ИИ не поможет компании, которая не понимает, как на самом деле работают её сотрудники

Многие руководители уже наслушались про ИИ-агентов, автономные системы и цифровых сотрудников. Хочется сразу “что-то большое”, чтобы ИИ сам продавал, сам писал, сам анализировал, сам принимал решения и желательно сразу перестроил всю компанию

Результат часто предсказуем: неправильное внедрение, разочарование, потерянные деньги и время

Я убеждён, что проблема глубже. Большинство компаний плохо понимают, как на самом деле работают их сотрудники. Не по должностным инструкциям, не по регламентам и не по красивым схемам в презентациях. А в реальности: что человек делает каждый день, где ищет данные, какие письма пишет, какие таблицы заполняет, где ждёт согласования, где копирует одно и то же, где ошибается, а где просто обслуживает старый неудобный процесс

И пока компания не видит эту реальную цепочку действий, она не может нормально внедрить ИИ

На массовом уровне ИИ пока редко автоматизирует должность целиком, хотя мы к этому движемся. Но он уже хорошо автоматизирует конкретные действия: найти данные, сравнить документы, подготовить ответ, собрать отчёт, проверить ошибку, сделать черновик решения

ИИ не становится полезным от самого факта появления в компании. Он становится полезным, когда встроен в понятный рабочий процесс
Не “давайте внедрим ИИ в отдел продаж”, а “вот здесь менеджер тратит 40 минут на подготовку КП, это можно ускорить”. Не “нам нужен ИИ для юристов”, а “вот здесь юрист каждый раз проверяет типовой договор по одному и тому же списку рисков, это можно частично автоматизировать”.

Если компания не понимает, из каких конкретных шагов состоит работа сотрудника, она не сможет нормально определить какую часть работы уже сейчас можно передать ИИ. И здесь важный момент, компаниям на начальном этапе чаще всего вообще не нужны сложные агенты. Иногда достаточно обычного ChatGPT, Qwen или другой модели, чтобы сотрудник начал работать быстрее уже сейчас. Даже 20% прироста продуктивности на одного человека - это серьёзный эффект в масштабе отдела и компании. Если в отделе 10 человек и каждый хотя бы часть рутины отдаёт ИИ, команда начинает делать больше тем же составом

Но большинство компаний этот уровень пропускают. Они хотят сразу “агентов”, но не знают, какие задачи этим агентам поручить. Хотят автоматизацию, но не понимают, что именно автоматизировать. Хотят ИИ-стратегию, но не знают реальную бизнес-логику собственной компании

Да, данные о реальной работе сотрудников со временем станут очень ценными, на них можно будет строить автоматизацию, обучать внутренних помощников и находить узкие места в процессах. Но это не должно превращаться в слежку за людьми. Цель не в том, чтобы контролировать каждый клик, а в том, чтобы понять, где ИИ может снять с человека рутину

Я бы сказал, что сейчас это вопрос выживания компании. В спокойное время такая карта даёт рост продуктивности. В кризис, а мы к нему движемся, она становится картой перестройки. Компания, которая уже понимает свои процессы, сможет быстро встроить ИИ туда, где он даёт реальный эффект. Компания, которая этого не сделала, будет тратить деньги на платформы, консультантов и пилоты, но так и не поймёт, почему ИИ не меняет экономику бизнеса

И, возможно, следующий большой B2B-продукт в ИИ будет система, которая помогает компании увидеть саму себя. Понять бизнес-логику, разобрать реальные действия сотрудников и предложить ИИ-инструменты там, где они действительно нужны. Что-то вроде ИИ-аудитора

ИИ сам по себе не перестраивает бизнес. Он ускоряет тех, кто уже понял, что именно нужно менять

NEUROMEIN