По своей сути стратегия подразумевает извлечение информации из фактов и данных, разработку реальных вариантов на основе этой информации, принятие трудных решений и реализацию инициатив. Аналитика помогала в этой работе на протяжении нескольких десятилетий, но никогда ранее технология не была способна не только дополнять и частично автоматизировать входные данные, но и объединять их в комплексный анализ. Со временем она может даже рекомендовать жизнеспособные стратегии.
Искусственный интеллект и генеративный ИИ обладают потенциалом для преобразования работы стратегов путем усиления и ускорения таких видов деятельности, как анализ и генерация идей, при этом смягчая проблемы, связанные с человеческими предубеждениями и социальной стороной стратегии. Опираясь на недавний взрыв данных и более ранние достижения ИИ, которые привели к резкому повышению точности прогнозирования, новейшие инструменты значительно упрощают и удешевляют получение идей.
Хотя ИИ не изменит необходимость для лидеров демонстрировать стратегическую смелость , совершая большие шаги, со временем технология улучшит каждую фазу разработки стратегии, от проектирования до мобилизации и исполнения. Сегодня технология обеспечивает наибольшие преимущества на этапе проектирования, помогая организациям оценить отправную точку в контексте динамики отрасли и рынка. Они могут использоваться для определения размера потенциальных рынков, анализа действий конкурентов и оценки ценности различных стратегических инициатив в различных сценариях. Но это только начало: стратегия требует мобилизации организации, обеспечения правильного распределения ресурсов и мониторинга исполнения. Во всех этих задачах ИИ может сыграть свою роль.
Новые роли ИИ в стратегии
Человеческое суждение остается важным для разработки стратегического видения, которое объединяет амбиции организации с видением того, как их реализовать. Однако ИИ может ускорить и привнести большую строгость в работу стратегических команд.
Пять ролей ИИ:
- исследователь,
- интерпретатор,
- партнер по размышлениям,
- симулятор,
- коммуникатор.
Каждая из этих ролей может вступать в игру на разных этапах в разных фазах разработки стратегии.
Генеративный ИИ представляет хорошо документированные риски: предвзятость модели (исторические данные обучения могут привести к тому, что ИИ будет чрезмерно подчеркивать определенные типы клиентов), снижение объяснимости (неспособностью предложить логическую основу для анализа), галлюцинации (создание правдоподобно звучащего, но ложного контента). Хорошей новостью является то, что каждая из этих ловушек устраняется. Например, ИИ может помочь контролировать себя: «агент-критик» может проверять работу, проделанную другими приложениями ИИ, и отмечать, когда контент может быть неверным, или напрямую давать указание переработать рассматриваемую задачу.
Помимо этих хорошо понятных рисков, генеративный ИИ представляет пять дополнительных соображений для стратегов.
Искусственный интеллект не может — и, как мы считаем, не заменит — заменить человеческую логику и интерпретацию в такой сложной области как стратегия. Однако технология может давать более быстрые и объективные ответы, которые могут значительно усилить мастерство принятия решений. Благодаря различным ролям, которые уже может играть ИИ, от исследователя до мыслительного партнера и симулятора, мы начинаем видеть, как эти инструменты могут со временем переопределить роли стратегов и помочь компаниям принимать стратегические решения. Делая процесс разработки стратегии более эффективным, одновременно предоставляя пространство для творчества и прорывных идей, которые помогают лидерам определять последующие смелые шаги, ИИ может обеспечить конкурентное преимущество, необходимое для победы на рынке.
Как ИИ трансформирует разработку стратегии. 5 февраля 2025 г. Статья
Александр Д'Амико, Брюс Делтейл, Эрик Хазан, Андреа Триколи, Антуан Монтар.
How AI is transforming strategy development. February 5, 2025. Article.
https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/how-ai-is-transforming-strategy-development
Исследователь. Стратеги тратят значительное время на сбор и обогащение данных из многочисленных источников. Способность ИИ обобщать и создавать значимые связи между всеми наборами данных может значительно улучшить эти усилия. Например, механизм на базе ИИ, который определяет потенциальные цели слияний и поглощений, может точно определить скрытые активы, которые соответствуют стратегическому тезису компании, улучшая то, что сегодня часто является случайным процессом, полагающимся на знание рынка руководителями и их посредниками. Один из таких инструментов может сканировать общедоступную информацию о более чем 40 миллионах компаний на разных языках и создавать краткий список соответствующих целей за считанные минуты. Хотя ИИ более тщательный и быстрый, чем люди, стратегам все равно нужно задавать правильные вопросы, чтобы генерировать отличительные идеи, которые они ищут.
Интерпретатор. Чтобы превратить аналитику данных в полезные идеи, стратегам необходимо интерпретировать, как результаты могут способствовать достижению их целей. Например, поиск возможностей для роста часто влечет за собой изучение смежных областей. Эти идеи расширения могут исходить из многих источников, таких как обзоры действий конкурентов или глубокое понимание возникающих потребностей клиентов. Инструменты ИИ могут облегчить этот процесс обнаружения, преобразуя данные из разрозненного набора входных данных, таких как годовые отчеты, патенты, отзывы клиентов и данные о закупках, в «сканы роста». Эти сканирования суммируют наиболее часто используемые смежные области, а затем интерпретируют и оценивают соответствие данных стратегии компании. Полученная перспектива может помочь стратегам сузить варианты, найти прецеденты или ориентиры для рассматриваемых действий и раскрыть свежие идеи.
Еще одна область, где ИИ уже выступает в качестве интерпретатора, — это мониторинг тенденций. Стратегам необходимо следить за изменениями основных тенденций при разработке вариантов и пересмотре предположений. Механизм на базе ИИ может считывать огромные объемы информации и разбивать тенденции на компонентные шаблоны, а затем интерпретировать, указывают ли шаблоны на то, что тенденция ускоряется, созревает или спадает. Например, организация, стремящаяся понять спрос на экологически чистые строительные материалы, может отслеживать интерес архитекторов, объемы патентов и упоминания конкурентов задолго до того, как эти сигналы преобразуются в объемы продаж.
Партнер по размышлениям. ИИ также может выступать в качестве партнера по мозговому штурму, ускоряя генерацию идей и противодействуя потенциальным предубеждениям или слепым пятнам руководителей бизнеса. В частности, ИИ может помочь стратегам избегать распространенных ошибок, оценивая планы установленным рамкам. Например, команда может провести проверку стратегии как до, так и во время ее реализации, используя ИИ в качестве претендента, чтобы выявить потенциальные скрытые ошибки или слепые пятна в управлении.
Симулятор. Прежде чем принять стратегию, стратеги рассматривают влияние нескольких рыночных сценариев на основе макроэкономических условий, потенциальных действий конкурентов и реакций заинтересованных сторон. ИИ может сделать сценарный анализ гораздо более строгим с помощью расширенных возможностей моделирования, тактических игровых и симуляционных приложений. Эта возможность также может быть ценной во время реализации стратегии, поскольку ИИ отслеживает ранние сигналы с рынка, имитирует их влияние и предупреждает команду, когда может быть разумно изменить курс.
Коммуникатор. Четкое изложение стратегического пути и цели, а также их последствий для организации и ее заинтересованных сторон имеет важное значение для мобилизации действий. Способность Gen AI обобщать концепции в различных форматах стала одним из самых популярных приложений технологии с момента запуска ChatGPT. Стратеги могут использовать инструменты Gen AI, чтобы сделать повествования более убедительными для разных аудиторий с разным уровнем знаний (например, региональные рынки, регуляторы или аналитики) и в разных форматах (краткие сводки, тезисы или, совсем недавно, подкасты). ИИ также может отслеживать по разным каналам согласованность внешних коммуникаций.
Интерпретатор. Чтобы превратить аналитику данных в полезные идеи, стратегам необходимо интерпретировать, как результаты могут способствовать достижению их целей. Например, поиск возможностей для роста часто влечет за собой изучение смежных областей. Эти идеи расширения могут исходить из многих источников, таких как обзоры действий конкурентов или глубокое понимание возникающих потребностей клиентов. Инструменты ИИ могут облегчить этот процесс обнаружения, преобразуя данные из разрозненного набора входных данных, таких как годовые отчеты, патенты, отзывы клиентов и данные о закупках, в «сканы роста». Эти сканирования суммируют наиболее часто используемые смежные области, а затем интерпретируют и оценивают соответствие данных стратегии компании. Полученная перспектива может помочь стратегам сузить варианты, найти прецеденты или ориентиры для рассматриваемых действий и раскрыть свежие идеи.
Еще одна область, где ИИ уже выступает в качестве интерпретатора, — это мониторинг тенденций. Стратегам необходимо следить за изменениями основных тенденций при разработке вариантов и пересмотре предположений. Механизм на базе ИИ может считывать огромные объемы информации и разбивать тенденции на компонентные шаблоны, а затем интерпретировать, указывают ли шаблоны на то, что тенденция ускоряется, созревает или спадает. Например, организация, стремящаяся понять спрос на экологически чистые строительные материалы, может отслеживать интерес архитекторов, объемы патентов и упоминания конкурентов задолго до того, как эти сигналы преобразуются в объемы продаж.
Партнер по размышлениям. ИИ также может выступать в качестве партнера по мозговому штурму, ускоряя генерацию идей и противодействуя потенциальным предубеждениям или слепым пятнам руководителей бизнеса. В частности, ИИ может помочь стратегам избегать распространенных ошибок, оценивая планы установленным рамкам. Например, команда может провести проверку стратегии как до, так и во время ее реализации, используя ИИ в качестве претендента, чтобы выявить потенциальные скрытые ошибки или слепые пятна в управлении.
Симулятор. Прежде чем принять стратегию, стратеги рассматривают влияние нескольких рыночных сценариев на основе макроэкономических условий, потенциальных действий конкурентов и реакций заинтересованных сторон. ИИ может сделать сценарный анализ гораздо более строгим с помощью расширенных возможностей моделирования, тактических игровых и симуляционных приложений. Эта возможность также может быть ценной во время реализации стратегии, поскольку ИИ отслеживает ранние сигналы с рынка, имитирует их влияние и предупреждает команду, когда может быть разумно изменить курс.
Коммуникатор. Четкое изложение стратегического пути и цели, а также их последствий для организации и ее заинтересованных сторон имеет важное значение для мобилизации действий. Способность Gen AI обобщать концепции в различных форматах стала одним из самых популярных приложений технологии с момента запуска ChatGPT. Стратеги могут использовать инструменты Gen AI, чтобы сделать повествования более убедительными для разных аудиторий с разным уровнем знаний (например, региональные рынки, регуляторы или аналитики) и в разных форматах (краткие сводки, тезисы или, совсем недавно, подкасты). ИИ также может отслеживать по разным каналам согласованность внешних коммуникаций.
Как ИИ трансформирует разработку стратегии
Генеративный ИИ представляет хорошо документированные риски: предвзятость модели (исторические данные обучения могут привести к тому, что ИИ будет чрезмерно подчеркивать определенные типы клиентов), снижение объяснимости (неспособностью предложить логическую основу для анализа), галлюцинации (создание правдоподобно звучащего, но ложного контента). Хорошей новостью является то, что каждая из этих ловушек устраняется. Например, ИИ может помочь контролировать себя: «агент-критик» может проверять работу, проделанную другими приложениями ИИ, и отмечать, когда контент может быть неверным, или напрямую давать указание переработать рассматриваемую задачу.
Помимо этих хорошо понятных рисков, генеративный ИИ представляет пять дополнительных соображений для стратегов.
Во-первых, он повышает важность доступа к собственным данным. Генеративный ИИ ускоряет долгосрочную тенденцию: демократизацию идей. Никогда еще не было так просто использовать готовые инструменты для быстрого получения идей, которые являются строительными блоками любой стратегии. По мере распространения моделей ИИ расширяются и последствия опоры на коммерциализированные идеи. В конце концов, компании, использующие общие входные данные, будут производить общие результаты, которые приводят к общим стратегиям, которые, почти по определению, приводят к общим результатам или хуже. В результате важность курирования экосистем собственных данных (подробнее об этом ниже), которые включают количественные и качественные входные данные, будет только возрастать.
Во-вторых, распространение данных и идей повышает важность отделения сигнала от шума. Это долгое время было проблемой, но ИИ-генерация усугубила ее. По мере развития технологии она сможет эффективно извлекать важные сигналы, но пока этого не произошло.
В-третьих, по мере того, как растет простота генерации идей, растет и ценность синтеза на уровне руководителей. Руководители бизнеса, особенно те, кто отвечает за принятие стратегических решений, не могут эффективно работать, если они завалены данными, даже если эти данные — не более чем сигналы. Как и в случае с растущей способностью генеративного ИИ отделять сигналы от шума, технология становится лучше в синтезе, но в ближайшей перспективе лидерам стратегии необходимо взять эту задачу на себя.
В-четвертых, ИИ усиливает важность процессов, которым следуют организации при разработке стратегий. Исследования показывают, что качество процесса гораздо важнее для успеха стратегий, чем качество идей. Высококачественные процессы включают в себя, помимо прочего, разработку и изучение стратегических альтернатив, правильный учет неопределенности, подталкивание к принятию смелых обязательств и, что самое важное, принятие мер по устранению предвзятости решений. К счастью, поскольку генеративный ИИ ускоряет разработку идей, оно оставляет больше времени для стратегических команд, чтобы отточить лучшие в своем классе процессы.
Наконец, для успешного использования генеративного ИИ стратегическая функция должна инвестировать в технологию для создания и доступа к экосистемам источников собственных данных. Экосистемный подход устраняет необходимость для компаний внутри компании генерировать или владеть полным спектром собственных данных. Вместо этого они создают сети источников, к которым они могут беспрепятственно подключаться с помощью технологий. Кроме того, стратегам необходимо будет определить (и часто настраивать) инструменты генеративного ИИ, которые могут эффективно служить исследователями, симуляторами, интерпретаторами, партнерами по мысли и коммуникаторами.
Станьте умнее. Стратег будущего должен понимать, как работает ИИ.
Во-вторых, распространение данных и идей повышает важность отделения сигнала от шума. Это долгое время было проблемой, но ИИ-генерация усугубила ее. По мере развития технологии она сможет эффективно извлекать важные сигналы, но пока этого не произошло.
В-третьих, по мере того, как растет простота генерации идей, растет и ценность синтеза на уровне руководителей. Руководители бизнеса, особенно те, кто отвечает за принятие стратегических решений, не могут эффективно работать, если они завалены данными, даже если эти данные — не более чем сигналы. Как и в случае с растущей способностью генеративного ИИ отделять сигналы от шума, технология становится лучше в синтезе, но в ближайшей перспективе лидерам стратегии необходимо взять эту задачу на себя.
В-четвертых, ИИ усиливает важность процессов, которым следуют организации при разработке стратегий. Исследования показывают, что качество процесса гораздо важнее для успеха стратегий, чем качество идей. Высококачественные процессы включают в себя, помимо прочего, разработку и изучение стратегических альтернатив, правильный учет неопределенности, подталкивание к принятию смелых обязательств и, что самое важное, принятие мер по устранению предвзятости решений. К счастью, поскольку генеративный ИИ ускоряет разработку идей, оно оставляет больше времени для стратегических команд, чтобы отточить лучшие в своем классе процессы.
Наконец, для успешного использования генеративного ИИ стратегическая функция должна инвестировать в технологию для создания и доступа к экосистемам источников собственных данных. Экосистемный подход устраняет необходимость для компаний внутри компании генерировать или владеть полным спектром собственных данных. Вместо этого они создают сети источников, к которым они могут беспрепятственно подключаться с помощью технологий. Кроме того, стратегам необходимо будет определить (и часто настраивать) инструменты генеративного ИИ, которые могут эффективно служить исследователями, симуляторами, интерпретаторами, партнерами по мысли и коммуникаторами.
Три краткосрочных шага для старта
Станьте умнее. Стратег будущего должен понимать, как работает ИИ.
- Как система предсказания слов манипулирует сложными концепциями и информацией?
- Как из информации, включенной в модели и подсказки, генерируются идеи?
Те, кто приобретет этот опыт, смогут внести вклад в создание инструментов, необходимых для их работы, например, для проведения сложных симуляций того, как будут развиваться рынки и конкурентные среды. Люди с такими навыками будут пользоваться большим спросом, что сделает их удержание приоритетом управления.
Начните строить сегодня. ИИ здесь, чтобы остаться, и поиск правильного способа его применения для разработки стратегии имеет важное значение. Стратегические команды должны ознакомиться с возможностями, которые предлагает ИИ, от помощи в исследованиях и генерации идей до выявления потенциальных рисков. Команды, которые изучают, как доступные инструменты могут помочь в этих задачах, лучше поймут, какие еще инструменты нужно будет создать или в которые инвестировать для удовлетворения конкретных потребностей. С организационной точки зрения лидеры должны помочь стратегическим командам получить доступ к экспертным знаниям в области науки о данных, инженерии данных и больших языковых моделей. Это можно сделать, включив технических экспертов в стратегические команды или предоставив стратегам доступ к ним через центры передового опыта.
Развивайте собственную экосистему идей. Даже с самыми современными возможностями модели ИИ будут ограничены интерпретацией существующих данных — они не смогут генерировать новые сигналы. Например, ИИ не заменит идеи из этнографических исследований или прямой ввод от клиентов. Действительно, такая собственная информация станет еще более важной для создания уникальных идей, поскольку внешние данные станут более доступными для всех участников рынка. Чтобы получить преимущество, стратегам необходимо будет расширить присутствие в различных областях, связавшись с новаторами и заинтересованными сторонами внутри и за пределами своих организаций. Основное внимание стратегов будет все больше уделяться разработке гипотез, тестированию и обучению у них, а также поддержанию инфраструктуры ИИ и данных, которые позволяют преобразовывать идеи в конкурентное преимущество.
Начните строить сегодня. ИИ здесь, чтобы остаться, и поиск правильного способа его применения для разработки стратегии имеет важное значение. Стратегические команды должны ознакомиться с возможностями, которые предлагает ИИ, от помощи в исследованиях и генерации идей до выявления потенциальных рисков. Команды, которые изучают, как доступные инструменты могут помочь в этих задачах, лучше поймут, какие еще инструменты нужно будет создать или в которые инвестировать для удовлетворения конкретных потребностей. С организационной точки зрения лидеры должны помочь стратегическим командам получить доступ к экспертным знаниям в области науки о данных, инженерии данных и больших языковых моделей. Это можно сделать, включив технических экспертов в стратегические команды или предоставив стратегам доступ к ним через центры передового опыта.
Развивайте собственную экосистему идей. Даже с самыми современными возможностями модели ИИ будут ограничены интерпретацией существующих данных — они не смогут генерировать новые сигналы. Например, ИИ не заменит идеи из этнографических исследований или прямой ввод от клиентов. Действительно, такая собственная информация станет еще более важной для создания уникальных идей, поскольку внешние данные станут более доступными для всех участников рынка. Чтобы получить преимущество, стратегам необходимо будет расширить присутствие в различных областях, связавшись с новаторами и заинтересованными сторонами внутри и за пределами своих организаций. Основное внимание стратегов будет все больше уделяться разработке гипотез, тестированию и обучению у них, а также поддержанию инфраструктуры ИИ и данных, которые позволяют преобразовывать идеи в конкурентное преимущество.
Заключение
Искусственный интеллект не может — и, как мы считаем, не заменит — заменить человеческую логику и интерпретацию в такой сложной области как стратегия. Однако технология может давать более быстрые и объективные ответы, которые могут значительно усилить мастерство принятия решений. Благодаря различным ролям, которые уже может играть ИИ, от исследователя до мыслительного партнера и симулятора, мы начинаем видеть, как эти инструменты могут со временем переопределить роли стратегов и помочь компаниям принимать стратегические решения. Делая процесс разработки стратегии более эффективным, одновременно предоставляя пространство для творчества и прорывных идей, которые помогают лидерам определять последующие смелые шаги, ИИ может обеспечить конкурентное преимущество, необходимое для победы на рынке.
Источник
Как ИИ трансформирует разработку стратегии. 5 февраля 2025 г. Статья
Александр Д'Амико, Брюс Делтейл, Эрик Хазан, Андреа Триколи, Антуан Монтар.
How AI is transforming strategy development. February 5, 2025. Article.
https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/how-ai-is-transforming-strategy-development
Комментариев нет:
Отправить комментарий