Vibeworking: а точно ли вайб? Как работать с ИИ и не потерять контроль

Мнением поделился директор по развитию Touch Instinct Вячеслав Лобозов.

В 2023 году исследователь машинного обучения, сооснователь OpenAI и экс-директор по ИИ в Tesla Андрей Карпатый описал подход к программированию, при котором разработчик управляет процессом и принимает решения, а ИИ берёт на себя часть технической работы — создание кода. Уже в 2025 году словарь Collins назвал «вайбкодинг» словом года.

Но может ли подобный «вайб» появиться в других направлениях? По данным Touch Instinct и HH.ru, уже более 70% специалистов используют ИИ в работе. Но достичь вайбворкинга получается не всегда. В этом материале для редакции «Управление» Skillbox Media расскажу:

• что понимают под термином vibeworking;
• какие рабочие задачи может взять на себя ИИ;
• когда его нужно использовать осторожно;
• как достичь вайбворкинга: основные принципы.

Что понимают под термином vibeworking

Термин vibeworking можно расшифровать по аналогии с vibecoding.

Vibecoding — стиль программирования, при котором разработчик формулирует задачу, а нейросеть помогает написать код, исправить ошибки и собрать рабочий прототип. То есть ИИ отвечает за рутину, работая практически наравне с человеком.

Vibeworking подразумевает подход к организации работы, в рамках которого человек выполняет многоэтапные задачи не в одиночку, а «плечом к плечу» с ИИ‑ассистентом. При этом бот постоянно дообучается и учитывает контекст, чтобы давать более точные результаты.

При этом ИИ тоже работает практически наравне с человеком. Профессор Итан Моллик в книге «Co-Intelligence: Living and Working with AI» рассматривает нейросети как нового участника команды — цифрового коллегу, который помогает формулировать идеи, анализировать информацию и искать решения задач.

Какие рабочие задачи может взять на себя ИИ

Работа в партнёрстве с ИИ может быть организована по-разному. В одних компаниях сотрудники используют одну универсальную нейросеть и ведут в ней несколько диалогов под разные задачи. В других строят целые системы из специализированных ассистентов: один помогает писать код, другой анализирует документы, третий готовит отчёты.

Я рассмотрю классы задач, где ИИ уже доказал свою эффективность. Вот что он может взять на себя.

Рутинные задачи. ИИ-ассистенты — такие как GPT-модели, DeepSeek и другие аналогичные системы — хорошо справляются с повторяющимися и шаблонными задачами. Например, могут предложить структуру текста, собрать черновик письма или наметить каркас презентации. Это подтверждает статистика.

По данным HeadHunter, часть специалистов уже передаёт нейросетям значительную долю таких задач. У 7% респондентов автоматизировано до 80–100% рутины, у 21% — от половины до 80%, ещё у 29% — до половины повседневных операций.

Работу с документами. ИИ помогает быстрее ориентироваться в корпоративной информации. Для этого используют как открытые решения — A4doc.ai, GigaChat и другие, так и внутренние «умные» чат-боты на базе LLM. Они позволяют искать данные в регламентах, инструкциях и внутренних документах. Вместо долгого просмотра папок и переписок сотрудник задаёт вопрос системе и получает ответ за несколько секунд.

Командную работу и процессы. ИИ-ассистенты помогают навести порядок в рабочих процессах, забирая на себя планирование встреч, фиксирование договорённостей и формирование кратких конспектов созвонов. Это снижает вероятность потери информации и упрощает контроль за выполнением задач.

На следующем уровне подключается аналитика: автоматический анализ задач и дедлайнов даёт руководителям возможность видеть нагрузку в режиме реального времени. Становится проще заметить перегруженные участки и вовремя перераспределить работу внутри команды.

Стратегию и управленческие решения. Теперь управленцы опираются не только на личный опыт, но и на предиктивную аналитику и ИИ-ассистентов. Закономерности, которые выявляют системы на основе данных, позволяют выявлять брак на производстве, планировать поставки товаров и загрузку команды. Благодаря этому руководители и аналитики быстрее видят риски и могут оперативно корректировать решения, чтобы снизить издержки бизнеса.

Коммуникацию с клиентами. ИИ-боты и голосовые ассистенты разгружают первую линию поддержки, обрабатывая типовые обращения клиентов. По данным НАКЦ и BSS, в 2025 году 72% опрошенных клиентских служб в России и СНГ уже использовали генеративный ИИ в обслуживании клиентов, ещё 24% планировали внедрение.

В некоторых случаях нейросети помогают менеджерам быстрее формулировать ответы и тренировать навыки ведения переговоров. В результате клиенты получают информацию быстрее, а сотрудники уделяют больше времени сложным и нестандартным запросам.

Когда ИИ стоит использовать осторожно

Есть задачи, где с ИИ-инструментами необходимо быть внимательнее. Осторожность нужна там, где используются конфиденциальные данные, где решения требуют глубокой экспертности, а сотрудники пока не имеют достаточного опыта работы с нейросетями.

Некоторые исследования показывают, что постоянная опора на ИИ снижает уровень критического мышления и навыки самостоятельного анализа информации у сотрудников. Если автоматизация используется без контроля, люди могут реже погружаться в детали процессов и перестать тщательно проверять результаты. В долгосрочной перспективе это способно привести к снижению экспертности внутри команды.

Не стоит забывать о галлюцинациях ИИ. Даже модели, работающие с технологией RAG (Retrieval-Augmented Generation — генерация с использованием внешних источников), могут выдавать ложные факты, неверные выводы или ошибочные рекомендации. По данным Центра цифровой журналистики Tow Center при Колумбийском университете, нейросети ссылаются на неверные источники информации более чем в половине случаев.

Как грамотно совмещать vibe и work: основные принципы

Чтобы vibeworking приносил хороший результат, важно следовать принципам, которые помогают сохранить баланс между vibe и work. Вот они.

Эффективность нейросетей нужно измерять. Использование ИИ должно оцениваться по понятным метрикам. Это может быть точность результатов, экономия времени, снижение стоимости задач или влияние на продукт. Периодически нужно сверяться, где нейросети повышают эффективность для компании, а где пока не дают желаемого эффекта — и корректировать стратегию их применения.

Сотрудникам нужно осваивать новые навыки. Работа с ИИ требует отдельных компетенций. Развить их помогают внутренние инструкции, гайды и чек-листы, а также обмен удачными промптами и инструментами между сотрудниками. Обучение должно быть частью корпоративной культуры: чем лучше команда понимает возможности и ограничения ИИ, тем эффективнее она работает.

ИИ должен быть встроен в корпоративную инфраструктуру. Компаниям важно подбирать решения под свои задачи и процессы, а не внедрять первые попавшиеся под руку ИИ-инструменты. В ряде случаев это может быть разработка собственных AI-ассистентов, умных баз знаний или других внутренних сервисов.

Ответственность за результат должна оставаться у человека. Даже при активном использовании ИИ важно сохранять контроль над решениями. В процессах должно быть понятно, кто отвечает за результат и в каких проектах можно использовать нейросети. Руководители также должны учитывать это при постановке задач, особенно если они связаны с конфиденциальной информацией.

Главное о вайбворкинге в трёх пунктах

• Vibeworking — подход, в рамках которого человек выполняет многоэтапные задачи не в одиночку, а «плечом к плечу» с ИИ-ассистентом. Нейросети уже способны взять на себя рутинные задачи, командные процессы, коммуникацию с клиентами, стратегические решения.
• Нейросети не всесильны — их нужно использовать осторожно при работе с конфиденциальными данными и задачами, требующими экспертности. ИИ могут галлюцинировать, а их постоянное использование может снижать критическое мышление.
• Чтобы достичь вайбворкинга, нужно измерять эффективность нейросетей, обучать сотрудников работе с ними, встраивать ИИ в корпоративную инфраструктуру и оставлять ответственность за результат у человека.