Если вы ждёте, что обучение сотрудников работе с нейросетями оплатит работодатель, рассчитывайте на долгое ожидание. Новость о том, что крупный бизнес удваивает траты на нейросети, к бюджету на обучение людей почти не относится: это расходы на сами модели. По данным опроса Школы управления РБК и «РБК Трендов», проведённого в июле 2026 года среди более чем 250 компаний из всех федеральных округов, специальные программы обучения работе с искусственным интеллектом проводят только 2 процента работодателей, ещё 11 процентов собираются запустить их позже, а 84 процента респондентов сообщили, что сотрудники осваивают ИИ-инструменты самостоятельно. Ниже разбираем, что именно растёт в корпоративных бюджетах, какие форматы обучения компании действительно оплачивают и что из полученного навыка останется с вами при смене работы.
Что именно удваивается в корпоративных бюджетах
Цифра, из которой выросли все заголовки, взята из исследования компании Orion soft, с которым ознакомились «Ведомости» (публикация от 8 октября 2026 года). По этим расчётам, в 2026 году расходы крупного российского бизнеса на использование нейросетей могут достичь 237 миллиардов рублей, а потребление токенов вырастет почти в 2,5 раза, до 912,5 триллиона. На 2027 год прогнозируется рост расходов ещё на 50 процентов, до 357 миллиардов рублей.
Обратите внимание на формулировку: речь идёт о расходах на использование моделей, то есть об оплате обработанных токенов. Orion soft оценивает, что миллион токенов стоил около 320 рублей в 2025 году и примерно на 19 процентов дешевле, около 260 рублей, в 2026 году. Отдельные операции в этих расчётах стоят копейки: типовой ответ клиенту около 4 копеек, поиск по корпоративной базе знаний 19 копеек, обработка документа 73 копейки, выполнение задачи ИИ-агентом 1 рубль 78 копеек. Исключение — сложная задача агента, пишущего код, которая оценена в 114 рублей 77 копеек.
Это важная развилка для читателя. Компания может увеличить расходы на нейросети вдвое, не потратив на обучение персонала ни рубля, потому что счёт за токены и бюджет отдела обучения живут в разных строках. Сам Orion soft в октябре 2026 года анонсировал платформу StarScale AI, которая должна показывать, сколько компания тратит на ИИ и что получает взамен, вплоть до отдельных пользователей. Это неплохой индикатор того, какой вопрос сейчас волнует корпоративного заказчика: не «как научить людей», а «когда это окупится».
Сколько компаний на самом деле обучает сотрудников
Планы работодателей и реальная практика расходятся. Русская школа управления в декабре 2025 года опубликовала опрос 1080 представителей компаний: 69 процентов планировали инвестировать в обучение сотрудников в 2026 году, 21 процент не определились, 10 процентов не намеревались организовывать обучение. Курсы по ИИ для решения профессиональных задач при этом планировала треть компаний, 33 процента. Среди тех, кто отказался от образовательных программ, 75 процентов объяснили решение тем, что сотрудники учатся самостоятельно, и 25 процентов — отсутствием бюджета.
Через полгода, в июльском опросе Школы управления РБК, картина выглядит скромнее: программы по ИИ запущены у 2 процентов компаний, 3 процента не планируют обучать персонал вовсе. Массовый интерес сотрудников к системному освоению ИИ-инструментов зафиксировали 11 процентов работодателей, точечные запросы от отдельных специалистов — 22 процента, а в 57 процентах организаций сотрудники изучают инструменты сами.
Люди при этом нейросетями уже пользуются. В совместном опросе hh.ru и «Контур.Эгиды», который проводился с 9 по 24 сентября 2026 года среди 3068 российских соискателей, 51,2 процента респондентов сказали, что уже использовали нейросети для рабочих задач, а 24,6 процента обращаются к ним несколько раз в неделю или чаще. По оценке специалистов «Кросстеха», которую приводил CNews в июне 2026 года, около 25 процентов российских работников применяют ИИ-модели для профессиональных задач, и примерно 60 процентов из них делают это из собственных аккаунтов. В опросе Школы управления РБК (август 2026 года, 1257 респондентов) корпоративный аккаунт для доступа к ИИ-помощникам был лишь у 24 процентов опрошенных руководителей и 20 процентов специалистов.
Вывод простой и неприятный: массовая практика сегодня — это сотрудник, который разбирается сам, в личном аккаунте, без регламента и без обучения. Данные о регулировании это подтверждают: по июльскому опросу, правила работы с ИИ закреплены в официальных регламентах только у 20 процентов работодателей, ещё у 9 процентов их определяют отдельные подразделения, а в оставшихся 71 проценте сотрудники решают сами.
Какие форматы компании оплачивают охотнее всего
Если обучение всё-таки запускают, оно чаще всего короткое и привязано к рабочим сценариям. Русская школа управления сообщала, что 71 процент компаний выбирают гибридные форматы, 67 процентов совмещают внутренние и внешние программы, 20 процентов ограничиваются внутренними ресурсами и 13 процентов — только внешними.
Что продают работодателю провайдеры корпоративного обучения, видно по их собственным лендингам. Это вебинары и мастер-классы с разбором кейсов, очные программы с выездом на площадку компании, ролевые программы под отдельные функции вроде HR, а также программы подготовки внутренних инструкторов. Например, Томский государственный университет предлагает программу «Инструктор по использованию нейросетей в организации», где значительная часть содержания посвящена анализу трудовых функций сотрудников и подготовке материалов для корпоративной системы обучения. Содержание таких программ почти всегда вращается вокруг генерации текстов и изображений, расшифровки встреч и экономии времени на рутине.
Кого отправляют учиться
Повсеместного охвата ждать не стоит. По данным Русской школы управления, 53 процента компаний, планировавших обучение на 2026 год, собирались охватить все уровни персонала, остальные выбирали точечный подход: 45 процентов развивали линейных специалистов, 38 процентов руководителей подразделений. Самые востребованные направления в том опросе — программы для производственного персонала (40 процентов), продажи (33 процента), финансы и бухгалтерия (22 процента). Если ваша функция не попала в приоритет этого года, очередь может не дойти и в следующем.
Почему внутреннее обучение привязано к инструментам работодателя
Корпоративные провайдеры прямо пишут, что ведут обучение на той модели, которую выберет заказчик: например, Лекториум предлагает программу «Нейросети для эффективной работы» на базе ChatGPT, GigaChat, YandexGPT или DeepSeek на выбор компании. Благотворительный курс «Яндекса» для сотрудников НКО и волонтёров, о котором писало Агентство социальной информации в июле 2026 года, отдельными модулями разбирает работу с ИИ-инструментами «Яндекса», включая чат с Алисой AI и ИИ-агентов.
В этом нет подвоха, это нормальная логика заказчика. Но для сотрудника она означает вот что. Во-первых, часть обучения уходит на интерфейс конкретного сервиса, а интерфейсы меняются быстрее, чем обновляются учебные материалы. Во-вторых, корпоративная среда накладывает ограничения: у многих компаний доступ к зарубежным моделям закрыт, данные нельзя выгружать во внешние сервисы, а работа идёт в закрытом контуре. В опросе Школы управления РБК 39 процентов руководителей сообщили, что не передают в ИИ-сервисы персональные данные. В-третьих, навык «я умею работать во внутреннем ассистенте компании N» при собеседовании на новое место объяснить сложнее, чем умение решать задачу любым доступным инструментом. Если ваш работодатель сделал ставку на отечественные модели, полезно отдельно понимать, чем они отличаются от зарубежных: этому посвящены курсы по российским нейросетям.
Что остаётся за периметром корпоративных программ
Темы, которые редко попадают в короткие внутренние форматы, но определяют качество работы:
- Проверка фактов и оценка качества ответа модели, понимание того, где она систематически ошибается.
- Выбор инструмента под задачу, а не использование одного сервиса для всего подряд.
- Работа через API и настройка ИИ-агентов, которые выполняют цепочку действий самостоятельно. Именно распространение агентов Orion soft называет главным драйвером роста потребления токенов, и по его оценкам один агентский сценарий обходится в разы дороже обычного запроса в чате.
- Анализ данных и таблиц. По опросу hh.ru и «Контур.Эгиды» за сентябрь 2026 года этим пользуются 25,5 процента респондентов, тогда как поиском информации 77 процентов, то есть более сложные сценарии освоены заметно хуже.
- Перестройка собственного рабочего процесса. Разовая демонстрация возможностей обычно заканчивается тем, что человек пробует несколько запросов и возвращается к прежним привычкам.
Что остаётся с вами при смене работы
| Критерий | Обучение от работодателя | Курс, купленный самостоятельно |
|---|---|---|
| Кто выбирает инструменты | Компания, под свой контур и подписки | Вы, исходя из своих задач и рынка |
| Когда начнётся | Когда ваша функция попадёт в приоритет | В любой момент |
| Типичный объём | Чаще несколько часов или короткий модуль | От нескольких недель до нескольких месяцев |
| Документ по итогам | Как правило не предусмотрен, уточняйте заранее | Сертификат, у программ с лицензией — удостоверение о повышении квалификации |
| Что остаётся после увольнения | Общая логика работы с моделями, но не доступ к внутренним системам | Материалы, документ и навык, не привязанный к одному работодателю |
| Прямые расходы | Ваше рабочее время | Деньги и личное время |
Как считать деньги
Открытые программы для частных лиц стоят ощутимо. В обзоре курсов по нейросетям для работы, опубликованном на Хабре примерно три месяца назад, приводятся такие цены: «Нейросети для бизнеса» Яндекс Практикума — 81 000 рублей за 10 недель с удостоверением о повышении квалификации, «Нейросети для работы» от karpov.courses — 95 000 рублей за месяц с сертификатом. Цены на курсы меняются часто, поэтому перед оплатой проверяйте их на сайте школы: к моменту, когда вы читаете этот текст, цифры могли сдвинуться.
Противовес этим расходам тоже стоит оценивать трезво. По данным hh.ru за сентябрь 2026 года, навыки работы с искусственным интеллектом указаны примерно в 2,8 процента резюме, а работодатели упоминают их примерно в 2 процентах вакансий. Медианная предлагаемая зарплата в вакансиях с упоминанием ИИ-навыков примерно на 11 процентов выше средней по рынку, но в самой hh.ru объясняют часть этого разрыва тем, что такие вакансии чаще встречаются в Москве и в высокооплачиваемых профессиях. То есть курс по нейросетям сам по себе прибавки не приносит, и обещания обратного стоит пропускать мимо ушей.
Масштаб спроса при этом не нулевой: по тем же данным hh.ru, только за первое полугодие 2026 года вышло больше 21,6 тысячи вакансий с прямым требованием уметь работать с нейросетями, и чаще всего это не программисты, а дизайнеры и художники (16 процентов), SMM- и контент-менеджеры и маркетологи (по 11 процентов).
Что делать дальше
Три типичные ситуации и разумные действия в каждой.
- Обучение в компании анонсировано, есть сроки. Дождитесь его, но заранее задайте три вопроса организаторам: на каких моделях будет обучение, сколько часов занимает программа и выдаётся ли документ. Ответы покажут, закрывает ли эта программа ваши задачи или только знакомит с внутренним сервисом.
- Обучение обсуждают, но дат нет. Не стройте на этом планы. Начните с бесплатного вводного уровня: на рынке есть короткие ознакомительные программы на несколько занятий, их достаточно, чтобы понять, чего вам не хватает. Подборка таких вариантов собрана в разделе бесплатных курсов по ИИ.
- Обучения не предвидится. Это самый частый сценарий, судя по доле компаний с запущенными программами. Выбирайте платную программу под свою профессию, а не «про нейросети вообще», и смотрите в сторону прикладных форматов из раздела курсов по ИИ для работы. Если вы начинаете с нуля, имеет смысл посмотреть программы для начинающих, а не сразу брать интенсив с API и агентами.
И отдельное практическое замечание. Пока в компании нет регламента, не переносите рабочие документы и персональные данные клиентов в личные аккаунты внешних сервисов. По июльскому опросу Школы управления РБК такого регламента нет у большинства работодателей, и ответственность за ошибку в этой ситуации ложится на сотрудника, а не на бюджет, который вырос вдвое.