Три трансформации, которые полностью изменили бизнес

Когда я пришел в Сбер дата-инженером в 2017 году и начал работать в стратегическом блоке, там как раз шла Agile-трансформация (точнее, Sbergile).

Вместо жестких вертикальных иерархий начали формироваться небольшие автономные продуктовые команды, обычно до 10 человек — условно «на две пиццы».

Внутри собирались все необходимые компетенции, а профессиональные вертикали сохранялись в виде центров компетенций со своими ответственными.

Из разных функций собирались команды, а связанные команды объединялись вокруг продукта. Получалась гибкая матричная структура: по вертикали развивались компетенции, по горизонтали команды отвечали за конкретные цели. Об этом писал тут.

Следующим этапом стала цифровизация. Когда я пришел, многое еще было не оцифровано, поэтому мы начали собирать данные и оцифровывать процессы.

Дальше я стал директором по данным, и началась эпоха дашбордов: вместо презентаций и бумажных отчетов руководитель получил актуальную картину бизнеса с фактами, метриками и результатами команд.

Решение по-прежнему принимал человек, но уже исходя из цифр, а не только из интуиции. Так сформировалось Data-Driven-управление, которое сделало работу команд прозрачнее и повысило управляемость. О том, как построить дата-платформу, писал тут.

Потом я стал директором по ИИ и занялся ИИ-трансформацией. Руководителям стало недостаточно видеть, что уже произошло: они захотели понимать, что будет с рынками, макроэкономикой и бизнесом дальше.

Появился запрос на умных ассистентов, прогнозную аналитику, стресс-тесты и сценарии «а что будет, если?».

Так поверх данных появился AI-Driven подход, где ИИ помогает человеку принимать решения, но не снимает с него ответственность.

Отсюда важный вывод: если команды не организованы, процессы не оцифрованы, а качественных данных нет, ИИ сам по себе ничего не исправит.

Слои наслаиваются друг на друга: сначала организационная трансформация, затем цифровизация и только после этого можно внедрять ИИ.

Первая большая ИИ-трансформация, которую я проводил, была именно такой трансформацией управленческих процессов. Подробнее тут.

Сегодня наступила новая эпоха — AI-First. Здесь ИИ уже не просто подсказывает человеку, что делать, а выполняет значительную часть работы, тогда как человек остается оператором и менеджером ИИ-агентов и отвечает за результат.

Следующий этап — AI-Native, когда компания изначально занимается созданием ИИ-систем, которые и являются основными продуктами компании. Этому будет посвящен отдельный курс.

При этом нельзя сказать, что одна модель всегда лучше другой. Если вы занимаетесь консалтингом и продаете редкую человеческую экспертизу, занимаетесь сложными исследованиями или, например, разработкой микропроцессоров, логично оставаться AI-Driven.

Но если вы строите HR-, маркетинговое или SMM-агентство, колл-центр или другой бизнес с большим количеством повторяемых процессов, переход в AI-First уже становится вопросом выживания: конкурент с ИИ-агентами будет быстрее, дешевле и легче масштабироваться.

Я думаю, в новой экономике все три типа будут существовать вместе. В центре окажутся AI-Native компании, создающие новую ценность; их будут обслуживать AI-First компании, берущие на себя отдельные функции; а AI-Driven останется в управленческих процессах и в сферах с высокой ценой ошибки — в медицине, безопасности, государственных системах, где человек должен оставаться в контуре принятия решений.

Поэтому главный вопрос трансформации — какую ответственность оставляет за собой человек.

Компании проходят эту эволюцию, а начинать трансформацию стоит с управленческой системы: структуры команд, процессов, данных, принятия решений и распределения ответственности.

Об этом подробнее в новой статье.

👉 Полная статья