ИИ на замену руководителю

Статьи, посвященные использованию ИИ для принятия управленческих решений появляются все чаще. Если ее автор стратег или иной бизнес визионер, то упор делается на снижение затрат, связанных с управлением компанией и сокращением времени принятия решений. Автор из мира ИТ будет приводить успешные примеры использования ИИ для написания кода.

Если говорить о генеративном или рассуждающем ИИ, то на мой взгляд он в обозримом будущем к ответственности за принятие управленческих решений готов не будет. Причина в отсутствии необходимой информации для обучения модели. Существует github и другие общедоступные репозитории с программным кодом. И поэтому cursor, claude code и прочие модели успешно создают простые программы сами, и сильно сокращают время на разработку сложного кода. Есть на пример чего научится. Аналогично perplexity использует актуальные материалы из интернета чтобы проводить анализ.

Для принятия управленческих решений модель надо обучать на локальных нормативных документах, регламентах и истории принятий решений в прошлом. Они в каждой компании хоть немного, но отличаются. Неизвестно насколько критичны эти отличия. Документация не всегда актуальна, может быть написана очень сложным языком. Часть документации может содержать коммерческую тайну или персональную информацию. Это означает затраты на собственные серверные мощности. Которые никогда не окупятся если считать эффект от сокращения управленческого персонала.

В компаниях поменьше информация может быть неполной. Хотя бизнес-процессы и принципы принятия решений попроще, цена галлюцинации у LLM сильно выше так как каждая ошибка влияет на бизнес сильнее.

Это не тупик. Прекратите "закручивать гвоздь в стену отверткой". Используйте генеративный ИИ для замены роли референта или аналитика - пусть он рисует слайды или делает сравнение сложных отчетов, транскрибирует планёрки и автоматически назначает исполнителей. Эта рутина, но она съедает больше ресурсов, чем принятие решений.

Еще одно направление это комбинирование нескольких разновидностей ИИ в единый комплекс, где генеративная модель берет на себя задачу облегчения взаимодействия конечного пользователя и других ИИ моделей. О примере того, как такая комбинация может не заменить руководителя, но повысить эффективность принимаемых решений я расскажу отдельно.

#electric_sheeps@hammered_screw