ИИ меняет процессы. А готовы ли процессы к ИИ?
Не так давно APQC выпустил небольшое исследование о том, как компании внедряют ИИ в управление цепочками поставок. Хотя речь в нем идет исключительно о supply chain, многие выводы вполне себе универсальны.
Начинается все с ожидаемой "вступительной" части: компании все активнее используют ИИ для прогнозирования спроса, оптимизации запасов, анализа закупок, планирования производства и логистики. Исследование приводит вполне себе ощутимые результаты: рост точности прогнозирования на 30%, сокращение избыточных запасов на 20%, снижение количества дефектов на 25% и уменьшение незапланированных простоев на 15%.
Но вот дальше акцент неожиданно смещается. Авторы исследования почти перестают говорить о возможностях ИИ и начинают обсуждать готовность самих организаций.
По данным APQC, только 24% компаний говорят о полноценной интеграции цифровых инструментов и ИИ, лишь 21% считают себя хорошо подготовленными к внедрению новых технологий, а главными препятствиями остаются недостаточное взаимодействие между подразделениями, сложности внедрения новых решений и проблемы с управлением данными.
Фактически вторая половина исследования посвящена уже не искусственному интеллекту, а управлению.
Авторы рекомендуют определить, в каких процессах ИИ уже влияет на принятие решений, проверить, существуют ли понятные правила принятия решений и распределения ответственности, оценить качество данных, выявить ручные "обходные" операции и договориться о том, как сотрудники должны действовать, если рекомендации ИИ противоречат реальной ситуации.
Отдельное внимание уделяется обучению сотрудников: важно не только научить пользоваться новыми инструментами, но и понимать, где решение принимает человек, а где можно полагаться на систему.
Мне здесь показалось интересным, что исследование практически не обсуждает сами модели, выбор платформ или особенности алгоритмов. В центре внимания оказываются вещи, которые существуют в любой организации независимо от технологий: процессы, роли, данные, взаимодействие подразделений и принятие решений.
Возможно, именно это сегодня и становится главным изменением. Обычно разговор об ИИ почти всегда сводится к самим технологиям. Теперь мы можем наблюдать, что все чаще оказывается, что гораздо интереснее посмотреть на организацию, в которую эти технологии приходят.
· 17.07
Хорошее напоминание: ИИ обычно упирается не в модель, а в готовность процессов и ownership. Если данные грязные, роли размыты и обходные ручные шаги живут в тени, автоматизация только ускоряет хаос. У вас кто владелец внедрения и изменений?
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён
· 17.07
У меня - никто 😌 Я не работаю в найме. Я заработал свои "f4ck you money" и теперь в качестве "дикого гуся" захожу только в те проекты, которые мне интересны. Из практики - по-разному. Кто обладает субъектностью и достаточной мотивацией что-то менять. В лучшем случае кто-нибудь вроде COO, в редких случаях - проектный офис (если там "политически" сильный руководитель, "горящий" своим делом, и имеющий достаточный бюджет). Иногда - руководитель юнита, если у него есть бюджет, желание что-то оптимизировать, либо "очень сильно припекло". Обычно - никто. Внедряют и изменяют либо по инерции, либо "потому что все так делают".
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён