Принциры использования ИИ

Двенадцать основных принципов отличают компании, которые действительно переориентировались на использование ИИ, от своих конкурентов.

Компании, которые действительно внедряют инновации с помощью ИИ, делают нечто совершенно отличное от своих конкурентов: они разрабатывают и осмысливают возможности ИИ, которые преобразуют их продукты, услуги, основные бизнес-процессы и организационные системы.

Контрольный список для изменений и ориентир на пути к трансформации и созданию ценности.

1. Одних только технологий недостаточно для создания конкурентного преимущества; его создают устойчивые возможности. Кто же первыми выигрывает от внедрения ИИ? Те же компании, которые и раньше добивались успеха, развивая возможности, позволяющие эффективно использовать любые технологии. Мы называем их « перестроенными компаниями». Когда эти новые возможности создаются — а на их создание требуется время — компания ускоряет трансформацию своего бизнеса с помощью технологий и превосходит своих конкурентов. Возможности становятся конкурентным преимуществом.

Вы создаёте долгосрочные возможности для дальнейшего развития или просто предоставляете разовые решения?

2. Экономические рычаги — это ваши лучшие точки опоры. Любая бизнес-модель имеет несколько ключевых экономических рычагов, которые оказывают наибольшее влияние при улучшении с помощью ИИ. Например, в горнодобывающей промышленности ключевым экономическим рычагом является выход продукции и производительность процесса, и именно здесь Freeport-McMoRan добилась революционных результатов. В автомобильной промышленности ключевым рычагом является интеграция цепочки поставок, и именно здесь Toyota совершила свой прорыв в области ИИ. У большинства компаний есть длинный список вариантов использования. Успешные компании сосредотачиваются на достижении глубокой трансформации бизнеса в тех немногих областях, которые имеют стратегическое значение. Именно здесь они удваивают усилия по созданию систем ИИ.

Вы уделяли непропорционально большое внимание точкам экономического влияния в рамках своих усилий по внедрению ИИ?

3. Если создаваемая вами ценность не продвигает бизнес вперед, значит, вы делаете что-то не так. Мы изучили результаты деятельности 20 компаний из разных отраслей, доказавших свое лидерство в области ИИ. В среднем, их трансформация бизнеса с помощью технологий и ИИ привела к увеличению EBITDA на 20%, достижению точки безубыточности за один-два года и получению 3 долларов дополнительной EBITDA на каждый вложенный доллар. Эти компании сосредоточили свои усилия на одной-трех бизнес-областях, переосмыслив их с помощью ИИ. Это потребовало творческого подхода к решению проблем, скоординированного использования технологических и нетехнологических рычагов, маниакальной сосредоточенности на клиентах/пользователях и четкой ответственности за наиболее важные бизнес-показатели. Они сделали существенные, поэтапные инвестиции и продолжают совершенствоваться и оставаться впереди.

Приведёт ли ваш план трансформации бизнеса к кардинальным изменениям, или же успехи будут постепенными?

4. Развитие технологических и ИИ-компетенций руководителей высшего звена должно стать первоочередной задачей. У нас нет ни одной истории успеха, где руководители высшего звена не играли бы ведущую роль. ИТ-руководители, конечно, могут поддерживать трансформацию, но именно руководители бизнеса должны её инициировать. В ведущих компаниях они активно участвуют в формировании технологической повестки дня — от определения того, как бизнес будет переосмыслен с помощью технологий, до управления разработкой решений и обеспечения ценности для клиента. Эти руководители, обычно на один-три уровня ниже генерального директора, сочетают глубокие знания в предметной области бизнеса с технологическими, информационными и ИИ-навыками, что делает их грозными преобразователями бизнеса. Они разрабатывают концепции, создают и управляют системами ИИ, которые обеспечивают работу ключевых аспектов бизнеса.

Обладают ли ваши руководители высшего звена необходимыми техническими навыками и навыками работы с искусственным интеллектом?

5. Любая трансформация в сфере технологий и ИИ — это трансформация в сфере управления персоналом. Ведущие компании увеличивают свой потенциал и плотность технических специалистов, следуя так называемой «схеме 30–70»: более 70% специалистов должны быть штатными, более 70% из них должны быть инженерами-практиками, создающими отличные программные решения, и более 70% должны обладать более высоким уровнем квалификации (то есть, быть компетентными или экспертами). Это позволяет создавать небольшие, высококвалифицированные команды, которые превосходят по производительности большие армии менее квалифицированных сотрудников. В бизнесе руководители превращаются в владельцев предметной области и решений, несущих ответственность за результаты и руководящих кросс-функциональными гибкими командами. Ведущие компании в значительной степени завершили этот переход, что приводит к увеличению плотности талантов и значительному усилению ответственности за бизнес.

По мере того, как агенты ИИ берут на себя все больше задач по координации, выполнению и принятию рутинных решений, роль человека смещается вверх по иерархии ценностей. Инженеры тратят меньше времени на рутинные задачи по программированию и больше времени на проектирование архитектуры, рабочих процессов, ограничений и контроля качества. Руководители бизнеса и разработчики решений меньше сосредотачиваются на управлении задачами и больше — на постановке целей, определении показателей успеха и принятии компромиссных решений. В результате меньше людей выполняют высокоэффективную работу, но при этом повышается ответственность и ускоряется процесс обучения.

Достигли ли вы достаточного прогресса в трансформации вашей команды сотрудников?

6. Скорость — определяющее организационное преимущество. Компании участвуют в гонке инноваций с компаниями, имеющими доступ к тем же технологиям. Компании выигрывают эту гонку, когда их операционная модель быстрее перераспределяет ресурсы на важные возможности, позволяет командам действовать без чрезмерной зависимости и сокращает «задержку» от получения информации до принятия решения и от решения до действия. Скорость требует внедрения инженерных решений в области ИИ и других функциональных специалистов непосредственно в бизнес, максимального повторного использования технологий и данных через платформы, а также управления с четкими бизнес-результатами и устойчивым финансированием, привязанным к результатам, а не к проектам. Это значительно сокращает циклы. Без этого ни одна компания не сможет по-настоящему внедрять инновации с помощью технологий и ИИ в больших масштабах; они просто будут слишком медленными.

Что вы делаете для повышения скорости метаболизма в вашей организации?

7. Технологические платформы — это стратегические активы; инвестируйте в них именно так. Платформы определяют скорость выполнения задач компанией, снижают удельные издержки за счет повторного использования, предоставляют технологии и данные тем, кто в них нуждается, и позволяют ответственно масштабировать ИИ. Они обеспечивают стандартизированные, безопасные и совместно используемые технологические и информационные возможности, к которым могут получить доступ команды. Ведущие компании стратегически управляют своими платформами с помощью выделенных команд, дорожных карт, бюджета, целевых уровней обслуживания и пользователей, чьи потребности определяют развитие платформы. Для руководителя высшего звена понимание своей технической архитектуры, предоставляемых ею возможностей и того, как она обеспечивает конкурентное преимущество, сегодня так же важно для управления современной компанией, как и знание прибыли и убытков.

Воспринимаются ли платформы как стратегические активы и обсуждаются ли они в контексте их использования?

8. Сделайте данные легкодоступными и обогащайте их для получения преимуществ. Как заметил Дэвид Бейкер, лауреат Нобелевской премии по химии 2024 года, размышляя о недавних прорывах: «ИИ нужны огромные массивы высококачественных данных, чтобы быть полезным». Без хороших данных прорывы в области ИИ невозможны. Тем не менее, в большинстве организаций данные часто по-прежнему выступают в качестве ограничивающего фактора. Поэтому масштабирование ИИ начинается с превращения данных в продукт — обеспечения легкого поиска, доступа и использования данных во многих приложениях, работающих на основе ИИ. Это требует инвестиций в создание продуктов на основе данных. Со временем игра смещается в сторону обогащения данных, повышения их качества, контекста и уникальности для устойчивого повышения производительности с помощью ИИ. В организациях, использующих обновленные технологии , данные являются активом, принадлежащим бизнесу и обеспечивающим повышение производительности.

Ваши команды легко обрабатывают ваши данные, или им еще предстоит с ними разобраться?

9. Проектируйте с учетом внедрения и создавайте с учетом масштабируемости. Системы искусственного интеллекта создают ценность только тогда, когда их внедряют и масштабируют. Это может показаться очевидным, но остается одной из самых сложных задач. Внедрение часто терпит неудачу, потому что смежные процессы на предыдущих и последующих этапах остаются неизменными. Решение на основе ИИ может прогнозировать отказы оборудования за несколько дней, но если техническое обслуживание по-прежнему планируется по календарному графику, ничего не происходит.

Масштабирование — это другая, но не менее сложная задача. Быстрое и экономичное расширение применения решений на основе ИИ на разных рынках, заводах, в различных сегментах клиентов или продуктовых линейках требует модульной архитектуры решений и хорошо скоординированного взаимодействия между центральными командами и принимающими подразделениями. Эти аспекты, включая необходимые инвестиции и эксплуатационные расходы, должны быть учтены на начальном этапе, а не добавлены позже.

Ваша организация способна многократно внедрять и масштабировать ИИ, или она по-прежнему полагается на отдельные, героические поступки?

10. Нет доверия — нет права на внедрение ИИ. Когда системы ИИ дают сбой, они подрывают доверие клиентов, регулирующих органов, сотрудников, партнеров и общества в целом. Цифровое доверие растет, когда заинтересованные стороны уверены, что ваша организация защищает данные потребителей, внедряет эффективную кибербезопасность, предлагает надежные продукты и услуги на основе ИИ и обеспечивает прозрачность в отношении использования ИИ и данных. Проблемы только усугубляются с расширением использования агентных технологий, требующих гораздо больше времени на тестирование агентных систем и автоматизацию контроля рисков. Это быстро развивающаяся область, и ажиотаж вокруг агентного ИИ может опережать способность компаний управлять более сложными рисками, связанными с этой технологией.

Выдержат ли ваши внедрения ИИ проверку со стороны общественности, регулирующих органов и клиентов сегодня?

11. Следующей важной компетенцией становится разработка агентных систем. Базовые модели теперь способны к устойчивой автономной работе в течение длительных периодов времени, что позволяет создавать сложные агентные рабочие процессы. Нигде это не проявляется так ярко, как в разработке программного обеспечения, где рост производительности поразителен. Ведущие компании быстро осваивают разработку агентных систем. Они обрабатывают неструктурированные данные, расширяют свои платформы ИИ агентными возможностями, автоматизируют механизмы контроля и управления, а также быстро экспериментируют, чтобы кодифицировать работающие решения в повторяемый сценарий работы с агентными системами. Мы уже видели эту закономерность. Лидеры, перепрограммировавшие свои системы, постоянно быстрее осваивают новые технологии, потому что они создали для этого необходимые базовые возможности.

Станут ли агентные рабочие процессы вашим следующим инженерным преимуществом или же проблемой, с которой вам придётся наверстать упущенное?

12. Переучивайтесь так, как будто от этого зависит ваш бизнес. Одна из причин, почему нам нравится работать в этой сфере, заключается в ее постоянных изменениях. Срок жизни навыков сокращается по мере ускорения инноваций. Организации, которые учатся, разучиваются и переучиваются быстрее всего, имеют преимущество. Вовлечение вашей команды руководителей в процесс обучения — это самое важное, что может сделать генеральный директор для эффективного ускорения трансформации бизнеса с помощью ИИ. Как мы неоднократно отмечали, эти процессы имеют решающее значение для высшего руководства, чтобы достичь момента уверенности, когда становятся ясны как стратегические возможности, так и путь трансформации. В этот момент каждый руководитель высшего звена понимает свою роль, и трансформация действительно ускоряется.

Чтобы стать лидером, которого требует современная эпоха, необходимо постоянно учиться; достаточно ли вы лично вкладываете в это время?

Создание полного набора перестроенных возможностей — краеугольный камень любой успешной технологической и ИИ-трансформации. Компании могут ускорить процесс их разработки, но они не могут пропустить фундаментальную работу. Это подводит нас к идее накопления ценности по мере того, как возможности развиваются одна за другой, а конкурентное преимущество увеличивается. Именно так ведущие компании постоянно превосходят своих конкурентов.

Источник

Манифест трансформации с помощью ИИ. Отрывок из книги «Rewired: How Leading Companies Win with Technology and AI».

The AI transformation manifesto. April 7, 2026. Article. Alex Singla; Alexander Sukharevsky and Kate Smaje; Eric Lamarre.

https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-ai-transformation-manifesto