Чем больше читаю свежий State of Organizations 2026 от McKinsey, тем сильнее убеждаюсь: главный барьер для AI сейчас находится вовсе не в технологиях.

Цифры довольно красноречивые: 88% компаний уже экспериментируют с AI. Но 81% при этом не видят заметного эффекта на финансовый результат. И 86% руководителей говорят, что их организации не готовы нормально встроить AI в ежедневную работу.

Получается довольно странная ситуация: AI уже почти везде, а настоящей трансформации - почти нигде. Почему? Потому что во многих компаниях AI пытаются встроить в существующую систему работы, а не использовать как повод эту систему пересобрать.

Добавить AI в процессы - довольно легко. Я этим успешно занимаюсь уже несколько последних лет. Гораздо сложнее спросить: а нужен ли нам вообще этот процесс? Почему решение проходит через кучу разных функций? Зачем эти лишние согласования? Почему данные находятся в пяти разных системах, которые между собой непонятно как синхронизированы? Почему два департамента фактически делают одну и ту же работу?

И здесь есть очень показательная цифра из отчёта: две трети руководителей считают свои организации слишком сложными и неэффективными. При этом традиционные способы борьбы со сложностью - реорганизация структуры, сокращения, уменьшение количества уровней - уже дают всё меньший эффект.

Кто принимает решение? Как передаётся информация? Где возникают очереди и барьеры? Где решения дублируются? Сколько времени менеджеры тратят на координацию вместо результата?

В отчёте есть хороший пример: одна компания обнаружила, что 35% решений дублировались между функциями, совещаний было на 60% больше, чем у сопоставимых компаний, а на ручную отчётность уходило больше 1 000 часов в месяц. Теперь представим, что поверх всего этого мы ставим AI. Получим не новую организацию, а старую организацию, работающую быстрее.

Вопрос ближайших лет будет не столько в том, сколько людей заменит AI, а в том, сколько существующей работы окажется вообще не нужно делать. Потому что если AI действительно становится частью операционной модели, придётся пересматривать не только инструменты, но и роли, процессы, KPI, зоны ответственности и сам принцип принятия решений. В какой-то момент недостаточно будет иметь хорошего AI-продуктового директора или сильную команду автоматизации. Придётся менять саму организацию.

И, возможно, именно здесь будет проходить главное конкурентное различие - между теми, кто перестраивает работу, и теми, кто просто добавляет AI в уже существующую работу.

Последним, боюсь, AI действительно может очень сильно помочь. Но совсем не так, как они рассчитывают…

#AI #ИИ #mckinsey