расширение использования ИИ, 33% исследователей назвали вопросы безопасности данных. И это неспроста — эти люди работают с конфиденциальной информацией, коммерческими тайнами, личными данными. Если скинуть всё это в облачный ИИ — кто потом гарантирует, что это не попадёт конкурентам или не будет использовано для обучения чужих моделей?
Другие барьеры — это время на обучение (32%), отсутствие прозрачности в использовании ИИ (31%), интеграционные сложности (28%), внутренние политики компаний (25%) и цена (24%).
Прозрачность — тема отдельная. Когда ИИ выдаёт анализ, зачастую непонятно, как именно он до этого дошёл. А это затрудняет объяснение результатов клиентам. По-этому некоторые клиенты начали добавлять в контракты пункты «без ИИ», заставляя исследователей либо вообще отказываться от технологии, либо использовать её так, чтобы не нарушить букву контракта (хотя дух может быть размыт).
Новый рабочий процесс: ИИ как младший аналитик
Так как же люди приспособились работать? Вот интересный момент: 29% описывают свой процесс как «человеческий-ориентированный с серьёзной поддержкой ИИ», а 31% говорят о «в основном человеческий, с небольшой помощью ИИ».
Словно в фирме нанял опытного юниора — он быстро что-то сделает (кодирование, очистка данных, черновик отчёта), а сениор всё проверит, подправит и представит клиенту с нужным контекстом. Это работает.
Смотря на будущее (планы на 2030), 61% видят ИИ как партнера в принятии решений. Что они хотят от ИИ: генерацию вариантов опросов и отчётов (56%), синтетические данные (53%), автоматизацию рутинных процессов вроде создания проектов (48%), предсказательную аналитику (44%).
Профессия меняется. Исследователи превращаются в то, что авторы отчёта называют «Advocates of Insights» — люди, которые валидируют ИИ-анализ, связывают результаты с потребностями клиентов, переводят машинные выводы в стратегические рекомендации, которые действительно работают.
Что это значит для других профессий
Исследователи рынка — это в некотором смысле лабораторные мыши для других knowledge workers. Если смотреть на их опыт, становятся видны общие закономерности.
Во-первых, скорость — не просто приятный бонус, это принципиально меняет бизнес. Один старший аналитик из небольшого агентства описал момент, когда он отправил опрос на проведение и буквально видел в реальном времени, как растёт число ответов — и всё закончилось в один день. Раньше для этого нужна была неделя. Такая скорость — это не просто удобство, это возможность влиять на решения пока они ещё обсуждаются, а не постфактум.
Во-вторых, прибыль есть, но неравномерная. Пять часов в неделю — реально для отдельного человека. Но если эти часы уходят на проверку ошибок и валидацию, выигрыш испаряется. Итоговый результат зависит от конкретной задачи, качества самого ИИ-инструмента и умения человека правильно его использовать.
В-третьих, требуемые навыки меняются. Уже не достаточно просто знать статистику и методологию опросов. Нужна культурная грамотность, умение рассказывать стратегические истории, понимание этики, способность задавать правильные вопросы и проверять ИИ-выводы. Техническая исполнительская работа становится менее ключевой — за неё всё больше отвечает машина.
Странный феномен: активно используют, но не полностью доверяют
Наиболее поразительный результат опроса — люди интенсивно используют ИИ, но при этом сомневаются в его надёжности. Обычно, когда технология становится привычной и люди с ней работают, доверие растёт. Но ИИ — это другое.
Проблема в том, что ИИ работает хорошо большую часть времени, но может неожиданно накосячить. При этом его «косяки» сложно поймать автоматически, потому что вероятностная природа ИИ означает — на один и тот же запрос могут прийти разные ответы. Как построить надёжный контроль качества для такой системы?
Про приватность — это отдельная история доверия. 33% исследователей тревожат не только вопросы точности ИИ, но и что происходит с данными, которые они в него кидают. Поэтому компании, которые хотят завоевать доверие, встраивают ИИ прямо в свои платформы с сертификацией ISO/IEC 27001, вместо того чтобы заставлять людей использовать общие инструменты типа ChatGPT, которые могут сохранять и учиться на ваших данных.
Что будет дальше: совершенствование или вечная проверка?
Авторы отчёта видят 2026 как переломный момент. Когда ИИ из просто инструмента становится чем-то вроде полноценного члена команды — «со-аналитиком», который участвует в процессе, а не просто ускоряет отдельные операции.
Это предполагает, что ИИ будет совершенствоваться. Сейчас 41% используют ИИ для дизайна опросов, 37% для программирования, 30% для написания предложений. Большинство исследователей считают это правильным направлением применения. Значит, есть огромный потенциал роста, когда инструменты станут надёжнее.
Но модель, похоже, останется человеко-центричной. То есть ИИ — это помощник и соавтор, но решения принимает человек. Но что это будет означать на практике? Если ИИ берёт на себя аналитику, а исследователь сосредотачивается на проверке и стратегической интерпретации, профессия начнёт напоминать редакторскую работу — отбор и контекстуализация машинных выводов вместо их создания с нуля.
Поднимет ли это профессию на новый уровень или, наоборот, упростит её — зависит от того, как развернётся технология. Если ИИ станет прозрачнее и надёжнее, проверка займёт меньше времени и люди смогут сосредоточиться на умных, творческих задачах. Если ИИ останется непрозрачным и ошибочным — исследователи рискуют застрять в бесконечном цикле проверки того, чему они не совсем понимают и не полностью доверяют.
Сейчас исследователи учатся профессиональному «мышечному памяти» — знают, какие задачи ИИ вообще справляет хорошо, где он падает, сколько контроля требует каждый тип выходных данных. Это наученное через практику и ошибки понимание может стать столь же важным, как понимание статистики или принципов опросов.
Но основное напряжение остаётся. Исследователи работают быстрее, чем когда-либо — инсайты делают в часы вместо недель, справляются с объёмами анализа, что раньше было нереально. Но они при этом берут на себя новую ответственность, которой не было у предыдущих поколений — быть слоем контроля качества между мощными и одновременно непредсказуемыми машинами и лидерами компаний, которые на базе этих анализов принимают решения на миллионы долларов.
Индустрия сделала свой выбор. Теперь начинается сложная часть: доказать, что человеческое суждение может идти в ногу с машинной скоростью, и что инсайты, получившиеся из этого странного партнёрства, действительно стоят того доверия, которое им уделяют клиенты.
Будущее исследований рынка и знаниевого труда в целом формируется прямо сейчас. Волна ИИ-трансформации только начинается, и нам стоит следить за тем, как профессионалы адаптируются к этой новой реальности.🔔 Чтобы следить за трансформацией ИИ в различных индустриях и не пропустить ключевые тренды, подпишитесь на канал «ProAI» в Telegram!