Вчера был на воркшопе South HUB от компании «Яков и Партнёры» где нам провели закрытую презентацию исследования «State of AI 2025», которое станет публичным только в понедельник. Занятные данные, раскрывать сейчас не могу, но как выйдет в паблик, обязательно поделюсь. После презентации, нас познакомили с фреймворком, по которому стоит проводить ИИ-трансформации и в группах мы разбирали реальный кейс банка из топ-10 по РФ. Особенно интересно было наблюдать, как группы по разному подходят к процессу проведения исследований кейса и кто как защищает стратегии. В очередной раз убедился, что нет единственно правильного варианта защиты стратегии, хотя какие-то бейзлайны все же существуют и о них стоит знать, иначе бюджетов на AI вам не видать (бейзлайны тут**).
Но есть еще одна очень важная тема, о которой на воркшопе прямо не говорили, но где AI может помочь в трансформациях — это change management (менеджмент изменений). Мне очень понравилось, как его разложил Алексей Белкин, делюсь подходом:
Вот у вашего процесса есть правила (или норма, как должно быть, в т.ч. бизнес-план), соответственно выполняются действия, которые оставляют цифровые следы, данные, дополняемые также внешней информацией (о рынке, конкурентах, … ).
Задачу менеджмента можно тогда представить так:
1. Наблюдать данные и увидеть аномалии (отклонения от нормы)
2. Определить тип аномалии и необходимое решение:
- положительная (например, успех продукта конкурента) → внедрение успеха в свой процесс
- отрицательная (например, ошибки колл-центра) → доработка для устранения ошибки из процесса
- не аномалия (все ок, просто наши правила не точно описывают реальность) → уточнить регламент или бизнес-план
- недостаточно данных для принятия решения → улучшаем сбор/анализ данных или просто ждем
3. Решить, что взять в работу соответственно приоритетам в бэклоге на основе оценки эффектов от каждого предложенного решения
4. Внедрить решение → доработать ИТ системы, обучить/нанять/уволить сотрудников (исполнителей, поставщиков ...), создать/изменить регламенты, уточнить бизнес-план, улучшить сбор/хранение/обработку данных.
Все эти задачи так или иначе решает любой бизнес! Поскольку без них он рано или поздно останавливается. При этом из схемы становится понятно, что большинство описанных задач могут быть автоматизированы с помощью ИИ:
- Обнаружение аномалий в данных → ML, ИИ-агенты
- Предложение решения → ИИ-агенты
- Внедрение решения → ИИ-агенты для ИТ разработки, ML – когда речь о дообучении модели на новых данных
Для управленца останется главное – задавать направление через принятие решений о том, что брать в работу.
Так же, у Леши есть наглядная схема как это взаимосвязано друг с другом на практике, ознакомьтесь.
Вообще, я вижу, что change management — это глубоко недоисследованная область в РФ бизнесе и редко где он реализован качественно. Кажется в эту сферу управления стоит инвестировать больше, потому что кто способен быстро адаптироваться к новым реалиям рынка, тот будет впереди остальных, а адаптироваться нам предстоит очень много в ближайшем будущем.
Что думаете? Как у вас в компаниях с change management дела обстоят?
P.s.: у нас с Лешей записан подкаст про AI-трансформации**, ждет ваших просмотров; сегодня его очень хвалили, говорят интересный и не возможно было отоваться, приятное. 🙏
#southhub #ai #менеджмент | @ulyanov_life
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
