👋Можно ли назвать компанию AI-native, если весь AI живёт в личных аккаунтах сотрудников?

Сейчас много говорят про AI-native компании. Небольшие команды, высокая скорость, цифровые сотрудники, агенты, которые берут на себя всё больше работы.

Звучит заманчиво, особенно когда представляешь, сколько привычной рутины можно убрать. Но есть и другая сторона медали.

Представим команду, где каждый специалист самостоятельно собирает себе AI-инструменты. Один оплачивает Claude, другой работает через ChatGPT, третий пишет собственные автоматизации. Все молодцы, всё движется быстрее.

А потом выясняется, что рабочие сценарии никто не документирует, расходы на инструменты не учитываются, качество работы агентов каждый проверяет по-своему. И возникает вполне практический вопрос: 🔔 что произойдёт, когда один из этих специалистов уйдёт?

Останутся ли у компании процессы, доступы, знания и возможность продолжать работу? В недавнем исследовании McKinsey мне встретилась интересная цифра. 7️⃣0️⃣🔤 опрошенных специалистов считали себя готовыми работать с AI. А среди руководителей только2️⃣7️⃣🔤 оценивали свои организации как готовые к необходимым изменениям.

По-моему, это неплохо описывает происходящее.

Сотрудники осваивают инструменты быстрее, чем компании успевают перестраивать работу. И мне кажется, зрелость AI-native организации стоит оценивать ещё и по тому, насколько результат одного сильного специалиста становится возможностью всей команды.

Есть ли общие инструменты и правила работы с данными? Кто оплачивает необходимую инфраструктуру? Как проверяется качество решений? Что происходит с автоматизациями, когда меняются люди?

Потому что компания из пяти человек с десятью AI-агентами вполне может оставаться компанией, в которой всё держится на одном человеке.

А вы бы по каким признакам определяли, что компания действительно стала AI-native?