Искусственный интеллект в цифрах: шесть чисел, которые нельзя складывать в один прогноз

5 172 и 15%: результат в конкретной службе поддержки

В версии Generative AI at Work от 6 ноября 2024 года авторы анализируют данные 5 172 сотрудников поддержки и сообщают средний прирост числа решённых обращений в час на 15% при доступе к ИИ-помощнику. Источник: Brynjolfsson, Li, Raymond.

Первое число описывает размер исследуемой группы, второе — изменение выбранной метрики. Ни одно не сообщает, насколько вырастет прибыль вашей компании. Чтобы сделать такой переход, пришлось бы отдельно узнать стоимость внедрения, качество результата, спрос, загрузку и другие условия.

Редакторская проверка слайда: после процента допишите «чего именно, у кого и в какой работе». Если фраза становится слишком длинной для заголовка, сократите заголовок, а не обстоятельства исследования. Удобство презентации не повод менять предмет измерения.

16, 246 и 19%: другой контекст, другой знак

METR в исследовании инструментов начала 2025 года привлекла 16 опытных разработчиков к 246 задачам в знакомых им открытых проектах. При разрешённом ИИ выполнение занимало на 19% больше времени. Это три числа про состав и результат конкретного эксперимента. Источник: METR, июль 2025.

Нельзя вычесть этот процент из результата поддержки и получить среднюю полезность нейросетей. Различаются люди, задания, рабочая среда и сама измеряемая величина. В одном случае считают обращения за час, в другом — время выполнения задач. Проценты не становятся сопоставимыми от одинакового значка.

К сентябрю 2026 года важна и последующая публикация: в феврале METR описала проблемы отбора участников и задач в новом исследовании, ограничивающие интерпретацию оценок ускорения. Поэтому старый результат не следует выдавать за характеристику всех нынешних инструментов. Источник: обновление METR.

Около 25%: воздействие на занятость, а не список увольнений

ILO и NASK в сообщении о глобальном индексе 2025 года говорят примерно о четверти мировой занятости в профессиях, потенциально затрагиваемых генеративным ИИ. Это оценка подверженности воздействию технологии, не наблюдаемая доля сокращённых сотрудников. Источник: ILO и NASK.

Представьте прогноз дождя и отчёт о проданных зонтах. Оба относятся к погоде, но отвечают на разные вопросы. Аналогично потенциально изменяемые задачи ещё должны пройти через внедрение, обучение, организацию работы и решение работодателя. Только после этого можно обсуждать наблюдаемые изменения занятости.

Глобальную долю нельзя автоматически присвоить конкретному российскому отделу. Его работа может содержать совсем другой набор операций. Для практического решения полезнее описать собственные задачи, чем искать персональную судьбу в средней величине по множеству экономик.

Паспорт числа занимает меньше места, чем оправдание

Перед использованием данных составьте короткую карточку. В неё входят название исследования, ссылка, версия, период данных, состав выборки, метрика и ограничение переноса. Если числа нет в первоисточнике, не восстанавливайте его по памяти чужого выступления.

Отдельно помечайте тип утверждения: наблюдение, результат эксперимента, модельная оценка или ожидание опрошенных. Все четыре могут быть полезны, но обладают разной доказательной силой. Ожидание руководителя нанять меньше людей не равно факту сокращения и тем более не объясняет его причину.

Как использовать статистику для небольшого решения

Если вас интересует подготовка отчёта, выберите эту операцию и измерьте полный цикл до принятого результата. Сохраните одинаковые входные данные и критерии качества. Считайте подготовку, исправления и проверку, а не только время появления первого ответа.

Запишите ограничения своего опыта: мало случаев, один исполнитель, знакомая задача. Такой результат ещё не исследование рынка, зато он отвечает на понятный локальный вопрос. Научная аккуратность начинается не с огромной таблицы, а с отказа приписать маленькому измерению слишком большую биографию.