Компании внедряют автоматизацию, запускают ИИ-пилоты, обучают сотрудников, чтобы добиться роста. Но показатели не растут или даже падают. Почему? Причина не в технологиях, а в мышлении, уверен эксперт МШУ «Сколково» по управлению данными и ИИ Дмитрий Гуреев. Между формально описанными этапами бизнес-процессов скрыта невидимая мыслительная работа менеджеров и экспертов. Она не отражена в системах, но именно здесь возникают задержки, очереди и ошибки — настоящее узкое место компании. Автор называет его скрытым артефактом.
Бумажная книга Электронная книга
Правильная точка
Мир неумолимо цифровизируется. Современные компании тратят миллионы на айти-проекты и системы автоматизации. Нанимают консультантов. Но проходит год, два, три. И… Маржа — как у всех. Процессы буксуют там же, где были. Производительность не растет. «Зачем это все? — думают собственники и решают: — Надо внедрить ИИ!» Покупают подписки. Обучают промптам. Экспериментируют месяцами. И снова эффекта нет. Производительность стоит на месте.
Знакомая ситуация? Но что, если поменять фокус восприятия и принять тот факт, что проблема не в технологиях? Проблема в мышлении. Автоматизация не работает не потому, что инструменты плохие, а потому что люди не видят, что именно необходимо автоматизировать. Но даже если и видят, то не знают, как это сделать. Как же быть?
Нужно научиться видеть правильную точку. Ту точку, которая одновременно отвечает двум условиям:
— она является бутылочным горлышком в производительности;
— и она может быть расшита за счет ИИ.
Не любая задержка поддается автоматизации. И не любая автоматизация устраняет узкое место. Вот почему многим не удается воплотить идеи по автоматизации в жизнь.
Проблема схлопнутых глаголов
Фундаментальная проблема: то, что действительно занимает время — мыслительная работа, — обычно схлопывается в один глагол. «Пусть ИИ проанализирует документ». Но что такое «проанализировать»? Посчитать буквы? Проверить грамотность? Найти противоречия? Выявить отклонения от стандарта?
За этим глаголом скрываются годы опыта и огромный контекст, который эксперт не может — а чаще просто не готов — описать словами. Но хочет, чтобы это сделал ИИ. Вот и получается: IT-отдел перегружен, вашу задачу ставят на реализацию в следующем году. А все потому, что казалось: стоит научить людей промптам — и заработает. Не заработает. Потому что вы не видите, где именно ИИ должен встроиться в процесс.
Чтобы найти нужную точку, нужно научиться видеть работу по-другому. Базовая идея: представить любой бизнес-процесс как конвейер цифровых артефактов. Конкретных объектов, с которыми работает специалист: письмо, таблица, расчет, статус в CRM, коммерческое предложение.
Они создаются, преобразуются, передаются дальше. Каждый значимый процесс, который мы обычно рисуем на схемах, вроде BPMN (получить документ, рассчитать риски), начинается с какого-то обязательного цифрового артефакта и завершается созданием другого, который передается по цепочке. Товар может лежать на складе физически, но пока он не оприходован в системе, движение по процессу (выставление счета, перемещение, продажа) невозможно. Поэтому артефакты первичны.
Ключевая идея в том, что скорость процесса напрямую зависит от скорости создания этих артефактов. Если они создаются медленно — вся компания тормозит. Но самое интересное происходит между видимыми артефактами.
Что еще почитать:
Бутылочное горлышко
Между «заказ клиента на почте» и «коммерческое предложение» продавец создает профиль клиента (масштаб, бюджет, специфика), строит техническую модель решения, вспоминает похожие проекты, оценивает риски. Между «тендер на площадке» и «решение участвовать» коммерческий директор оценивает географию (дальше 2000 км логистика съедает маржу), рентабельность (маржа минимум 20%), шансы на победу (не заказной ли тендер). Между «договор на согласовании» и «запись в системе» юрист извлекает ключевые параметры из текста (сроки, штрафы, ответственность), сравнивает с шаблоном, выявляет отклонения, оценивает риски.
Задачи кажутся незначительными: ну подумал человек пару минут, ну оценил на глаз. Но когда таких «пар минут» сотни в день, когда очередь к эксперту — 13 задач, когда клиент ждет ответа неделю — вот оно, бутылочное горлышко. Системы часами ждут, пока мы введем данные, чтобы обработать их за секунды, — и снова ждать.
Как метод поможет вам
Во-первых, искусственный интеллект перешагнул критический порог. Он научился работать с неструктурированными данными (тексты, письма, разговоры) и выполнять действия по динамическому плану, как опытный управленец. То, что раньше могли делать только люди, теперь доступно алгоритмам. То есть теперь у вас появились инструменты для переноса большего числа когнитивной работы в машину.
Во-вторых, когда вы видите работу как конвейер артефактов, к ней применимы классические методы оптимизации производства — теория ограничений Голдратта. Вам достаточно найти узкое место (где создается очередь), раскопать скрытые артефакты в голове эксперта и точечно автоматизировать именно этот участок.
В-третьих, метод дает карту местности. Вы начнете не мыслить категориями «давайте внедрим ИИ везде», а четко понимать: «Вот здесь, на этом конкретном преобразовании артефакта, машина может работать быстрее человека». А здесь — нет, здесь нужна экспертиза, которую пока никак не выразить словами.
Как это работает на практике
Методика позволяет провести «цифровые раскопки»:
1. Найти узкое место — где процесс буксует (обычно это очередь к ключевому эксперту).
2. Раскопать мышление — какие скрытые артефакты рождаются в голове эксперта между видимыми действиями.
3. Классифицировать работу — это правила, паттерны, трансформация или проектирование?
4. Выбрать технологию — в зависимости от типа работы и данных.
5. Точечно автоматизировать — передать машине именно то звено, которое тормозит поток. Благодаря этому процесс становится видимым целиком: не как набор действий («получил», «проверил», «отправил»), а как поток конкретных объектов, которые преобразуются один в другой. И главное — вы видите, где именно ИИ усилит результат, а где только создаст иллюзию прогресса.
И еще раз о книге
А еще интересно то, что эта книга — бизнес-роман, художественное изложение кейсов из сотен часов работы автора с клиентами. Так вы увидите, как метод применяется в реальных ситуациях, и получите способность различать, где ИИ нужен и где не нужен. Где он усилит эксперта, а где заменит его ответственность опасной автоматикой.
Вы получите не волшебную таблетку «внедрите ИИ, и все наладится», а систему мышления, которая позволит самостоятельно принимать решения о том, где технология даст реальный рост, а где создаст иллюзию прогресса.
Заказать книгу «Цифровое мышление в бизнесе»:
