Управление изменениями и трансформация бизнеса

!Важное объявление!:
——
Ближайший открытый сертификационный тренинг Prosci 15-17 сентября - последний, за который можно будет заплатить в Россию: https://andchange.ru/courses/cert-training-15-09-2026. Поэтому, если планировали пройти такой тренинг, то самое время.
——
Начиная с ноябрьского тренинга платежи будут приниматься в Казахстан.

🟦5 изменений недели

Большое изменение не всегда выглядит большим. Для сотрудника это может быть цветная отметка в расписании, для покупателя — один пуш, для аналитика — более быстрый доступ к актуальным данным. Но внутри компании за такой деталью обычно скрывается новая цепочка процессов, правил и систем.

⚡️В новом выпуске — пять российских компаний, которые связали разрозненные операции в более управляемый процесс.

1⃣Аэропорт Пулково разработал новую систему мотивации, чтобы закрывать ночные, выходные и пиковые смены
В Пулково запустили новую систему мотивации для работающих в аэропорту студентов. За выход в часы, когда особенно не хватает людей, они получают дополнительное вознаграждение: чем ниже укомплектованность смены, тем больше начисление.

На линейных позициях в Пулково работают около 1000 студентов. Они регистрируют пассажиров, помогают при посадке, готовят салоны самолетов и обрабатывают багаж.Почасовой график для них организован через «Биржу смен» — цифровой сервис, в котором сотрудники видят свободные смены и выбирают подходящее время.

Потребность в сотрудниках меняется практически каждый час. Особенно сложно закрывать ночные, выходные и пиковые смены: их приходилось заполнять за счет сверхурочной работы и внутренних совместителей.

Новую модель мотивации предложило Пулково, а техническую реализацию взяла на себя Verme — разработчик цифровых решений для управления линейным персоналом. Компания добавила в «Биржу смен» динамическую стоимость: система показывает дефицитные часы и заранее указывает дополнительное вознаграждение в LEDcoins.

Чем меньше сотрудников записалось на смену, тем больше монет можно получить за выход. Накопленные LEDcoins обмениваются на сертификаты маркетплейсов, промокоды и другие бонусы.

Механика уже работает в пяти подразделениях и охватывает 415 студентов. По данным компании, общее покрытие смен достигает 83%, а покрытие проблемных часов выросло на 78%. Экономический эффект Пулково оценивает в 42 млн рублей за три года.

2⃣«Пятёрочка» связала кассу, маркировку и приложение, чтобы напоминать о сроках годности продуктов
Торговая сеть запустила сервис, который отслеживает сроки годности купленных продуктов и отправляет предупреждения в мобильное приложение. За одним пушем стоит новая цепочка работы с данными: от считывания кода товара на кассе до персонального уведомления покупателя.

Сервис работает для покупок, при которых клиент использует карту «X5 Клуб». В момент оплаты кассовая система считывает из кода маркировки «Честный знак» название и категорию товара, дату производства и срок годности. Карта лояльности позволяет связать конкретную покупку с пользователем приложения.

Дальше алгоритм сопоставляет срок годности с правилами для соответствующей категории. Например, о молочных продуктах система предупреждает за три дня до окончания срока, о детском питании — за пять. Если купленный товар уже попадает в этот интервал, уведомление приходит в день покупки.

Покупателю не нужно фотографировать чек, вручную добавлять продукты или указывать даты. Вся информация передается автоматически.

Для запуска сервиса «Пятёрочка» объединила в одну цепочку кассовую систему, данные государственной маркировки, программу лояльности, аналитические инструменты и мобильное приложение. Информация о товаре используется не только во время продажи, но и для взаимодействия с клиентом после покупки.

Сервис внедряется в магазинах «Пятёрочка» поэтапно. В дальнейшем X5 планирует запустить его также в «Перекрёстке» и «Чижике».

3⃣«ЛабКвест» объединяет подготовку и исследование проб в единый автоматизированный процесс
Медицинская компания меняет организацию лабораторного производства. Отдельные операции по подготовке, исследованию и обработке результатов связывают в последовательный процесс, рассчитанный на большие потоки проб.

До получения результата биоматериал проходит несколько этапов: пробу нужно отсортировать, подготовить, центрифугировать и направить на исследование. Затем обрабатываются результаты, а проба отправляется на хранение.

В машинном зале «ЛабКвест» запускает линию SNIBE, которая объединяет сортировку, подготовку, центрифугирование и исследование проб.

Параллельно автоматизация внедряется в молекулярно-генетическом департаменте: оборудование открывает пробирки, выделяет и дозирует материал. Программа формирует результаты в графическом виде, а специалист проверяет данные, добавляет комментарии и готовит заключение для врача.

В ближайшее время к линии планируют подключить автоматизированный холодовой архив. После этого единый процесс охватит весь путь пробы — от подготовки до исследования и хранения.

4⃣«СберСтрахование» ускорило обновление данных для аналитики: новые записи поступают за 20–30 минут
Компания построила систему обработки данных, которая работает в режиме, близком к реальному времени. Новая информация из рабочих баз попадает в корпоративное хранилище за 20–30 минут, поэтому отчеты и цифровые сервисы могут использовать более актуальные данные.

Проект реализовали вместе с разработчиком Data Sapience и интегратором GlowByte. Их решение отслеживает новые и измененные записи и передает только их — без повторной загрузки всего массива информации.

К системе подключены 2175 таблиц из 13 баз-источников. Эту же механику применили при переносе одной из систем «СберСтрахования» на PostgreSQL: основной объем данных загрузили заранее, а при переключении перенесли только последние изменения.

Так компании удалось сократить время простоя при миграции и создать основу для оперативной аналитики и новых цифровых сервисов.

5⃣ RuTube научил ИИ определять тематику видео для более точного размещения рекламы
RuTube запустил собственную ML-модель, которая автоматически распределяет видео по тематическим категориям. Это поможет платформе точнее подбирать ролики для рекламных кампаний и не обрабатывать растущий поток контента вручную.

Ежемесячно пользователи загружают на RuTube более 2,4 млн видео. Чтобы размещать рекламу в подходящем контексте, платформе нужно понимать, о чём каждый ролик: например, относится он к спорту, путешествиям, финансам или другой теме.

Новая модель автоматически определяет тематику видео и присваивает ему категорию по международному стандарту IAB. Это единая классификация контента, которую используют рекламные системы: благодаря ей тематика ролика и настройки рекламной кампании описываются одинаково.

В результате RuTube сможет обрабатывать большой объём новых видео без ручной разметки, а рекламодатели — точнее выбирать контент, рядом с которым будет показано их объявление. Для платформы это также часть развития собственных рекламных технологий.

📎 Во всех пяти историях изменение начинается не с технологии, а с конкретной проблемы в ежедневной работе. Именно она определяет, что нужно менять и какое решение для этого использовать.

А какую проблему в вашей компании давно пора превратить в изменение?
Делитесь в комментариях!

Подписывайтесь @changetransformation
————————————————————————
Практический тренинг для компаний

🟦5 изменений недели
Традиционно начинаем неделю с пяти изменений, которые прямо сейчас перестраивают работу компаний!

⚡️В новом выпуске — о том, как компании сокращают ручные проверки, ускоряют рабочие процессы и дают сотрудникам новые инструменты для принятия решений.

1️⃣«Айтеко» и ЛУКОЙЛ-УНП автоматизировали контроль допусков сотрудников к опасным работам
Специалисты Индустриального центра цифровизации ГК «Айтеко» совместно со специалистами ЛУКОЙЛ-УНП внедрили новый функционал в систему согласования нарядов-допусков на опасные работы.

Раньше сотрудникам, отвечающим за промышленную безопасность и охрану труда, приходилось вручную отслеживать сроки обучения, аттестаций и медицинских осмотров штатных работников и специалистов подрядных организаций.

Теперь информация о допусках хранится в электронном справочнике, а система самостоятельно отслеживает сроки их действия, формирует списки и рассылает напоминания. Приоритет уведомлений определяется автоматически в зависимости от того, сколько времени осталось до окончания допуска.

Разработка и тестирование нового функционала заняли пять месяцев. Решение уже перевели в промышленную эксплуатацию, а «Айтеко» прорабатывает возможность его тиражирования на другие предприятия нефтеперерабатывающей промышленности

2⃣ «Яндекс» объединил защиту своих сервисов от мошенничества на одной платформе
«Яндекс» разработал и начал внедрять единую ИИ-платформу «Универсальный антифрод» для выявления мошеннических действий в разных сервисах. Она дополняет уже существующие механизмы защиты, а к самой платформе подключены десятки продуктов, включая «Яндекс Еду», «Яндекс Афишу», «Яндекс Путешествия» и приложения с «Алисой AI».

До внедрения платформы защитные решения создавались отдельно для каждого продукта, поэтому внедрение антифрода могло занимать несколько месяцев. Сейчас платформу можно настроить под новый сервис за два–четыре дня.

Система учитывает специфику каждого продукта. Например, в «Яндекс Афише» она выявляет ботов, которые массово бронируют билеты, а в «Яндекс Еде» распознаёт и блокирует мошеннические обращения в службу поддержки. После внедрения платформы эффективность выявления таких обращений выросла более чем в десять раз.

В результате командам не нужно разрабатывать защиту с нуля для каждого продукта: новые механизмы можно создавать централизованно и распространять на подключённые сервисы.

3⃣ «Перекрёсток» автоматизировал контроль сроков годности
Торговая сеть запустила систему «Свежая полка», которая отслеживает движение каждой партии товара с помощью цифровой маркировки.

Вместо ручной проверки сроков годности сотрудники получают информацию о конкретных товарах, которые необходимо проверить, уценить или снять с продажи. Товары с истёкшим сроком годности автоматически блокируются для продажи на кассе.

В первую очередь систему будут использовать для молочной продукции, гастрономии и других категорий с короткими сроками хранения, участвующих в программе внутренней маркировки «Перекрёстка». По данным X5, решение может освобождать до 60% времени сотрудников.

Поставщики также смогут использовать аналитику, чтобы отслеживать продажи товаров на разных этапах срока годности и точнее планировать объёмы поставок.

4⃣«Voxys» внедрил ИИ-тренажёры для обучения операторов контакт-центров
Voxys совместно с TargetAI внедрил голосовые ИИ-тренажёры для самостоятельной подготовки операторов. Раньше для отработки клиентских диалогов требовалось участие тренеров: они разыгрывали типовые ситуации, проверяли ответы сотрудников и давали обратную связь. Теперь часть этих задач выполняет ИИ.

Во время тренировки один ИИ-агент играет роль клиента, а второй анализирует разговор. Система оценивает, насколько сотрудник соблюдает структуру диалога, выявляет потребность клиента, аргументирует предложение и работает с возражениями. После разговора оператор получает разбор своих сильных и слабых сторон и рекомендации для следующей попытки.

Методологи могут самостоятельно собирать новые сценарии в конструкторе без помощи разработчиков. Подготовка одного тренажёра занимает 20–30 минут. Затем его можно встроить в корпоративную систему обучения и использовать для подготовки разных групп операторов.

Сейчас в коммерческом обучении Voxys работает более 30 таких тренажёров. По данным компании, после их внедрения средний балл качества по итогам аттестации вырос на 20%, а отток сотрудников после обучения снизился на 15%.

5⃣Московские стационары переходят к новому формату работы с медицинскими данными
Правительство Москвы откроет штатным аналитикам больниц доступ к обезличенным данным ЕМИАС о госпитализациях, операциях, диагностических исследованиях, назначении лекарств и других процессах.

Раньше руководители и специалисты стационаров преимущественно работали с уже сформированными в системе отчётами. Теперь аналитики смогут сами выбирать нужные данные, сопоставлять их и проводить анализ под конкретные задачи своей больницы.

Для этого создано более 30 цифровых витрин — структурированных наборов данных, информация в которых постоянно обновляется. Работать с ними сотрудников научат на специальном образовательном курсе. Аналитикам также будет доступен ИИ-помощник, который генерирует и оптимизирует программный код и помогает выбирать методы анализа.

На основе этих данных команды стационаров смогут создавать собственные аналитические инструменты для улучшения работы больниц. Лучшие решения получат поддержку при внедрении, а затем их смогут распространить на другие московские стационары.

📎Во всех пяти примерах технологии меняют не только скорость работы, но и роль сотрудников. Вместо постоянной ручной проверки они подключаются там, где нужно оценить ситуацию, скорректировать процесс или принять решение.

А какое изменение показалось вам наиболее интересным? Делитесь в комментариях!

Подписывайтесь @changetransformation
————————————————————————
Практический тренинг для компаний

🟦5 изменений недели
Начинаем неделю с новой подборки изменений, которые происходят в компаниях прямо сейчас!

⚡️ Смотрим на них не только как на новости рынка, а как на реальные кейсы трансформаций.

На этот раз в центре внимания — процессы, на которые раньше уходили часы ручной работы и постоянного контроля. Компании учат системы самостоятельно составлять маршруты, замечать проблемы в торговых залах, обрабатывать данные о потенциальных клиентах и находить нужную информацию в корпоративных видео.

Разбираемся, как это меняет ежедневную работу сотрудников и к каким результатам приводит.

1⃣ MWS подключила ИИ-ассистентов к корпоративным видеоматериалам
MTS Web Services запустила MCP-сервер для платформы MWS TeamStream. Теперь ИИ-ассистенты могут напрямую работать с корпоративной видеотекой: находить нужные записи, готовить расшифровки и краткие содержания, извлекать принятые решения, комментарии и статистику просмотров.

Раньше сотрудникам приходилось самостоятельно искать нужное видео и переключаться между разными сервисами. Теперь к материалам можно обращаться с помощью обычного текстового запроса из привычного ИИ-инструмента или рабочего приложения.

Так записи встреч, демонстраций и инструкций превращаются из архива, к которому редко возвращаются, в рабочий источник информации. Проектные менеджеры смогут быстрее восстанавливать договоренности, маркетологи — получать аналитику, а HR-команды — работать с обучающими материалами и онбордингом.

2⃣ТК КИТ автоматизировала планирование городских маршрутов
Транспортная компания КИТ начала внедрять систему автоматического планирования маршрутов забора и доставки грузов. Решение уже работает в промышленном режиме в Северо-Западном регионе и тестируется в других регионах России.

До этого логисты вручную распределяли заявки между машинами и определяли порядок посещения адресов с учетом графика клиентов, дорожной ситуации, характеристик транспорта и особенностей грузов. На формирование маршрутов могло уходить более двух часов.

Сейчас система самостоятельно анализирует все ограничения и за две-три минуты предлагает готовые маршруты. Логисту остается проверить результат и скорректировать его в нестандартных ситуациях. В итоге полный цикл планирования занимает до пяти минут.

3⃣ «Нижфарм» перевела управление производством на облачную ERP-систему
Группа компаний «Нижфарм» завершила переход на ERP-систему, развернутую на платформе Yandex Cloud. Проект занял полтора года и охватил более 2,3 тыс. сотрудников.

В ходе перехода компания перенесла в облако 6 ТБ данных, обновила более 100 интеграций с другими сервисами и адаптировала бизнес-процессы под новую систему. В едином цифровом контуре объединили операции, связанные с производством, учетом и управлением компанией.

Сейчас все сотрудники «Нижфарм» ежедневно работают в новой системе, а данные и связанные между собой процессы больше не зависят от разрозненной ИТ-инфраструктуры. До 2027 года компания планирует развивать производственные модули и расширять автоматизацию технологических цепочек.

4⃣ F6 перевела работу с партнерами в единую цифровую систему
Компания F6 внедрила на партнерском портале «витрину заказчиков» — инструмент, который объединяет работу с потенциальными клиентами, партнерами и дистрибьюторами.

Раньше часть взаимодействия проходила в переписке и на звонках, а данные приходилось вручную переносить между разными приложениями. Теперь партнер регистрирует проект на портале, после чего информация автоматически попадает в CRM и последовательно преобразуется в лид и сделку.

В результате процесс авторизации потенциального клиента сократился в два раза, а ошибки при ручном переносе данных удалось исключить. Для F6 это переход от разрозненных коммуникаций к единому управляемому процессу партнерских продаж.

5⃣ «Магнит» внедрил компьютерное зрение в 430 магазинах
«Магнит» внедрил систему видеоаналитики в супермаркетах «Магнит Семейный» и суперсторах «Магнит Экстра». Технология работает на базе уже установленных камер видеонаблюдения и помогает контролировать основные процессы в торговых залах.

Система проверяет наличие товаров на полках, следит за количеством покупательских тележек и присутствием сотрудников в сервисных зонах. Если на кассах образуется очередь или система замечает другое несоответствие, руководитель магазина получает уведомление в корпоративном мессенджере.

Теперь часть контроля торгового зала берет на себя система: она автоматически обнаруживает проблемы и передает сотрудникам подсказки. Базовые алгоритмы уже распространили на всю сеть магазинов больших форматов, а в дальнейшем компания планирует добавлять новые сценарии видеоаналитики.

Во всех пяти кейсах технологии не просто добавляют к существующим процессам еще один инструмент. Они перераспределяют работу между системой и человеком.
Алгоритм берет на себя поиск, расчет, перенос данных или первичный контроль. Сотрудникам остается то, что требует оценки ситуации, работы с исключениями и принятия решений.

📎Но такой эффект не возникает автоматически после запуска технологии. Компаниям еще предстоит пересмотреть привычные роли, правила и действия сотрудников — иначе новый инструмент появится, а сам процесс продолжит работать по-старому.

Какой кейс показался вам самым интересным?

➡ Если в вашей компании тоже происходит трансформация, внедрение новой технологии или пересборка процесса — напишите нам. Возможно, расскажем об этом в следующих выпусках.

Подписывайтесь @changetransformation
————————————————————————
Практический тренинг для компаний

❗Провёл воркшоп «Диагностика внедрения ИИ» с ИТ-командой крупной производственной компании. Это один из новых продуктов от Prosci

Сначала про исследовательскую базу, потому что воркшоп задизайнен не из красивой идеи, а из данных. Prosci опросили более 1 100 профессионалов из разных компаний, которые уже внедрили ИИ в работу. Это около 200 руководителей, 400 тимлидов и 500 рядовых сотрудников. Искали закономерности: какие условия присутствуют в успешных внедрениях ИИ, а какие в буксующих.

Пара находок из исследования:

⏺Большинство трудностей при внедрении ИИ (63%) связано с человеческим фактором. Главный вызов - низкий уровень подготовки пользователей (38%), а не технологии
⏺Крупные трансформационные ИИ-проекты внедряются успешнее, чем мелкие осторожные пилоты. Контринтуитивно, но логично: большой проект получает спонсорство, бюджет и внимание, а «маленький пилот на всякий случай» тихо загибается

Из этих закономерностей Prosci собрали модель: 20 факторов в 5 доменах - лидерство и видение ИИ, эффективность управления изменениями, прозрачность и доверие, организационные возможности и сквозные вызовы. По каждому фактору - утверждение и поведенческая шкала от 1 до 5. Не абстрактные «плохо/хорошо», а узнаваемые ситуации для каждого балла.

Вот три фактора для примера, из разных доменов:
1⃣Участие лидеров: «Лидеры активно участвуют в обсуждениях, пилотах и ИИ-проектах, а не просто делегируют их».
Балл 1 - полное делегирование: руководство выдало указание «заняться ИИ» и ушло, ни один топ сам не использует инструменты и не приходит на демо.
Балл 5 - лидеры как ролевая модель: публично делятся своими ошибками с ИИ, участвуют в пилотах на равных.
Между ними самая каверзная середина: лидеры приходят на презентации, но не защищают и не принимают решений в спорных моментах.

2⃣Культура экспериментов: «Организация поощряет сотрудников экспериментировать с ИИ и учиться на небольших неудачах».
Балл 1 - экспериментировать запрещено, инициатива наказуема. Балл 5 - неудачи воспринимаются как обучение, есть механизм тиражирования успехов.
А вот балл 2 - это «серая зона»: формально не запрещено, но и не одобряется, и сотрудники пробуют ChatGPT втайне.
Это классическая почва для теневого ИИ с рисками утечки данных. Компания думает, что ИИ у неё нет, а он уже есть - просто без правил.

3⃣Интеграция в KPI: «Мы измеряем результаты, связанные с ИИ, в рамках наших KPI».
Балл 1 - успех в том, что инструмент куплен, эффект неизвестен. Балл 2 - «метрики тщеславия»: количество лицензий и логинов, цифры ради цифр.
Балл 5 - метрики ИИ интегрированы в KPI руководителей, и премии частично зависят от бизнес-эффекта применения ИИ.
По опыту обсуждений именно этот фактор вызывает самые жаркие споры.

Что показал первый опыт:
🟥Самый частый паттерн - разрыв между отношением и готовностью. Сотрудники воспринимают ИИ позитивно и хотят пробовать, но обучение построено по принципу «один подход для всех», а адаптации под конкретные роли почти нет.
🟥Расхождение оценок - фича, а не баг. Когда один участник ставит фактору 4, а коллега 2, разговор о причинах разрыва даёт больше, чем цифры. Часто выясняется: что-то в компании формально «есть», но об этом мало кто знает. Это уже вопрос к коммуникациям.
🟥Обсуждение важнее оценки. Самые ценные идеи родились из дискуссий: банк промптов по ролям, «kill criteria» для пилотов, стартовые пакеты «5 применений + 5 промптов + 3 риска» для ключевых позиций и тд.

Мой главный вывод: компании охотно обсуждают, какой ИИ-инструмент купить, и очень редко - готова ли организация им пользоваться и что для этого сделать. Этот воркшоп переворачивает разговор в правильную сторону.

Если хотите понять, где ваша компания на пути внедрения ИИ и с чего начать, то пишите нам и мы обсудим подробнее.

Фархад Мантеев

📌📌📌

🥋 Когда изменения превращаются в борьбу подразделений

В проектах изменений часто происходит парадокс: решение создается, чтобы объединить людей вокруг общей цели, а в итоге становится новой точкой конфликта.

Например, компания меняет процессы, внедряет новую модель работы или перестраивает взаимодействие между функциями.
Сначала все согласны:
⏺«Нужно работать эффективнее».
⏺«Нужно убрать лишние потери».
⏺«Нужно научиться быстрее принимать решения».

Но когда изменения доходят до команд, начинают звучать знакомые фразы:
💬 «Они не понимают, как реально устроена наша работа».
💬 «Они придумали это в офисе, а нам теперь внедрять».
💬 «Если бы они увидели ситуацию с нашей стороны, они бы поняли, почему это не работает».

У каждой стороны есть свои факты.
Свои ограничения.
Своя логика.

И постепенно становится понятно: проблема уже не только в новом процессе или решении.

Изменения просто проявили старые противоречия, которые раньше оставались незаметными.

В этот момент фасилитатор делает неожиданный ход — предлагает участникам на время поменяться ролями.

Руководители начинают смотреть на ситуацию глазами другой стороны:
⏺какие ограничения приходится учитывать?
⏺почему другое решение кажется очевидным?
⏺какие риски видит команда, которая находится «по другую сторону»?

Когда человек сам сталкивается с логикой другой функции, меняется не только понимание.

Меняется качество диалога.

Вместо:
❌«Они мешают нам работать»
появляется:
✅«Какие условия нужны, чтобы вся система работала лучше?»

Именно такие инструменты использует фасилитатор изменений: не убеждать людей принять готовое решение, а создавать условия, в которых команда сама находит рабочие ответы.