По следам Research Expo 2026: про ИИ после ажиотажа и новую роль исследователя

Из всего, что мы услышали, я выбрал две темы, которые нам особенно близки — ИИ в исследованиях и роль исследователя в бизнесе. Они тесно связаны, потому что технологии меняют саму работу, а вслед за ней меняется и то, чего от исследователя ждут.

И небольшая оговорка: программа конференции показывает, о чём сообщество хочет говорить со сцены, так что это скорее настроение рынка, чем точный замер.

В этом году про ИИ на Research Expo говорили иначе — стало меньше обещаний революции и больше разговоров о том, что работает и во сколько это обходится бизнесу. Интерес к теме остается на том же уровне — по нашей классификации (цифры приблизительные), в 2024 году ИИ занимал около 9% программы, а в 2025 и 2026 годах примерно 25%.

Пару лет назад ожиданий было много, а понимания, какие решения двигают индустрию, почти не было. Сейчас что-то уже стало стандартом, что-то ещё на подъёме, а что-то пока не оправдало ожиданий. Мы визуализировали то, что происходит с ИИ-решениями в исследованиях.

Что стало стандартом. Часть решений за три года прошла путь от прорыва до привычного рабочего инструмента. Хороший пример — обработка открытых вопросов. В 2024 году кодировка, на которую раньше уходили дни, занимала 5 минут с точностью 97%, и это воспринималось как прорыв, а сейчас её уже никто не считает экспериментом. Так же спокойно говорят про ИИ-ассистентов, которые помогают составить бриф, анкету или гайд и найти гипотезы, и про ИИ-модераторов с интервьюерами, которые собирают данные.

Во всех этих случаях ИИ работает как помощник на отдельной задаче, а не как замена человека. Это эволюция, а не революция, и роль исследователя в ней остается важной.

Что пока не оправдало ожиданий. Синтетические респонденты. Когда о них только заговорили, многие рассчитывали, что синтетика решит любую исследовательскую задачу и перевернет весь процесс. Сейчас решений с ней очень много, но доверяют им не самое серьезное, например, грубый претест или быстрый отсев. Закрыть задачу целиком они не могут — технология сложная, а польза в критичных задачах пока небольшая.

Что сейчас на пике. Агентные и мультиагентные системы. От них ждут, что они сильнее всего повлияют на рынок, на функцию исследователя и на сам процесс.

ИИ работает, но проект быстрее не становится. На отдельных этапах ИИ ускоряет работу до 5 раз, а проект целиком только примерно на 15%. Время уходит на выгрузки, Word, почту и ручную сверку — ИИ быстро делает свой кусок, но потом результат всё равно нужно перенести, проверить и склеить. Поэтому и главный вопрос изменился. Раньше спрашивали, что умеет ИИ, а теперь спрашивают, сколько стоит проверить его работу и кто отвечает за решение.

Рынок готов доверять ИИ отдельные этапы, если результат можно проверить. Сейчас мы переходим от привычки перепроверять за ИИ всё к вопросу, где ему можно доверять больше. За три года практика прошла путь от точечного применения под контролем человека до решений, которые пытаются заменить исследователя на всем процессе. Отсюда и интерес к агентам, а следующим шагом, скорее всего, станут сквозные системы, которые объединят ИИ на всех этапах.

Раньше исследователя часто воспринимали как человека, который приносит цифры. Теперь от него ждут большего: чтобы он включался в процесс, был частью команды и помогал принимать решения. Исследователи всё чаще думают о себе как о части продуктовой системы, а не как о функции, которая отвечает на запросы. Этот тренд появился давно, но он продолжает набирать силу.

Из этого вырастают и новые требования. Нужно больше работать с данными, глубже понимать бизнес и разбираться в отрасли, а ещё быть проактивным и использовать весь доступный инструментарий. 

По оценке участников одного из столов о рынке, 80% компаний делают у себя больше половины исследований. Рост in-house вообще не про экономию. Внутри компании исследователю проще понять контекст и потребности бизнеса, а значит, он точнее поддерживает его решения.

Ценность исследователя не в том, чтобы крутить шестерёнку. Роль «собрать данные и принести» постепенно уходит, потому что это всё лучше автоматизируется. Ценность в том, чтобы направлять доступные инструменты и помогать бизнесу принимать решения быстрее и увереннее.

Технология — это здорово. Шум стих, и теперь лучше видно, что действительно работает. А будущее за теми исследователями, кто готов управлять технологиями и по-настоящему включаться в бизнес.