TGViewer
Книжный куб Книжный куб @book_cube · 15.8K subscribers
Post #4169 2.42K
[2/2] The state of AI in 2025. Agents, innovation, and transformation - Стратегии высокоэффективных компаний (Рубрика #AI)

Заканчивая разбор этого отчета от McKinsey, я не смог пройти мимо самой интересной части исследования - сравнения обычных компаний с высокоэффективными 6% организаций, которые добились заметного влияния ИИ на бизнес. Эти лидеры разительно отличаются подходом. Исследователи McKinsey определяют их по двум критериям: >5% EBIT от ИИ и подтвержденная "значимая" ценность от использования ИИ. Авторы отчета используют эти компании в качестве golden image или образца для подрожания, которому стоит следовать тем, кто еще не готов отчитаться об эффекте в 5% совокупного EBIT.

Ниже расписаны отличия AI-стохановцев от остальных компаний

1️⃣ Лидеры ставят перед ИИ амбициозные цели
Половина таких компаний заявляет, что намерена с помощью ИИ трансформировать бизнес, а не просто улучшить эффективность. По опросу, они в 3+ раза чаще, чем остальные, нацелены на коренное переосмысление своих операций посредством ИИ. Эти компании воспринимают ИИ не как инструмент, а как новый "операционный механизм" организации.

2️⃣ High performers перестраивают рабочие процессы под ИИ

Они почти в 3 раза чаще других заявляют, что радикально перепроектировали отдельные рабочие потоки при внедрении ИИ. Это подтверждает статистика: фундаментальный redesign процессов - один из самых влиятельных факторов успеха (по результатам регрессионного анализа). Проще говоря, компании-лидеры не ограничиваются автоматизацией отдельных задач, а переосмысливают последовательность действий, роли людей и машин, и встраивают ИИ в сердце этих процессов. Такой подход требует больше усилий, но и приносит качественно иной уровень эффекта.

3️⃣ Лидеры распространяют ИИ шире и быстрее

Они применяют ИИ гораздо в большем числе функций и быстрее продвигаются в масштабировании пилотов. В большинстве функций high performers уже используют ИИ, а по работе с агентами они впереди других: в каждой бизнес-функции лидеры минимум втрое чаще продвинулись до стадии масштабирования агентов. Иначе говоря, если новая технология появляется, топ-6% стараются сразу внедрить ее широко.

4️⃣ Прямая отвественность топ-менеджмента за AI повестку

В таких компаниях в 3 раза чаще сильнее выражено согласие с тем, что их высшие руководители демонстрируют приверженность инициативам в области ИИ (берут на себя ответственность, лично продвигают использование ИИ). Лидеры не просто спонсируют, но и активно участвуют. Без этого культурного сдвига масштабные изменения трудно осуществить. Как отмечают авторы, культура и лидерство фактически становятся главным защитным барьером (moat) для таких компаний, отличая их от конкурентов

5️⃣ High performers больше инвестируют и системно подходят к развитию ИИ-способностей
Более одной трети лидеров тратят свыше 20% всего цифрового бюджета на ИИ - это почти в 5 раз чаще, чем остальные компании. Около 75% high performers уже находятся на стадии масштабирования ИИ или полностью масштабировали его, тогда как среди остальных этого достигли только 33%. Они также активнее нанимают специалистов по ИИ и закрывают ключевые пробелы в талантах и данных. Все высокоэффективные организации внедряют комплекс практик по шести измерениям (стратегия, таланты, операционная модель, технология, данные, внедрение и масштабирование). Например, лидеры чаще устанавливают чёткие процессы проверки вывода моделей человеком (чтобы контролировать качество), встроили ИИ-инструменты в основные бизнес-процессы и отслеживают KPI для ИИ-решений. Такая скрупулезность во внедрении обеспечивает им преимущество.

Ну и дальше, чтобы додавить всех не high performers эффектом FOMO (Fear of missing opportunity) надо добавить вывод, что топ-6% компаний обращают ИИ в конкурентное преимущество через рост, инновации и организационную трансформацию, тогда как многие другие застряли на уровне локальных улучшений. Это ведет к разрыву, где малая группа компаний уже сейчас переписывает правила работы, а остальные рискуют отстать

#Engineering #AI #Metrics #Software #Productivity #Economics #Whitepaper
  • ❤ 7
  • 🔥 4
  • 🙏 3
More from @book_cube
  1. Oct 13, 2026Материалы выпуска 3 AImigo S1E9: границы автономности (Рубрика #AI4SDLC) Собрал материалы…
  2. Oct 13, 2026Заходите на прямой эфир с разбором сентябрьской статьи про проектирование обвязки агентов,…
  3. Oct 13, 2026Factory: инженеры становятся менеджерами — а кто тогда остаётся инженером, способным прове…
  4. Oct 12, 2026Harness Engineering: знакомые идеи под одной обложкой (Рубрика #Books) У O’Reilly есть кни…
  5. Oct 12, 2026Материалы выпуска Research Insights #36: обвязка для долгой разработки (Рубрика #AI4SDLC)…
  6. Oct 12, 2026Приходите на прямой эфир с Колей Головым про то, как добавить AI к дата-платформам
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →