Призыв к более быстрому движению может показаться неубедительным, поскольку генеральные директора и их команды стараются увидеть конечную отдачу от инвестиций в ИИ. Разработка и масштабирование сценариев использования ИИ нового поколения оказались крайне сложными. Некоторые руководители по-прежнему не уверены в том, что ИИ-агенты окажут значительное влияние, по крайней мере, в краткосрочной перспективе, и отказались от своих инвестиций.
Пока генеральные директора пытаются справиться с неопределенностью, стоит учитывать как темпы, так и потенциальный масштаб происходящих изменений. ИИ-агенты — программные системы, созданные на основе искусственного интеллекта, способные планировать, действовать, запоминать и обучаться для достижения заранее определенных результатов автономно — быстро развиваются и, по мере своего развития, могут полностью изменить принципы управления компаниями и способы создания ими ценности.
То, как генеральные директора справятся с изменениями, определит, насколько эффективно они смогут воспользоваться преимуществами. Хотя ИИ-агенты пока находятся в зачаточном состоянии, первые уроки и опыт позволяют выделить четыре образа мышления и действия, которые могут помочь генеральным директорам добиться успеха:
- Переосмысление возможностей. Сегодняшние размышления об агентском ИИ по-прежнему в значительной степени сосредоточены на автоматизации базовых задач или расширении знаний. Однако реальный успех будет достигнут благодаря более смелым устремлениям к переосмыслению рабочих процессов и построению организаций на основе систем, ориентированных на агентов.
- Безотлагательное действие и обучение. Стремительное развитие агентов ИИ-поколения означает, что выжидательная тактика потенциально рискованна. Ранние практические знания бесценны для быстрого создания конкурентного преимущества по мере развития технологии.
- Немедленное решение проблем масштабирования и долгосрочной конкурентоспособности. Критически важные решения, касающиеся технологий, доверия, управления, того, что покупать, а что создавать, возможностей и кадрового потенциала - нужны для масштабной трансформации. Экспериментируя, начните формировать стратегию и развивать возможности масштабирования как можно скорее, поскольку реализация займёт больше времени, чем ожидалось, из-за нехватки кадров и сложности организационной структуры.
- Каждый должен стать лидером агентов. По мере того, как агенты и агентские системы берут на себя всё большую часть исполнительской работы, каждому сотруднику организации потребуется развить навыки лидерства и контроля. Руководству особенно важно быть примером, поддерживать обучение и развитие рабочих привычек.
Хотя многое ещё неизвестно, создание бизнеса в эпоху агентских технологий потребует фундаментальной перестройки функционирования компании, внедрения инноваций и защиты источников создания стоимости.
Стоит ли оно того?
Интернет пестрит заявлениями о ценности ИИ-агентов. Но поскольку технология ещё слишком нова, эти заявления сложно проверить.
Однако ранние внедрения показывают, что на кону стоит значительная ценность. Использование ИИ-агентов может сократить сроки на 40–50% и снизить затраты более чем на 40%, одновременно повышая качество результатов.
Первоначальное использование ИИ-агентов для поддержки сотрудников и автоматизации задач может обеспечить ежегодный рост производительности на уровне компании на 3–5%. По мере того, как команды ИИ-агентов смогут выполнять более сложные рабочие процессы, рост может увеличиться на 10% и более.
Знай своих агентов: от «агентского труда» до «агентской машины»
Руководители по-прежнему склонны иметь ограниченные и устоявшиеся представления о том, кто такие агенты и что они могут делать. Эта путаница может затруднять им понимание того, какие необходимы решения, связанные с рисками, инвестициями, распределением ресурсов и изменениями.
Хотя и соблазнительно рассматривать агентов как людей, более объективный подход — рассматривать их как программные системы, способные выполнять спектр всё более сложных задач. Такой подход помогает лучше понять, какие организационные изменения необходимы.
Агентский труд: агенты как инструменты, помогающие выполнять существующую работу
Агентские инструменты могут внести вклад в текущую работу, упрощая выполнение основных задач отдельными лицами и автоматизируя рабочие процессы.
Индивидуальное расширение возможностей. Эти инструменты помогают автоматизировать, ускорить или улучшить выполнение задач, которые обычно выполняют люди. Многие из этих задач знакомы: составление исследовательских заметок, подведение итогов совещаний, генерация кода, проведение исследований или предложение пунктов контракта.
В таких областях, как программирование, эти инструменты, скорее всего, станут (и уже являются) «издержками ведения бизнеса», аналогичными использованию сотрудниками электронной почты и электронных таблиц.
Исследования показывают рост производительности на 20–30%, а иногда и значительное увеличение показателей в областях, где требуется выполнение одной задачи. Однако широкое горизонтальное развертывание агентских инструментов в масштабах всего бизнеса редко приводит к значительному эффекту. Более того, использование инструментов имеет тенденцию к снижению.
Для широкого внедрения услуг персональных агентов поддержки требуются инвестиции в управление изменениями, такие как внедрение инструментов в стандартные операционные процедуры, интеграция ожидаемых результатов и мониторинга использования в системы управления эффективностью, надлежащее обучение сотрудников использованию инструментов, а также информирование о преимуществах и демонстрация их эффективности. В то же время руководству необходимо определить, как использовать рост производительности, учитывая его распределение по нескольким небольшим задачам, что часто достигается за счет бюджетирования и масштабных мер по повышению эффективности.
Автоматизация задач и рабочих процессов. Вторая категория фокусируется на автоматизации существующих процессов, рабочих процессов и задач в организации. Уровень агентского исполнения, по сути, располагается поверх существующих процессов и систем.
Крупнейшие игроки на рынке технологий внедряют агентские продукты первого поколения, в то время как бурный рост числа новых компаний предлагает решения для многих функциональных областей (например, обслуживание клиентов, финансовая отчетность и мониторинг, программирование, разработка продуктов и закупки).
Раннее внедрение обеспечило сокращение времени цикла на 20–40% и снижение затрат на обработку повторяющихся транзакционных задач. В контакт-центрах некоторые типы вызовов (например, транзакционная обработка проверки баланса и изменения адреса) практически полностью автоматизированы. Внедрение агентских инструментов в рабочие процессы и внедрение подхода к непрерывному совершенствованию — это ключевой фактор, но просто предоставить инструменты пользователям недостаточно.
Однако препятствием для повышения ценности является то, что эти более предметно-ориентированные сценарии использования работают изолированно и зависят от других систем и значительного вмешательства человека. Более того, несмотря на повышение производительности моделей, компаниям не хватает производительности для автоматизации существующих задач в больших объёмах и с высоким качеством.
Агентский движок: рабочие процессы и операционная модель, основанные на агентах
Новые агентские системы, основанные на прорывах, позволяющих командам агентов работать вместе, предлагают наиболее перспективные возможности для создания значительной ценности. Однако для реализации этой ценности необходимо переосмыслить и перестроить рабочие процессы, сделав их ориентированными на агентов, как в рамках одной функции (например, обслуживания клиентов), так и между ними (например, при оформлении заказа).
Функциональные агентские рабочие процессы. В этом случае рабочие процессы, специфичные для предметной области (например, финансовое планирование и составление отчётности), перестраиваются для использования возможностей команд ИИ-агентов и агентских процессов. Это подразумевает переосмысление порядка задач, объединение задач, доступ к новым источникам данных и разработку новых процессов, таких как раннее выявление и решение проблем до их возникновения. Системы, изначально ориентированные на агенты, могут устранить частые передачи задач и фрагментацию действий, которые затрудняют многие текущие процессы, поскольку команды агентов организованы для бесперебойной работы.
Специализированные поставщики программного обеспечения в горизонтальном и вертикальном сегментах разрабатывают и внедряют полнофункциональные, ориентированные на агенты приложения для таких областей, как обслуживание клиентов, финансы, планирование цепочки поставок и модернизация программного обеспечения. При правильном развертывании эти системы сокращают время сквозного цикла, ускоряют решение проблем и повышают удовлетворенность клиентов. Например, для эффективности колл-центра предполагаемый эффект может заключаться в автоматизированной обработке 60–80% входящих запросов с сопоставимым или более высоким уровнем удовлетворенности клиентов по сравнению с существующими системами (например, интерактивный голосовой ответ плюс поддержка первой линии).
Такие системы потребуют сочетания инженерных навыков (например, интеграции вероятностных моделей с более классическим, детерминированным программным обеспечением) и экспертных знаний в предметной области как для построения многоагентных систем, так и для перепроектирования соответствующих организационных и операционных моделей с достаточным контролем со стороны человека. Крайне важно внедрить в эти агенты правила управления (например, права доступа, права принятия решений и критерии качества) для целевых рабочих процессов (например, от закупок до оплаты, заключения контрактов с поставщиками, взаимодействия с поставщиками и управления политиками), чтобы гарантировать, что руководящие сотрудники не будут быстро перегружены.
Кросс-функциональные агентские системы. Эти системы, ориентированные на агентов, работают со сложными рабочими процессами (например, сквозным взаимодействием с клиентами) и обладают широкими возможностями принятия решений. Например, агенты круглосуточной выездной службы, которые направляют специалистов, переносят визиты и самостоятельно заказывают запчасти; страховая команда, рассматривающая претензии; ипотека, которая одобряется и оформляется за считанные секунды; или финансовый цикл, где агенты выполняют все функции — от годового планирования до ежемесячной отчетности.
Эти агентские системы могут создавать многомерную ценность, например, за счёт ускорения вывода продукта на рынок, снижения стоимости каждой транзакции, ускорения решения проблем и увеличения дохода за счёт более эффективного таргетирования предложений. Ранние пилотные проекты с использованием существующих технологий показали снижение стоимости каждой транзакции на 70–80% для некоторых трудоёмких процессов.
На этом уровне основные ограничения связаны с организационными вопросами и операционной моделью. Генеральному директору и совету директоров необходимо будет принять непосредственное участие в перестройке операционной модели, включая функции лидерства и командной работы, которые исторически были сосредоточены в разрозненных корпоративных функциях. Постепенные изменения не сработают; такой уровень трансформации требует явного разрыва с прежней практикой.
Решения, которые следует принимать в ходе агентского путешествия, и некоторые важные последствия, которые следует учитывать
Гипотетическая дорожная карта на два-три года. Она выделяет определённые ориентиры, к которым следует стремиться, и некоторые ключевые решения, требующие активного участия генерального директора.Цели и сроки, представленные в дорожной карте, амбициозны, Руководителям крайне важно ставить смелые цели и ставить смелые задачи, чтобы мотивировать бизнес и действовать безотлагательно.
Первые два года: определение курса и создание импульса
Первоначальные цели первого года должны включать в себя формирование понимания, создание импульса и разработку основ для масштабной работы ИИ-агентов. Основное внимание следует уделить снижению операционных расходов на текущую деятельность в рамках целевого набора функций и операций (например, поставьте цель повысить эффективность до 10%). Однако, прежде всего, этот этап направлен на преодоление инерции, целенаправленное движение и обучение .
В первый и второй годы обратите внимание на следующие маркеры агентского бизнеса:
- «Свобода владения» агентами быстро растёт. Умение продуктивно использовать агентов ИИ является обязательным требованием для всех сотрудников. Хотя ценность для бизнеса невелика, развитие этой способности у сотрудников — это «цена бизнеса». Цель должна заключаться в том, чтобы более 25–50% сотрудников регулярно работали с корпоративными агентами и инструментами ИИ. Все сотрудники должны изучать данные посредством «чатов» с агентами, а не просто читать отчёты.
- Агенты автоматизируют широкий спектр существующих процессов с помощью инструментов первого поколения. Это включает в себя критически важные процессы, такие как подача финансовых документов и расширенное создание документов, утверждение в существующих процессах и так далее. Конкретные преимущества, такие как значительное сокращение сроков выполнения и снижение транзакционных издержек, должны быть очевидны. Например, в конкретных случаях, таких как исправление простых, хорошо структурированных проблем с качеством данных, агентский ИИ может решить 90–95% проблем.
- Первые агентские программные системы интегрированы в ключевые системы. Ключевые системы меняют свои интерфейсы, переходя от статических команд к запросам на основе подсказок. Агенты используются в ключевых системах для автоматического формирования аналитических данных, выполнения задач и координации действий. Автоматизированные функции, такие как планирование или сбор информации, становятся всё более распространёнными, а вспомогательные системы (например, отчётность) быстро меняются.
- Команда-лидер запускает проект-маяк для переосмысления всего сквозного процесса. Команда разрабатывает 24-месячное видение целевого состояния для всего процесса (например, от заказа до оплаты, от учёта до отчётности, автоматизированного принятия кредитов и предоставления резервов) и начинает с выпуска серии минимально жизнеспособных продуктов для тестирования и расширения возможностей. Цели должны быть амбициозными. Например, для процесса «от заказа до оплаты» целью может быть автоматизация более 70% транзакций по всем каналам.
- Спрос на некоторые роли может снижаться по мере роста производительности. Агенты ИИ надёжно и эффективно взяли на себя простые задачи по написанию кода, снизив нагрузку на некоторые существующие роли. Например, новейшие агенты программирования (особенно для выполнения front-end-кода) значительно повышают производительность — на 50–100%.
Чтобы бизнес смог достичь этих показателей, генеральным директорам необходимо будет уделить внимание некоторым основным направлениям деятельности:
Разработка архитектуры трансформации ради создания ценности. Сейчас слишком много внимания уделяется индивидуальной производительности; хотя это и полезно, но не здесь сосредоточены основные источники ценности. Генеральным директорам необходимо стремиться к трансформационной ценности, которая будет достигнута за счёт перепроектирования и перепроектирования всех рабочих процессов с участием агентов.
Генеральному директору необходимо будет обеспечить переход команд от работы над отдельными вариантами использования к сосредоточению на кросс-функциональных приоритетных рабочих процессах. Это потребует организационного перехода от разрозненных команд ИИ к кросс-функциональным агентским командам, включающим экспертов по ИИ, данным, ИТ, технологиям и функциональным экспертам из соответствующих областей.
В ходе работы этих команд крайне важно уделять первостепенное внимание полученному опыту. Это означает, что накопленные знания в масштабах всего предприятия будут централизованно собираться и повторно использоваться в рамках всей организации. Это также подразумевает систематизацию плана перепроектирования рабочих процессов, ориентированного на агентов, включая критерии окупаемости инвестиций, шаблоны оркестровки многоагентных систем, передовые практики интеграции технологий и данных, средства контроля и оценки, а также определение того, когда следует или не следует применять агентов.
Чтобы возглавить эту работу, организациям понадобится центральная команда («агентская фабрика»), отвечающая за определение рабочих процессов, управление реорганизацией и масштабирование реорганизации.
Масштабирование трансформации. В 2022 году основатель Amazon Джефф Безос потребовал, чтобы код разработчиков включал API, которые могут быть доступны третьим лицам. Это требование стало для Amazon способом обеспечить масштабирование. Генеральным директорам нужен собственный способ установить и обеспечить соблюдение тех же принципов проектирования для ИИ-агентов. Разрабатывая компонуемые агенты, а не монолитные потоки, элементы можно повторно использовать и восстанавливать для других задач. Это должно быть требованием организации, а не техническим предпочтением.
Фабрика агентов критически важна для индустриализации возможности масштабирования. Она состоит из специализированных команд, которые создают и внедряют агентов, одновременно разрабатывая системы и стандарты для обеспечения их масштабируемости. Примерами служат разработка библиотеки многоразовых чертежей для операционных процессов, проверок рисков и пороговых значений, систематических технических мер для оценки эффективности агентов и стандартизированных ключевых показателей эффективности (KPI) сверху вниз.
Эта фабрика должна иметь сильную управленческую роль, чтобы избежать неконтролируемого разрастания агентов по всей организации и контролировать соблюдение агентами правил компании и страны.
Ключевые изменения, позволяющие фабрике агентов работать эффективно, включают:
- Технологии и данные. Чтобы обеспечить скоординированную разработку и управление агентами, руководителям необходимо будет уделить первоочередное внимание созданию соответствующей архитектуры. В некоторых случаях это может быть обеспечено поставщиками агентских услуг. В качестве противовеса, сохранение независимости от поставщика может помочь избежать привязки к одному поставщику и позволит комбинировать пользовательские и готовые агенты на разных технологических платформах. Компаниям с более высоким инвестиционным аппетитом следует рассмотреть возможность использования архитектуры агентской ИИ-сетки – набора шаблонов, практик и принципов, которые позволяют координировать рабочие нагрузки. Аналогичным образом, агенты смогут масштабироваться только при наличии доступа к тщательно отобранным, динамическим и структурированным данным. Эта задача нетривиальна и требует от высшего руководства первоочередного внимания созданию надежной информационной базы для агентов.
- Разработка платформы. В компаниях будут сотни, если не тысячи, агентов, что может быстро стать кошмаром для руководства. Генеральным директорам следует отдать приоритет разработке или приобретению платформы, автоматизирующей управление агентами и отслеживаемость. Она должна включать протоколы для управления стоимостью и производительностью агентов, регистрации и прекращения работы агентов, прав доступа (например, определение того, какие агенты могут получать доступ к данным в соответствии с местными правилами), права на конфиденциальность и безопасность.
- Доверие. Людям необходимо понимать, как работают агенты ИИ, чтобы доверять им. Без этого доверия внедрение пострадает. Чтобы способствовать развитию доверия с самого начала, генеральным директорам следует отдавать приоритет системам, помогающим пользователям понимать, как агенты принимают решения и где могут быть предубеждения.
Изменение модели управления персоналом и операционной деятельности. Многие организации поспешили разработать программы обучения использованию искусственного интеллекта и агентов на его основе в качестве «инструментов». Это оказалось полезным для формирования базовых навыков. Однако ещё важнее то, что каждый должен уметь разрабатывать и контролировать агентов.
Этот сдвиг потребует от руководителей сосредоточиться на создании новой гибридной операционной модели, объединяющей человека и агента. Эта модель должна включать внедрение новых навыков, таких как эффективное создание и применение агентов, их обучение, постановка задач, отслеживание и корректировка их работы, а также объединение нескольких агентов для выполнения более сложных задач. Это изменение операционной модели — по сути, изменение того, как будет выполняться работа в будущем — является ключевым элементом устойчивости модернизированных процессов и критически важным элементом изменений, которые необходимо реализовать в рамках внедрения агентского решения.
В рамках внедрения изменений необходимо будет скорректировать управление эффективностью и обзоры, чтобы сосредоточиться на «управлении агентами». Поддержка этих изменений потребует изменения ключевых показателей эффективности (KPI) таким образом, чтобы они были привязаны к тому, насколько хорошо сотрудники взаимодействуют с агентами (например, количество задач, выполненных агентами, качество результатов и т. д.).
Второй и третий годы: масштабирование по всей организации
Второй год работы агента посвящен масштабированию первоначальных знаний и переходу от показателей активности агентов к показателям влияния на прибыли и убытки. Именно в этот период компаниям следует начать «агентифицировать» ключевые клиентские циклы и рабочие процессы, а не просто интегрировать агентов в существующие процессы и потоки.
На второй и третий год обратите внимание на следующие маркеры агентского бизнеса:
- Первый агентский «маяк» достигает переломного момента. Первый переосмысленный маяк клиентского пути, созданный в первый год, масштабируется с более чем 90-процентной автоматизацией. Агентские взаимодействия характеризуются высокой эффективностью и уровнем удовлетворенности при стандартных процессах, а также эффективной эскалацией исключительных ситуаций.
- Агентская автоматизация масштабируется в ключевых потоках создания ценности. Агентская автоматизация внедрена в 90% ключевых потоков создания ценности по всей компании. Агентские системы становятся стандартным решением не только как модернизация системы, но и как новая операционная модель.
- Традиционные операционные модели, построенные на статических функциях и линейной передаче обслуживания, начинают разрушаться. Как минимум пять приоритетных клиентских циклов в основном управляются командами ИИ-агентов под контролем человека и выходят за рамки традиционных функций (например, одна команда ИИ-агентов анализирует клиентов, разрабатывает и отправляет персонализированные маркетинговые предложения, завершает продажу и управляет обслуживанием клиентов). Аналогичным образом, взаимодействие между агентами, выходящее за функциональные границы предприятия (в том числе с агентами-представителями клиентов или агентами-представителями по поиску клиентов), становится обычным явлением.
- Сотрудники становятся «руководителями команд агентов». Использование ИИ-агентов становится новой нормой, их внедрение превышает 75% во всех ключевых функциях. Практически у каждого специалиста есть как минимум один ИИ-агент, а зачастую от трёх до пяти агентов, работающих «на» него, а несколько опытных пользователей управляют десятками.
- Соотношение количества агентов и эквивалентов полной занятости (FTE) значительно изменилось. Надёжность агентов при выполнении базовых и средних задач высока, однако человеческий контроль и проверка играют важную роль. Функциональная модернизация происходит в ряде областей. Например, потребность в FTE в жизненном цикле разработки программного обеспечения может сократиться на 30–40%, а нагрузка на отдел финансового планирования и отчётности — на 75%.
По мере развития агентских возможностей компании основное внимание генерального директора должно будет сместиться на более организационные и операционные изменения.
Переосмысление ценности и разработка архитектуры трансформации. Первоначальные программы сокращения расходов и обучения важны, но генеральным директорам следует сосредоточиться на повышении производительности и ценности, значительно превышающем 50%, и иметь желание подвергать сомнению все, что делает компания. На этом этапе генеральным директорам следует осмысленно переосмыслить искусство возможного для создания ценности и управления бизнесом.
В частности, им следует критически оценить, какие элементы бизнес-модели оправданы в агентском мире и какие агентские инновации и опыт могут стать источником устойчивой дифференциации. Чёткое и ясное представление о будущих источниках дифференциации критически важно для принятия решений о создании, покупке или партнёрстве, а также для определения того, какие данные, интеллектуальную собственность и конкурентные преимущества организациям следует защищать.
В рамках этой ускоренной программы переосмысления руководители, готовые использовать агентов для тестирования, обучения и адаптации в нужном темпе, могут получить важные стратегические преимущества. Например, агенты, работающие в средах цифровых двойников , смогут тестировать широкий спектр процессов, приложений и предложений в больших масштабах, недорого и быстро. Успешные тесты можно проводить практически сразу, поскольку агенты напрямую влияют на изменения, что значительно снижает затраты на управление изменениями для высокоавтоматизированных рабочих процессов.
В рамках этой эволюции генеральным директорам необходимо будет пересмотреть бюджеты, бизнес-модели и инвестиции в соответствии с изменениями, обусловленными агентской экономикой. Некоторые из этих изменений включают значительные изменения в соотношении сотрудников и агентов, при этом инвестиции будут существенно смещены с рабочей силы на технологии. Генеральным директорам, работая с финансовыми директорами и директорами по персоналу, необходимо будет разработать модель финансового и кадрового потенциала для более эффективного бюджетирования, отслеживания и распределения технологий и персонала.
Масштабирование трансформации. По мере того, как сквозные агентские рабочие процессы и клиентские пути пересекаются, традиционные организационные модели теряют свою ценность. Сохранение этих структур и создание агентских систем, которые их копируют, приведет к снижению масштабируемости.
Вместо этого критически важно переориентировать бизнес на результаты и выстроить агентскую организацию вокруг них. Одной из моделей может быть организация команд, состоящих из людей и агентов, вокруг потоков создания ценности, таких как привлечение новых клиентов или продажи новым клиентам. Переход к этой модели потребует принятия важных и зачастую сложных компромиссных решений в области управления (например, кто будет управлять потоками создания ценности и отвечать за них), а также инвестиций в механизмы отслеживания эффективности работы агентов.
В этих областях руководителям компаний необходимо будет обеспечить, чтобы внедрение организации, ориентированной на агентов, не привело к хаосу. Например, если разные отделы или команды разрабатывают конкурирующих агентов, это может создать путаницу и подвергнуть бизнес новым рискам.
Талант и операционная модель. Исследование McKinsey предполагает, что к 2030 году до 30% текущего рабочего времени может быть автоматизировано , хотя потенциал гораздо выше. Эта трансформация фундаментально изменит соотношение людей и технологий в организациях и создаст новые модели взаимодействия между агентами и людьми на рабочем месте.
Работая в тесном контакте с директором по персоналу, генеральному директору необходимо будет определить, как будет выглядеть штат агентов, как необходимо будет развивать навыки по мере взросления агентов и как перераспределить высвободившиеся мощности.
Учитывая темпы изменений, HR-системы необходимо будет существенно перенастроить, чтобы регулярно анализировать, какие профили необходимо переформулировать, создать или удалить, а также контролировать растущие темпы повышения квалификации и переподготовки. Для обеспечения работы этой агентской операционной системы необходимо будет перестроить системы распределения персонала, структуры карьерного роста, управления эффективностью, стимулирования и отчетности.
Это будет включать, например, включение ключевых показателей эффективности управления агентами в аттестацию и определение новых архетипов ролей, таких как «организатор агентов» и «тренер агентов». Карьерный рост должен быть связан с мастерством в этих ролях и способностью управлять командами агентов и людей.
Повестка дня генерального директора: обзор
Чтобы внедрить агентские изменения в своих организациях, генеральным директорам необходимо продумать ключевые шаги на каждом из пяти этапов трансформации.
- Разработка путеводной звезды и дорожной карты. Проясните и объясните долговременные видение и стратегию, включая конкретную реализацию дорожной карты, цели и вехи.
- Основание проектирования. Спроектируйте "от-до" изменения в организации, требуемую квалификацию сотрудников, производственную технологию, требуемые данные. Разверните начальную фабрику агентов для поддержки внедрения.
- Управление скоростью изменений. Во-первых, сформируйте смелые, быстро реализуемые пилотные проекты автоматизации (снизу-вверх); во-вторых, инициируйте два-три маяка - агентские реализации автоматизации рабочих процессов (сверху-вниз); в-третьих, установить "быструю полосу" для раннего реагирования в узких местах и развертывания процессов масштабирования.
- Приверженность и личное ролевые модели изменений. Лично возглавьте проекты-маяки. Поручите команде топ-менеджеров продвигать рекламные модели трансформации ИИ. Установите стимулы. Общайтесь, чтобы сформировать ожидания и подчеркнуть первые успехи.
- Инвестирование в лидеров, готовых к использованию ИИ. Привлекайте, инвестируйте, повышайте квалификацию и развивайте своих лидеров, чтобы они управляли агентскими изменениями.
По мере того, как агенты разрастаются по всему предприятию, они могут оказывать глубокое влияние на все аспекты бизнеса. Это потребует от каждого генерального директора и совета директоров действовать на двух скоростях: продвигать трансформацию в краткосрочной перспективе и одновременно продумывать долгосрочные последствия.
Следующие вопросы могут помочь генеральным директорам и их советам директоров начать обдумывать долгосрочные последствия агентского бизнеса:
- Как агентский ИИ повлияет на бизнес-модель, бросит вызов существующим источникам дифференциации и создаст новые? Какие стратегии можно реализовать для защиты наших рынков и выхода на новые?
- Каким образом агентский ИИ может нарушить основной бизнес и отношения с клиентами, поставщиками и партнерами (например, устранение посредничества, осуществляемое агентами)?
- Как подготовиться к формированию и управлению «агентской рабочей силой», сохраняя при этом ценности и культуру компании?
- Как следует осуществлять переход к гибридной модели работы человека и агента, когда рабочие процессы легко пересекают традиционные функциональные границы?
- Какова стратегия управления талантами и как она должна влиять на соотношение внутренних и внешних специалистов? Каков оптимальный баланс между технологиями с открытым исходным кодом, технологиями разных поставщиков и технологиями одной платформы для обеспечения максимальной гибкости и эксплуатационной ценности?
- Как должна выглядеть дорожная карта трансформации и инвестиций, чтобы достичь краткосрочных бизнес-целей и заложить правильную основу для разработки и масштабирования трансформационных изменений?
Источник
Агент изменений: цели, решения и последствия для генеральных директоров в эпоху агентов. 1 октября 2025 г. Алекс Сингла, Александр Сухаревский, Лари Хямяляйнен, Олли Сало, Паллав Джайн, Рагхав Рагхунатхан, Сандра Дурт, Стефан Бут, Вито Ди Лео.
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-change-agent-goals-decisions-and-implications-for-ceos-in-the-agentic-age
The change agent: Goals, decisions, and implications for CEOs in the agentic age. October 1, 2025. Alex Singla, Alexander Sukharevsky, Lari Hämäläinen, Oana Cheta, Olli Salo, Pallav Jain, Raghav Raghunathan, Sandra Durth, Stéphane Bout, Vito Di Leo.
Шесть частей повестки дня генерального директора
ИИ — это не технологическая задача или проект, который генеральный директор может делегировать. Генеральные директора и советы директоров должны лично развивать навыки работы с ИИ, экспериментировать с технологиями и запустить как минимум одну смелую сквозную трансформацию. Параллельно им необходимо перестроить систему управления, чтобы найти баланс между скоростью и подотчётностью, а также автономностью и контролем.
Новый работник интеллектуального труда: ИИ как разрушительный коллега
ИИ готов переосмыслить работу с информацией во многом так же, как роботы произвели революцию в производстве, только гораздо быстрее. Поскольку ИИ способен выполнять некогда «человеческие» задачи — суждения, многошаговые рассуждения, координацию, решение проблем и даже креативность — руководителям потребуется переосмыслить роли людей и структур, обеспечивающих этичное и эффективное взаимодействие человека и ИИ. Реальным ограничивающим фактором теперь будут не возможности технологий, а способность человека контролировать и управлять агентами.
Ключевые вопросы:
- Как перераспределить роли и обязанности в мире, где машины могут мыслить, организовывать, принимать решения и творить?
- Как удерживать, управлять, развивать и мотивировать талантливых сотрудников, когда ИИ становится центральным игроком в рабочей силе?
- Каким образом вы будете динамически создавать и управлять навыками, обеспечивая возможности непрерывного обучения для противодействия сокращению срока годности навыков?
Переосмысление самобытности: разрушение конкурентных барьеров
По мере снижения затрат и расширения возможностей ИИ снизит барьеры для входа и позволит новым игрокам с беспрецедентной скоростью вытеснять существующих игроков. Интеллектуальная собственность и институциональный опыт всё больше подвергаются риску. Критически важно перестроить бизнес, чтобы сосредоточиться на истинных источниках конкурентного преимущества — данных, технологиях, культуре и общекорпоративных возможностях.
Ключевые вопросы:
- Каковы потенциальные преимущества для бизнеса или материальные риски, когда клиенты получат возможность через своих собственных агентов оптимизировать результаты для них мгновенно, непрерывно и практически бесплатно?
- Как в этих условиях можно защитить и расширить источники конкурентного преимущества?
- Как лидеры могут быть прозрачными и справедливыми, избегая при этом краткосрочной оптимизации в ущерб долгосрочным выгодам?
- Как можно усилить культуру и укрепление чувства принадлежности — динамики, которую искусственный интеллект не может воспроизвести, — и сделать их критически важными отличительными чертами бизнеса?
Переосмысление ценности: от эффективности к экспоненциальной ценности
Агентский ИИ — это не только краткосрочное повышение производительности; это переосмысление того, как выполняется работа , чтобы стимулировать инновации, преобразовать клиентский опыт и повысить вовлеченность сотрудников, обеспечивая при этом устойчивую ценность. Если мыслить нестандартно, компании окажутся в изоляции от крупных достижений, которые будут определять развитие бизнеса в течение следующих десяти лет. Возможности кроются в поиске ответов на важные вопросы, такие как:
- Как изменится поведение клиентов, когда у них появятся собственные ИИ-агенты?
- Где возможности ИИ могут решить задачи, которые когда-то казались неразрешимыми, или открыть пути для совершенно новых бизнес-моделей?
- Каковы источники конкурентного преимущества, которые можно усилить или ослабить с помощью ИИ?
Перестройка рабочих процессов: от горизонтального к вертикальному развертыванию
Хотя почти 80% организаций используют искусственный интеллект в той или иной форме, такой же процент не видит никакого влияния на конечный результат. Причина часто кроется в сосредоточенности на внедрении инструментов и разрозненных пилотных проектах: многие организации начинают с широкого подхода и стремятся повысить индивидуальные компетенции с помощью вторых пилотов и чат-ботов, а не улучшить коллективную производительность. Хотя эти усилия не пропадают даром — они способствуют развитию беглости и готовности, истинный эффект достигается при подходе «ИИ внутри», когда ИИ внедряется в несколько высокоприбыльных областей (вертикалей), а рабочие процессы перестраиваются на сквозном уровне.
Ключевые вопросы:
- В каких сферах вертикальная реорганизация может привести к кардинальным переменам в вашем бизнесе?
- Какова операционная модель рабочего процесса, ориентированного на ИИ, и как ее следует поддерживать?
- Как можно проектировать модели, конвейеры и системы ИИ для повторного использования и масштабирования в разных отраслях?
Рост числа агентских организаций: более плоские, тонкие, быстрые и гибкие
Текущие организационные структуры являются функциональными и отражают наилучший подход к управлению работниками интеллектуального труда. Поскольку люди и агенты работают бок о бок, организациям потребуется отойти от традиционных функций и перейти к моделям, ориентированным на результат, — более простым, простым, быстрым и гибким. Небольшие кросс-функциональные команды будут объединять видение продукта с разработкой программного обеспечения, используя ИИ для ускорения пути от идеи до результата. Совместное владение и эксперименты в режиме реального времени станут нормой.
Ключевые вопросы:
- Какое управление необходимо внедрить, чтобы обеспечить подотчетность, не замедляя прогресс?
- Как отслеживать прогресс и рост, когда производительность больше не определяется временем, а тем, сколько агентов компания может эффективно организовать?
- Как выглядит оптимально спроектированная организация, которая использует все преимущества искусственного интеллекта и человеческого взаимодействия?
Развивайте свою обучающую суперспособность: построение непрерывной адаптации
Стремительный темп инноваций в области ИИ — палка о двух концах. Возможности огромны, но неопределенность также велика. В мире с практически нулевыми предельными затратами на знания успех будет зависеть от того, насколько хорошо — и как быстро — организации смогут учиться и адаптироваться. Обучение и адаптация — это, прежде всего, вопросы культуры, но они потребуют внедрения таких возможностей, как масштабируемые, гибкие технологические инфраструктуры (например, ИИ-сетки ), которые стимулируют постоянные изменения и способны реагировать на них.
Ключевые вопросы:
- Как организации могут сформировать мышление и культуру непрерывного совершенствования, основанные на принципе «тестирование-обучение-адаптация»?
- Каков правильный баланс между открытым исходным кодом и внутренней разработкой?
- Как создать организацию, которая будет учиться быстрее конкурентов?
Источник
Большое переосмысление: план процветания в эпоху агентов. 14 октября 2025 г.
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-big-rethink-an-agenda-for-thriving-in-the-agentic-age
