ИИ предложит увеличить прибыль. Кто оценит последствия?
Как часто в управлении мы путаем качественно оформленную рекомендацию с верным решением.
Задача: снизить OPEX на 15%. ИИ может предложить сократить персонал, складские запасы и затраты на обслуживание оборудования. В финансовой модели экономия выглядит убедительно. Но если следом падает выпуск, растёт брак, срываются отгрузки – что происходит с EBITDA и доверием клиентов? Экономия в одном подразделении может обернуться потерями для всей компании.
Мой опыт управления производством и операционными процессами научил: задача исполнительного директора – не просто выбрать из готовых вариантов. Нужно разобраться в первопричинах, увидеть связи между производством, финансами и людьми, оценить риски и обеспечить исполнение.
Я использую ИИ для аналитики, проверки гипотез и проработки сценариев. Но ключевые цифры необходимо сверять с источниками, а рекомендации – с реальными ограничениями бизнеса, просчитывать эффекты с разных сторон и с учетом мнения нескольких специалистов.
ИИ усиливает руководителя. Но не берёт на себя ответственность за P&L, репутацию и обязательства перед командой и собственником.
Конкурентное преимущество управленца сегодня – не скорость получения ответов, а способность поставить под сомнение предпосылки, принять сложное решение и довести его до результата.
А где вы проводите границу между помощью ИИ и делегированием ему управленческих решений?
