Кажется, я нашел хорошее название для одного из главных вызовов, который стоит передо мной на 2027 год: «налог на координацию».
У McKinsey вышел интересный материал. 80% опрошенных говорят, что AI уже повысил их продуктивность, но только 37% компаний видят эффект на уровне прибыли. И вот этот разрыв мне кажется очень показательным: мы можем научить маркетолога быстрее делать аналитику, финансиста быстрее собирать отчет, HR быстрее обрабатывать данные, руководителя быстрее готовиться к встречам... И каждый отдельный человек станет эффективнее.
Потому что огромное количество времени теряется не внутри работы, а между работами. Один человек что-то сделал → отправил другому → тот должен проверить → запросить уточнение → согласовать → передать дальше → кто-то должен принять решение. И вот на этих стыках может лежать огромный резерв эффективности.
McKinsey приводит хороший пример крупной промышленной компании. Процесс от заказа до производства состоял из семи шагов и занимал 1,5-2,5 недели. При этом самой работы внутри этих шагов было всего на 12-24 часа. На отдельных стыках ожидание занимало в 9-36 раз больше времени, чем сама работа. И вот это как раз очень похоже на следующий этап корпоративного внедрения ИИ.
Не просто: «Давайте дадим каждому сотруднику нейросеть».
А: «Давайте посмотрим на процесс целиком и найдем места, где работа тормозит при переходе от одного человека, функции или системы к другой».
Дальше уже можно разбираться, что на таком стыке можно полностью автоматизировать, где AI может принимать решение по заданным правилам, а где действительно нужен человек.
В кейсе McKinsey после такой перестройки цикл планирования сократился с 30 до 3 дней, а 80% решений начали приниматься без участия человека. И вот это как раз один из больших вызовов, который стоит передо мной в компании на 2027 год. Мы уже много говорим про AI-компетенции отдельных сотрудников. Теперь мне гораздо интереснее стыки между ними. Потому что следующий большой эффект от ИИ, похоже, будет появляться не тогда, когда каждый сотрудник начнет делать свою работу на 30% быстрее. А когда мы начнем убирать дни ожидания между этими сотрудниками.
У McKinsey вышел интересный материал. 80% опрошенных говорят, что AI уже повысил их продуктивность, но только 37% компаний видят эффект на уровне прибыли. И вот этот разрыв мне кажется очень показательным: мы можем научить маркетолога быстрее делать аналитику, финансиста быстрее собирать отчет, HR быстрее обрабатывать данные, руководителя быстрее готовиться к встречам... И каждый отдельный человек станет эффективнее.
Но бизнес-процесс от этого совершенно не обязательно станет быстрее.
Потому что огромное количество времени теряется не внутри работы, а между работами. Один человек что-то сделал → отправил другому → тот должен проверить → запросить уточнение → согласовать → передать дальше → кто-то должен принять решение. И вот на этих стыках может лежать огромный резерв эффективности.
McKinsey приводит хороший пример крупной промышленной компании. Процесс от заказа до производства состоял из семи шагов и занимал 1,5-2,5 недели. При этом самой работы внутри этих шагов было всего на 12-24 часа. На отдельных стыках ожидание занимало в 9-36 раз больше времени, чем сама работа. И вот это как раз очень похоже на следующий этап корпоративного внедрения ИИ.
Не просто: «Давайте дадим каждому сотруднику нейросеть».
А: «Давайте посмотрим на процесс целиком и найдем места, где работа тормозит при переходе от одного человека, функции или системы к другой».
Дальше уже можно разбираться, что на таком стыке можно полностью автоматизировать, где AI может принимать решение по заданным правилам, а где действительно нужен человек.
В кейсе McKinsey после такой перестройки цикл планирования сократился с 30 до 3 дней, а 80% решений начали приниматься без участия человека. И вот это как раз один из больших вызовов, который стоит передо мной в компании на 2027 год. Мы уже много говорим про AI-компетенции отдельных сотрудников. Теперь мне гораздо интереснее стыки между ними. Потому что следующий большой эффект от ИИ, похоже, будет появляться не тогда, когда каждый сотрудник начнет делать свою работу на 30% быстрее. А когда мы начнем убирать дни ожидания между этими сотрудниками.