Исследование Bain показывает, что менее половины крупных компаний вышли за рамки пилотных проектов. Переход к масштабному использованию ИИ требует изменения модели лидерства.
3 мин
Многие крупные организации сегодня оказались в ловушке: они активно тестируют генеративный искусственный интеллект, но не могут перейти к его полноценному использованию. Практика показывает, что преодоление этого барьера требует четкого руководства со стороны генерального директора (CEO).
Масштабирование технологий — это не просто техническая задача. Это акт лидерства, который требует централизации платформ, талантов и сценариев использования, чтобы команды не работали изолированно друг от друга.
Аналитики из консалтинговой компании Bain выделяют предсказуемый путь из четырех этапов, который проходят компании при внедрении ИИ. Первый этап — понимание сдвига парадигмы. Второй — запуск разрозненных тестов. Третий — эволюция бизнеса. Четвертый — лидерство в трансформации.
Большинство компаний сейчас застряли на второй стадии. Они проводят изолированные пилотные проекты на разных платформах, не имея общего видения, единой операционной модели или плана развития талантов. Инвесторы уже начинают четко отличать компании, серьезно настроенные на изменения, от тех, кто лишь экспериментирует.
Чтобы вывести компанию из тупика пилотных проектов, руководителям необходимо адаптировать свой подход к управлению. Исследователи выделяют пять ключевых стратегий.
Во-первых, ИИ должен служить глобальной цели и улучшать клиентский опыт. Большинство компаний рассматривают нейросети лишь как инструмент снижения затрат. Однако успешные примеры, такие как Walmart, показывают другой подход. Руководство ритейлера использует ИИ для достижения ключевых показателей: ценности, ассортимента и удобства для клиентов, централизуя платформы для ускорения разработки продуктов.
Во-вторых, лидеры должны задавать правильные вопросы, а не давать готовые ответы. Традиционные модели управления поощряют уверенность, тогда как ИИ требует любопытства. Основатель Khan Academy Сал Хан не начинал с жесткой дорожной карты. Его команда задавалась вопросом, как студенты учатся, и проводила эксперименты, что в итоге привело к созданию глобального ИИ-репетитора.
В-третьих, необходимо взять повестку ИИ под личный контроль и перестроить основу бизнеса. Разрозненных тестов недостаточно. Глава JPMorgan Chase Джейми Даймон открыто признает влияние ИИ на рабочие процессы. Банк инвестирует миллиарды в перестройку рабочих процессов, что уже привело к снижению затрат на мошенничество на 11% и росту производительности инженеров на 10%.
В-четвертых, важно защищать право на эксперимент. Инновации невозможны без риска ошибок. Руководство Siemens активно поддерживает смелые эксперименты в промышленности и здравоохранении — сферах с высокими ставками, где устаревшие процессы укоренились глубоко.
Наконец, руководители должны сами демонстрировать мышление, ориентированное на ИИ. Эксперименты имеют смысл только тогда, когда они меняют повседневную работу. Руководители, которые уделяют от 15% до 25% своего времени вопросам ИИ и сами используют новые инструменты, подают необходимый пример всей организации.
Успешное внедрение искусственного интеллекта не требует абсолютно новой модели лидерства. Скорее, оно повышает планку для тех качеств, которые всегда были важны: ясности цели, фокуса и способности управлять изменениями в масштабах всей компании.
В ближайшие годы разрыв между организациями, где ИИ интегрирован в ядро бизнеса, и теми, кто остановился на локальных тестах, будет только расти. Компании, чьи руководители не возьмут на себя ответственность за эту трансформацию, рискуют потерять конкурентные преимущества.
Масштабирование искусственного интеллекта — это задача лидерства, а не технологий. Без прямого участия руководителя компании застревают на этапе разрозненных тестов.
ИИ требует от руководителей смены парадигмы: вместо традиционного поощрения уверенности и готовых ответов, необходимо стимулировать любопытство и умение задавать правильные вопросы.
