Мы привыкли считать, что чем больше информации получает руководитель, тем лучше он контролирует бизнес. Но на практике увеличение количества отчетов далеко не всегда приводит к повышению управляемости. Иногда происходит обратное: среди десятков показателей становится сложнее заметить проблему, которая действительно требует вмешательства.

По моему мнению, одна из наиболее перспективных возможностей ИИ заключается в изменении самого подхода к контролю. Вместо постоянного изучения всей отчетности операционный директор может сосредоточиться на существенных отклонениях, их возможных причинах и финансовых последствиях.

В статье на РБК «Операционный директор и ИИ: как управлять компанией по отклонениям» я разбираю условный пример сети из 20 торговых точек, где рост выручки не сопровождается увеличением операционной прибыли. Показываю, как анализ данных с помощью ИИ помогает локализовать проблему, обнаружить потенциальные потери в размере 470 тыс. рублей ежемесячно и сформировать гипотезы для проверки.

Но главное в материале не сам пример. Я предлагаю четыре практических шага, с которых операционный директор может начать применять ИИ для управления по отклонениям, не затевая масштабную перестройку информационных систем.

Считаю, что эффективность ИИ следует измерять не количеством созданных отчетов и даже не скоростью их подготовки, а тем, насколько раньше компания обнаруживает проблему, быстрее принимает решение и предотвращает финансовые потери.

Интересно, как организована эта работа у вас: руководители преимущественно контролируют показатели по регулярной отчетности или уже переходят к управлению по исключениям?

#РБК #myleadpath #ИИ #операционноеуправление #операционныйдиректор #управлениебизнесом #менеджмент