Существует два способа стать глобальной компанией.
Во-первых, это присутствие. Вы присутствуете на рынках. В конце концов вы туда попадаете. Не вся информация актуальна — некоторые страницы отстают на полгода, в некоторых учебных модулях упоминается прошлогодняя система обеспечения соответствия, а в некоторых рекламных текстах о продуктах по-прежнему отражено старое позиционирование. Но вы справляетесь с этим.
Вы собираете всё по кусочкам. Вы латаете дыры, когда поступают жалобы, и суетесь, когда изменения в нормативных требованиях вынуждают переделывать код сразу на 23 рынках. Это хаос. Это дорого обходится, причём затраты так и не отражаются ни в одной бюджетной статье. И никогда не создаётся ощущения, что ситуация под контролем, потому что это не так.
Второй подход — это операционная деятельность: поддержание динамичной системы контента, а не просто присутствие на рынке. Когда возникают сбои, такие как изменения в законодательстве или переориентация продукта, скоординированные рабочие процессы заменяют оперативные группы, создаваемые в экстренном порядке. Один процесс обновляет сотни ресурсов во всех регионах, при этом юридические и локальные команды проверяют только то, что необходимо. Такая координация гарантирует, что вы не просто будете готовы к изменениям, но и первыми выйдете на рынок с этими изменениями.
Именно этот разрыв — между глобальным присутствием и управлением глобальной контент-инфраструктурой — является стратегическим барьером, на котором руководителям крупных компаний следует сосредоточить внимание в 2026 году. А данные показывают, что большинство организаций по-прежнему находятся по ту сторону этого барьера, и при этом явно прослеживаются проблемные моменты.
Мы провели опрос среди более чем 200 руководителей и специалистов крупных компаний для «Состояние глобального роста предприятий в 2026 году», чтобы понять, как изменились потребности в контенте и бизнес-цели за последние 12 месяцев и как на это реагируют команды.
В результате сложилась картина рынка, на котором внедрил ИИ на уровне отдельных задач, но застрял на уровне рабочих процессов—и где компании, опережающие конкурентов, — это те, кто объединил эти задачи в нечто, что действительно работает.
Спрос не снижается
Это давление носит практически повсеместный характер.
98 % корпоративных команд отмечают, что по сравнению с предыдущим годом рост спроса на контент. Для большинства организаций это делает работу с контентом основным фактором, сдерживающим скорость, согласованность и соблюдение нормативных требований.
Речь идет не о нескольких быстрорастущих командах, которые искажают средний показатель. 73 % команд сообщили о росте спроса на контент сверх стабильного уровня — это почти три из четырёх. Лишь 2 % отметили стабильную или снижающуюся рабочую нагрузку.
Все остальные создают контент в большем количестве мест и для более широкой аудитории.
При этом «больше» означает не только больше языков, хотя языки и являются частью этой картины: 52 % предприятий добавили как минимум один новый язык за последний год. Суть заключается в том, что один и тот же исходный контент теперь необходимо адаптировать для большего числа каналов, обеспечивать его актуальность на местном уровне и обновлять в соответствии с изменениями в политике, нормативных требованиях и требованиях к соблюдению законодательства. Рост числа языков — это лишь видимая вершина айсберга; сложность внутри существующих рынков — это сам айсберг.
У этой сложности есть название, и оно удивляет людей: самое сложное в выходе на международный рынок — это не перевод. Когда мы спросили команды по обучению и развитию (L&D), что является основной причиной сложности их работы, самым популярным ответом стала динамика изменений в законодательстве и требованиях к соблюдению норм (50%) — необходимость поддерживать актуальность контента по мере изменения правил.
Для сотрудников маркетинговой команды основными факторами стали расширение каналов сбыта (51%) и целостность и безопасность бренда (50%). Та же самая нагрузка, но из других источников. И это на фоне обычных сложностей, связанных с повышением коэффициента конверсии.
Обе функции отметили эту проблему: 75 % отделов продаж и развития и 71 % маркетинговых отделов зафиксировали рост общей рабочей нагрузки по созданию контента как минимум на 25 % по сравнению с предыдущим годом.
ИИ проявил себя — на уровне выполнения задач
Вот хорошая новость, и она действительно хорошая. ИИ уже ускоряет выполнение начальных, несложных этапов работы с контентом.
80 % организаций отмечают ускорение процесса создания контента благодаря ИИ, а 68 % — повышение эффективности поиска информации и составления резюме.
Создание целевой страницы, переработка вебинара в письмо для последующего взаимодействия, разработка первоначального варианта учебного модуля — все это позволяет реально сэкономить время, и команды активно этим пользуются. 64 % команд в настоящее время используют ИИ для автоматизации отдельных этапов жизненного цикла контента.
Но внимательно прочитайте эту статистику ещё раз: конкретные этапы. Положительные результаты наблюдаются там, где работа носит индивидуальный и замкнутый характер. Как только контент начинает проходить через различные этапы — проверку, локализацию, утверждение, публикацию в разных регионах — скорость работы резко снижается.
Вся сэкономленная на первом этапе время теряет смысл, если на восьмом этапе накапливается огромный объем контента. Проект обновления этикетки можно подготовить за два дня, но на его распространение по 47 рынкам может уйти шесть недель — и не потому, что кто-то медленно занимается переводом, а потому, что передача материалов между отделами нормативно-правового регулирования, перевода, дизайна и публикации осуществляется вручную, на основе файлов и сопряжена с высоким риском сбоев.
Ни один из респондентов не сообщил о наличии полностью автономных сквозных рабочих процессов. А 26 % корпоративных команд отмечают, что их рабочие процессы по работе с контентом по-прежнему полностью управляются людьми, причем искусственный интеллект в них вообще не задействован.
Проблема не в модели. Проблема — во всём, что находится между моделями.
Недостающий уровень: оркестрация
Чем отличаются команды, которые ощущают влияние ИИ на бизнес-уровне, от тех, кто ощущает его лишь на своём рабочем месте?
Это не лучшая модель. Это модель, подключенная к сети.
67 % команд имеют лишь частично интегрированные технологические стеки для работы с контентом. Лишь 12 % сообщают о наличии унифицированных или полностью скоординированных стеков.
Когда стек фрагментирован, даже небольшое изменение — обновление сообщения о продукте, пересмотр политики соответствия — приводит к необходимости повторной работы над текстами на разных языках и в разных форматах, поскольку команды не могут организовать рабочий процесс, согласование и контроль качества в рамках единого общего рабочего процесса.
Один специалист по разработке обучающих программ из международной компании-производителя медицинского оборудования так описал свою рабочую реальность: учебные материалы создаются в Articulate, экспортируются, передаются в переводческое агентство, переводятся, а затем импортируются обратно и публикуются.
Каждая стрелка в этом предложении обозначает этап передачи, на котором теряются контекст, время и согласованность. В настоящее время единый интегрированный рабочий процесс SCORM устраняет эти пробелы.
Оркестрация — это уровень, который превращает автоматизацию на уровне отдельных задач в единый операционный процесс. В этом и заключается разница между ИИ, ускоряющим отдельные этапы, и ИИ, который делает целые рабочие процессы более быстрыми и воспроизводимыми на разных рынках, на разных языках и при обновлениях. И данные показывают, что пока почти никто этим не располагает — и именно поэтому это новая граница возможностей.
Чем отличаются команды с самой высокой рентабельностью инвестиций
В отчете предприятия были сгруппированы в зависимости от фактически заявленной рентабельности инвестиций в ИИ — от «отсутствия измеримой рентабельности» до «наивысшей рентабельности», при которой ИИ обеспечивает выполнение задач максимальной сложности без дополнительной нагрузки или увеличения штата. Команды, занявшие лидирующие позиции, не использовали какие-то особые чат-боты. Они разработали различные операционные модели, которые помогают им в долгосрочной перспективе.
Команды с самым высоким показателем рентабельности инвестиций в ИИ в 6,5 раз чаще отмечают значительное ускорение рабочих процессов локализации и глобализации по сравнению с командами с более низким показателем рентабельности.
Эта закономерность наблюдается во всех четырёх измерениях:
Консолидация платформ: Команды, использующие единый набор технологий ИИ, в 1,6 раза чаще отмечают наивысшую рентабельность инвестиций в ИИ по сравнению с командами, использующими разрозненные наборы технологий.
Более глубокая автоматизация: Команды, использующие автоматизацию на уровне процессов (а не только на уровне задач), в 1,7 раза чаще демонстрируют наивысшую рентабельность инвестиций.
Скорость вывода на рынок: Команды с самой высокой рентабельностью инвестиций (ROI) в 6,5 раз чаще отмечают ускорение рабочих процессов локализации и глобализации на 50 % и более.
Меньше задержек при проверке: Они на 30 % чаще сообщают об отсутствии или минимальных задержках при проверке на соответствие нормативным требованиям и правилам управления при запуске контента, сгенерированного ИИ.
Этот последний момент имеет большее значение, чем может показаться. 38 % предприятий отмечают, что проверки в области безопасности, юридические проверки или проверки на соответствие нормативным требованиям часто или всегда задерживают внедрение платформ искусственного интеллекта.
При масштабировании «узким местом» становится не мощность модели, а процесс утверждения.
Команды с высокой рентабельностью инвестиций (ROI) не игнорируют вопросы управления — они делают его воспроизводимым, встраивая механизмы контроля и подотчетности непосредственно в рабочий процесс, а не добавляя их задним числом. Именно это позволяет сохранить скорость первопроходца на постоянной основе, а не ограничиваться разовым рывком.
Пробел в подготовке, лежащий в основе всего этого
Есть ещё одна причина, по которой работа с контентом остаётся разрозненной, и она не так заметна: большинство организаций никогда не обучали своих сотрудников как последовательно использовать ИИ, поскольку это может не входить непосредственно в их должностные обязанности.
58 % предприятий по-прежнему полагаются на самостоятельное обучение с использованием ИИ или вообще не проводят формального обучения. (34 % — самостоятельное обучение; 24 % — отсутствие формального обучения.)
Когда уровень владения навыками работы с ИИ в команде неодинаков, внедрение ИИ проходит неравномерно, а результаты зависят от нескольких опытных пользователей, а не от всей команды. Команды, прошедшие структурированное обучение, в 2 раза чаще сообщают об автоматизации на уровне процессов и в 1,4 раза чаще отмечают ускорение локализации на 50 % и более по сравнению с командами, прошедшими неформальное обучение или не прошедшими его вовсе.
Интересно, что отрасль, в которой обучение в области ИИ формализуется быстрее всего, — это биологические науки — тот же сектор, который испытывает наибольшее давление со стороны быстро меняющихся нормативных требований. Когда цена ошибок в контенте максимальна, структурированное повышение квалификации перестаёт быть факультативным.
От внедрения к эксплуатации
Если сложить эти цифры, вывод становится ещё более очевидным: спрос на контент растёт практически у всех (98 %). ИИ ускоряет выполнение простых задач (80%). Однако рабочие процессы, связывающие эти задачи, для большинства по-прежнему выполняются вручную (только 12% организованы), проверки по-прежнему замедляют запуск для многих (38%), а обучение для большинства по-прежнему носит неформальный характер (58%).
В этом и заключается разница между «наличием» и «функционированием» — и этот разрыв обходится дорого. Каждое обновление, связанное с соблюдением нормативных требований, которое занимает шесть недель вместо шести дней, создает риск ответственности. Каждый запуск продукта, поставки которого распределяются по рынкам поэтапно, — это упущенная возможность. Каждый контент-ресурс, находящийся вне рабочего процесса, представляет собой риск, связанный с контролем версий.
Лидирующие предприятия подходят к работе с глобальным контентом так же, как и к любой другой важной операционной деятельности: с распределением ответственности на всех этапах жизненного цикла, стандартизированными процедурами утверждения в зависимости от уровня риска, измеримыми сроками выполнения и интегрированной платформой, на которой создание, локализация, рецензирование и публикация проходят в рамках единого рабочего процесса со встроенными механизмами прозрачности и контроля.
Smartcat — платформа на базе искусственного интеллекта для масштабной адаптации к рынку
Именно в этом заключается роль Smartcat — не как инструмента, заменяющего какую-либо категорию, а как слоя, который координирует высококачественные операции с контентом в рамках систем, уже используемых предприятиями, объединяя перевод с помощью ИИ, контекстную проверку и управление, чтобы минимизировать количество ошибок при передаче материалов между командами.
Компании, создавшие этот уровень, не просто работают быстрее. Они выпускают единое глобальное обновление в рамках одного скоординированного релиза. Они осваивают новые рынки без увеличения штата сотрудников. Когда возникают потрясения — будь то изменения в законодательстве, конкуренция или что-то другое — они не паникуют. Они четко следуют рабочему процессу. И они уже знают, что будут первыми на рынке.
ИИ для предприятий становится все более зрелым. Следующим этапом развития станет не создание более умных моделей, а организация работы с контентом, готовая к любым вызовам.
