ИИ не может оптимизировать компанию, если не понимает законов ее работы

Попытки бизнеса оптимизировать операционную деятельность с помощью искусственного интеллекта упираются в фундаментальный барьер: алгоритмам дают доступ к рабочим инструментам, к базе данных, к CRM, к внутренней вики, но у них нет целостной модели самой организации. Об этом в материале для Fast Company пишет профессор IE Business School Энрике Данс.

Языковая модель может знать буквально всё про менеджмент, логистику и маркетинг — она же «прочитала» все книги на эти темы. Но про вашу конкретную компанию она не знает ничего: кто ваши клиенты, какие у вас исключения из правил, где граница допустимого риска и что случится с компанией, если вы измените один процесс.

Попытки решить эту проблему загрузкой контекста не дают результата: контекст показывает лишь текущие данные, но не объясняет правила, по которым работает бизнес.

Чтобы ИИ принимал взвешенные управленческие решения, компании необходимо создать понятное для алгоритмов описание своих процессов:

1. Оцифровать структуру и операции. Описать в единой системе не только ресурсы (склады, товары, сотрудников), но и допустимые действия с ними: правила изменения цен, условия запуска акций или критерии смены поставщиков.

2. Задать причинно-следственные связи. Научить систему прогнозировать каскадный эффект: как изменение регламента в одном отделе повлияет на финансовые и операционные показатели всей компании.

3.Сохранять историю решений. Накапливать опыт удачных и ошибочных шагов, превращая внутренние данные в корпоративный актив, не привязанный к конкретной нейросети.

Доступ к нейросетям быстро станет общедоступным стандартом. Уникальным активом бизнеса останется только цифровая карта его собственных процессов.

💜 Telegram 🔴 MAX 🔴 Дзен