IQ Медиа

Сегодня искусственный интеллект может за минуты подготовить обзор рынка, предложить тренды и варианты новых продуктов. Вопрос в том, можно ли использовать его ответы для принятия стратегических решений. Разбираемся в этом вопросе на основе опыта Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ в статье, подготовленной Любовью Матич.

Любовь Матич

Заместитель директора центра стратегического прогнозирования, Форсайт-центр ИСИЭЗ НИУ ВШЭ

Содержание:

Как ИИ меняет форсайт

Для нас, Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, уже много лет интегрированного в международную форсайт-повестку, а также реализующего стратегические проекты для российского бизнеса и государства, важно учитывать опыт работы, накопленный еще до эпохи ИИ, когда аналитические задачи выполнялись вручную. Сегодня понятно, что генеративный искусственный интеллект – инструмент, который действительно открывает новые возможности и ускоряет процесс, но одновременно создает новые риски.

Поэтому мы считаем важным поднять вопрос: что улучшает ИИ, а что остается задачей эксперта? И почему форсайт – это не просто аналитика и выводы, а сочетание множества специфических подходов к работе как с данными, которые уже существуют, так и со знаниями и представлениями, которые находятся в головах у экспертов?

Мы можем много говорить о том, как реализуются наши проекты, но сегодня хотели бы поделиться исследованием Рене Рорбека, Штефана Цуппы и Юлии Шмидт, результаты которого опубликованы совсем недавно – в октябре 2026 года в журнале Futures. Ученые провели лонгитюдное наблюдение, подробно изучив работу Siemens Professional Education (SPE) – подразделения, которое выявляет будущие потребности компании в навыках и адаптирует под них программы переобучения почти для 300 тысяч сотрудников по всему миру.

Авторы изучили два цикла форсайта: в 2023 году, когда он полностью проводился силами экспертов, и в 2025 году, когда генеративный ИИ постепенно внедрялся в отдельные аналитические задачи. Главный вывод, к которому они пришли: ИИ действительно ускоряет обработку информации и расширяет аналитический охват. То есть за то же время можно глубже и детальнее проанализировать больший объем данных.

При этом задачи, связанные с проверкой выводов, расстановкой акцентов и выбором приоритетов, а также адаптацией результатов работы ИИ к контексту и условиям конкретной организации – в данном случае Siemens, – остаются за экспертами.

Авторы отмечают, что модель реализации форсайта изменилась, и называют ее сотрудничеством человека и ИИ в стратегическом форсайте – human–AI collaboration in strategic foresight.

Таблица: Как ИИ и эксперты распределяли задачи в форсайт-процессе Siemens

Пример этапа	ИИ	Эксперты	Распределение работы ИИ и экспертов
Определение рамок исследования	—	●	Эксперты формировали рамку исследования с учетом стратегических приоритетов, бизнес-направлений и цепочки создания стоимости Siemens. ИИ на этом этапе не применялся
Сканирование среды и выявление трендов	●	●	ИИ выделял тренды в предварительно отобранных источниках, объединял информацию и формировал предварительные гипотезы. Эксперты отбирали источники, оценивали их надежность и проверяли полученные гипотезы
Анализ трендов	●	●	ИИ готовил структурированные черновики профилей трендов. Эксперты сопоставляли их с данными интервью, затем проверяли (в том числе оценку стратегической значимости и сроки проявления эффектов), редактировали и утверждали полученные результаты
Формирование и оценка инициатив	△	●	После экспертной оценки и приоритизации трендов ИИ помогал группировать их в инициативы и готовить карты компетенций. Эксперты формировали итоговый портфель инициатив, обсуждали и верифицировали результаты
Переход к действиям	●	●	ИИ помогал структурировать компетенции, выстраивать их последовательность и формировать персоны целевых групп. Специализированные GPT адаптировали общие образовательные траектории к этим группам. Педагогические решения, проверка содержания, пилотирование и внедрение оставались за экспертами

Источник: подготовлена автором на основе статьи Рене Рорбека, Штефана Цуппы и Юлии Шмидт.

Примечание: ● – активная роль, △ – вспомогательная роль

Генеративный ИИ в форсайте: стоит быть осторожнее

Генеративный искусственный интеллект на основе больших языковых моделей, ставший доступным практически каждому – аналитику, руководителю, менеджеру, — действительно иногда приводит в восторг. Кажется, что теперь ты специалист во всем: задаешь вопрос, а ИИ почти мгновенно выдает нужные цифры и перечни, формирует рекомендации и советует, как действовать дальше.

Мы как аналитики понимаем, что с его помощью можно очень быстро погрузиться в новую тему и сформулировать первые гипотезы. Все это расширяет наши знания об исследуемой области и сокращает время на поиск информации. Таким образом ускоряются предварительные этапы форсайт-исследования, которые обычно проходят еще до начала проекта. Однако тут есть свои «но».

1. Риски «вымысла»

Получая ответы, всегда следует помнить: модель формирует их на основе статистических закономерностей в обучающих данных, и это не гарантирует достоверности ее утверждений и рекомендаций. Многим знакомы ситуации, когда модель уверенно выдает ложную информацию. NIST называет это риском «конфабуляции» – создания уверенно изложенного, но ошибочного или ложного содержания. Это явление нам больше знакомо как «галлюцинация», «вымысел» языковых моделей.

Тот, кто не понимает, как работает генеративный ИИ, или во многом полагается на него, может быть введен в заблуждение. Особенно опасно, если человек воспринимает ответы ИИ как призыв к действию в стратегическом процессе. Напомним: речь идет о масштабных, дорогостоящих и сложных изменениях, которые нужно произвести в компании. Если следовать непроверенным рекомендациям, основанным на галлюцинациях, можно завести свой бизнес в тупик.

Представим, что вы задали вопрос о перспективах развития новой технологии, в которую хотите инвестировать. Модель может уверенно назвать несуществующие пилотные проекты, описать их успехи, неверно указать компанию-разработчика или на основе единичного кейса заявить, что это масштабный технологический тренд. Если использовать такой ответ без проверки и участия эксперта, который постоянно находится в контексте исследуемой темы, то слабый сигнал, обозначенный моделью, может оказаться не реальным признаком значимых трансформаций, а всего лишь ошибкой в сгенерированном описании. И здесь стоить задать вопрос: хотим ли мы инвестировать в ошибки ИИ?

2. Некреативные креативные идеи

Еще одна опасность, которая таится в генеративном ИИ, – ощущение, что теперь мы можем легко получить множество оригинальных идей. Но большое число идей не обязательно означает их разнообразие. Исследование в Science Advances показало, что генеративный ИИ способен улучшать отдельные творческие результаты и повышать креативность команд, однако результаты, полученные с его помощью, в среднем более похожи друг на друга.

Что это значит для бизнеса? Простое взаимодействие с ИИ без определенных методологий может привести к тому, что вы будете получать рекомендации и идеи, схожие с теми, которые получают другие компании. А значит, рискуете ограничить свои возможности в создании уникальных продуктов, которые выделят вас среди конкурентов, если будете опираться только на идеи ИИ.

3. Генеративные агенты

Как мы знаем, форсайт – это работа не только с фактами, но и с будущим, которого еще не существует. Будущее во многом зависит от людей и их взаимодействий. Одним из новых направлений применения ИИ стало создание генеративных агентов – цифровых персон, участвующих в моделировании сценариев будущего.

Цифровым персонам задают определенный социальный, профессиональный и институциональный контекст, а взаимодействие с ними в среде генеративного ИИ позволяет проигрывать разные сценарии и моделировать возможные реакции на изменения и принимаемые решения. Может показаться, что этот подход существенно ускоряет форсайт и повышает точность его результатов.

Но стоит помнить, что генеративный агент – это упрощенная модель человека, а его ответы нельзя приравнивать к мнению реальных людей. Человек гораздо сложнее цифровой персоны, поведение которой определяется ограниченным набором данных и возможностями модели. Поэтому важно осмысленно применять генеративный ИИ в этом направлении, сохраняя и традиционные методы: интервью, фокус-группы и опросы потенциальных пользователей вашего будущего продукта.

Специализированная среда: как снизить риски ИИ

Вышеназванные риски и ограничения генеративного ИИ в форсайте – не единственные. Поэтому одним из направлений его развития становится создание специализированных ИИ-систем. Идея заключается в том, чтобы объединить искусственный интеллект, доверенную базу данных и прозрачный процесс работы в единую среду и получать результаты, которыми можно руководствоваться в управленческой и стратегической деятельности.

Мы, давно занимаясь форсайт-исследованиями, понимали необходимость создания такой среды еще до появления генеративного искусственного интеллекта. Так, в ИСИЭЗ НИУ ВШЭ около десяти лет назад была создана система интеллектуального анализа больших данных iFORA. С появлением генеративного ИИ мы стали интегрировать его в свою деятельность, опираясь на понимание всех этапов форсайт-процесса. Поэтому наши разработки не остаются на уровне прототипов: за ними уже стоят многочисленные внедрения и практические результаты.

Только в 2025 году на базе iFORA было выполнено 40 аналитических и форсайт-проектов для крупных компаний и федеральных органов государственной власти. В этот же период была создана первая версия мультиагентной ИИ-платформы iFORA, предназначенной для решения научно-исследовательских, аналитических и отраслевых задач. «iFORA в 2025: за кулисами стратегической аналитики».

В проектах форсайт-центра используется собственная система стратегической аналитики iFORA, построенная вокруг постоянно обновляемой и проверенной базы данных. Она объединяет более 850 млн документов, включая свыше 390 млн научных публикаций, более 150 млн патентов и свыше 130 млн материалов рыночной аналитики и профессиональных медиа. Таким образом, мы обеспечиваем доверенную среду для поиска и анализа информации и сочетаем работу с ней с другими методами форсайта.

Роль экспертов: за рамками оценки результатов ИИ

Мы много говорили об искусственном интеллекте и форсайт-системах, которые помогают минимизировать его риски. Но главный вопрос этой статьи – какова роль человека? Исследование, опубликованное в журнале Futures, показывает, что эксперты в той или иной мере по-прежнему участвуют во всем процессе: от определения рамок исследования до подготовки рекомендаций, которые можно реализовать на практике. Мы хотим отметить еще два момента.

Во-первых, эксперты, участвующие в форсайт-проектах, обладают насмотренностью и пониманием того, что происходит в мире. Они способны интуитивно почувствовать, когда рекомендации ИИ уводят не туда, придать большее значение одним результатам форсайт-систем и поставить под сомнение другие. Но самое главное – эксперты взаимодействуют с заказчиками форсайт-проектов. В этом взаимодействии знания и представления одних людей постепенно дополняют знания и представления других. Именно так формируются рекомендации, которые хочется воплощать в стратегии.
Во-вторых, работа эксперта не ограничивается заданными рамками исследуемой области. Он может неожиданно вспомнить идею из личного опыта или разговора, состоявшегося буквально неделю назад, и связать ее с задачами конкретного форсайт-исследования. Даже самые совершенные ИИ-системы пока не могут в полной мере воспроизвести то, что происходит в голове конкретного человека, или воссоздать механизмы получения инсайтов, возникающих при реальном взаимодействим людей – например, на экспертном круглом столе.

Более того, само принятие стратегических решений – сложная интеллектуальная задача, в которой человеку часто требуется поддержка. Поэтому роль экспертов не сводится к участию в отдельных этапах форсайта и оценке результатов. У нее есть и менее заметная, но важная сторона – поддержка людей, которым предстоит принимать решения и проводить масштабные трансформации.

А чего ждет бизнес?

На круглом столе Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представители крупных российских компаний назвали среди наиболее востребованных задач форсайта поиск перспективных рынков и точек роста, снижение неопределенности перед крупными инвестициями и приоритизацию НИОКР.

Завершая обзор роли генеративного ИИ в форсайт-исследованиях, хочется отметить: форсайт – это не просто аналитика, а создание условий для принятия стратегических решений. Для этого необходимы доверенные источники, специфические методы работы как с фактами, так и с тем, что еще не произошло, – образами и сценариями будущего, а также поддержка и насмотренность экспертов. Только сочетая эти элементы, компания может получить практическую пользу от исследования внешнего контекста: сопоставить происходящие в нем изменения со своей внутренней ситуацией и определить, как стоит на них реагировать.

Редактировала Ольга Соболевская