Где ИИ-агенты создают бизнесу максимум ценности

Я ко всему стараюсь относиться системно, и наука о менеджменте не исключение.

Когда я впервые стал руководителем команды дата-инженеров, первое, что я понял: людьми невозможно управлять, потому что люди — субъекты.

Людей можно мотивировать деньгами или «пряниками», а можно манипулировать ими: объединять вокруг великой цели или угрозой увольнения — кто во что горазд.

Настоящий менеджмент начинается с правильного выделения объектов управления.

Я разделяю их на три вида:

• Процессы — деятельность с низкой степенью неопределенности: есть повторяемость, метрики и KPI.

• Проекты — неопределенность выше: появляются сроки, бюджет, риски, ограничения и цели, которые удобно измерять через OKR.

• Продукты — создают ценность для конечного клиента, поэтому здесь важны бизнес-результаты, которые удобно формализовать через SMART-цели.

В свое время мне понравился подход из Сбера, который продвигал Герман Греф: компания — это живой организм, основная задача которого — постоянно адаптироваться к внешней среде.

Отсюда возникает фреймворк «RUN, CHANGE и DISRUPT»:

• RUN сохраняет устойчивость текущего бизнеса (процессы);

• CHANGE помогает адаптироваться (проекты);

• DISRUPT — создавать новое и совершать бизнес-прорывы (продукты).

Если смотреть на компанию как на живой организм, внедрение ИИ лучше начинать с процессов. Там ниже неопределенность, понятнее правила и метрики, поэтому результат можно измерить, повторить и объективно сравнить до и после автоматизации.

Сами процессы в классической методологии делятся на три типа:

• Основные бизнес-процессы создают ценность и в конечном счете приносят деньги;

• Поддерживающие выручку обычно не создают и потребляют ресурсы, но без них система не работает;

• Управленческие отвечают за целеполагание, контроль и принятие решений.

Отсюда простая логика: сначала определяем бизнес-цель, потом выбираем тип процесса.

Хотим увеличить продажи или выручку — смотрим на основные бизнес-процессы.

Хотим сократить косты — на поддерживающие.

Хотим быстрее и качественнее принимать решения — усиливаем управленческие процессы.

Отдельно сегодня я бы иногда выделял производственный процесс, особенно в продуктовых технологических компаниях.

Формально разработку относят к основным процессам, но практически ее удобно рассматривать отдельно: если задача — ускорить разработку, нужно исследовать производственный контур.

Но это не канон, а мое наблюдение: в корпорациях обычно рассматривают три основных типа.

К управленческим процессам у меня отдельный подход: сегодня я не рекомендую их полностью автоматизировать.

Я бы ставил туда ИИ-ассистентов, которые помогают руководителю принимать решения, но не руководят за него.

Потому что управление — это ответственность.

ИИ может усиливать руководителя, но ответственность за решение и последствия с человека никто не снимает.

А основные, поддерживающие и производственные процессы можно автоматизировать намного глубже.

Итого: сначала определяем цель, затем нужный тип процесса, после этого — конкретный процесс внутри компании.

Но не всегда правильно начинать с самого важного. Могут быть ограничения по данным, инфраструктуре, цене ошибки или скорости внедрения.

А на старте трансформации нужны быстрые победы — кейсы, где можно быстро получить и измерить эффект.

Поэтому я всегда рекомендую начинать с диагностики: понять, какие процессы есть в компании, какие цели они поддерживают, где находятся узкие места, где теряются деньги, время и качество, где принимаются решения и что реально можно изменить сейчас.

В новой статье я подробнее разобрал RUN, CHANGE, DISRUPT, карту процессов компании, цели внедрения ИИ и то, где именно искусственный интеллект приносит бизнесу максимальную ценность.

А в дальнейших статьях разберем, как проводить диагностику и выбирать первые процессы для автоматизации.

👉 Полная статья