Возможно, те, кто должен её внедрять

Представьте ситуацию: CEO ставит задачу повысить производительность за счёт AI. Руководители функций с энтузиазмом запускают пилоты, ищут сценарии, показывают первые успехи. Но когда доходит до масштабирования, возникает конфликт интересов.

Для руководителя подразделения успешная AI-трансформация может означать сокращение команды, бюджета и собственного управленческого веса. При этом его KPI и вознаграждение по-прежнему могут зависеть от масштаба и ресурсов функции. Получается парадокс: компания заинтересована в росте производительности, а руководитель может быть заинтересован в сохранении ресурсов и зоны влияния.

⚡️Regroup совместно с Агент Атом и Agendi проводят первый национальный индекс AI Readiness Benchmark. Индекс учитывает 3 основных фактора AI-готовности: - Технологии и данные - Стратегия, бизнес модель и процессы - AI leadership & talent, организационная структура.

Первые результаты показывают, что:

• 77% компаний называют снижение издержек и рост производительности одной из целей внедрения AI - но только 31% компаний связывают результаты AI с KPI большинства релевантных руководителей или полностью встроили их в систему оценки и мотивации.

Возможно, один из главных барьеров AI-трансформации находится не в технологиях, а в системе управленческих стимулов. Чтобы AI действительно повышал производительность, руководители должны быть заинтересованы в этом результате, даже если он означает сокращение ресурсов их подразделений.

Насколько эта проблема характерна для российского бизнеса? И какие управленческие модели помогают её преодолеть?

📣Приглашаем CEO, CAIO и CIO принять участие в исследовании, чтобы: - оценить готовность своей компании к масштабированию AI - увидеть, какие организационные и управленческие факторы сдерживают развитие - сравнить свои практики с практиками других крупных компаний.

Напишите нам, если хотите принять участие в исследовании или получить больше информации: resurvey@regroups.ru