Как перестроить архитектуру компании под ИИ

Искусственный интеллект за последние годы серьезно прогрессировал. По данным McKinsey, 78% компаний уже используют эту технологию как минимум в одной бизнес-функции. Но дело не в скорости, а в глубине изменений: ИИ – не просто инструмент, а часть архитектуры компании. Он меняет то, как мы принимаем решения, выстраиваем команды и распределяем ответственность. Вопрос не в том, как внедрить ИИ в старую структуру, а как перепроектировать компанию под новые возможности.

1. Меньше иерархий, меньше менеджеров

Компании начинают пересматривать классические пирамидальные структуры. Уровней управления становится меньше. В среднем звене, особенно в операционном управлении, исчезает необходимость, поскольку ИИ берет на себя функции контроля, анализа и координации, которые раньше выполняли люди.

По данным Gusto, в малом бизнесе США соотношение рядовых сотрудников к одному руководителю выросло с 3:1 в 2019 году до 6:1 в 2024. Аналогично в корпорациях: например, в Moderna департаменты технологий и HR объединены под управлением одного руководителя, а McKinsey внедрила тысячи ИИ-агентов для поддержки консультантов в сборе информации, анализе и формировании выводов.

Российский пример: в Сбербанке автоматизировано 85% процессов, включая принятие решений по кредитам. Это позволяет не только ускорить работу, но и сократить количество управленческих уровней.

2. Кросс-функциональные команды с поддержкой ИИ

Организации переходят к более гибкой модели – командам, в которых специалисты из разных областей работают вместе. ИИ помогает в этом: берет на себя рутину, предоставляет аналитику в реальном времени и поддерживает коммуникацию. Именно такой подход к организации команд позволяет более эффективно внедрять ИИ в деятельность компании.

В таких командах ИИ становится полноценным участником: собирает данные, генерирует предложения, проверяет гипотезы. Это снижает необходимость в согласованиях и делает возможным принятие решений на месте. ИИ не заменяет специалистов, а дополняет их. Задача нейросети – не думать за человека, а ускорять цикл «вопрос-анализ-решение».

3. Изменение роли руководителя

Руководитель становится не контролером, а координатором и фасилитатором. Вместо проверки выполнения задач – помощь в развитии команды, настройке процессов и адаптации к изменениям. Это требует других навыков. Умение ставить цели остается важным, но добавляется новое – умение работать с ИИ: понимать его возможности и ограничения, интерпретировать результаты, принимать решения в условиях автоматизированной поддержки. По данным World Economic Forum, этот навык считают критически важным 45% работодателей. Умение управлять командами, в которых часть задач выполняет ИИ, а часть – люди, требует пересмотра привычных моделей взаимодействия и доверия.

4. Новые навыки на стыке человеческого и машинного интеллекта

Появляется отдельная группа навыков, которые называют fusion skills. Это умение сформулировать вопрос для ИИ, проверить обоснованность его ответа, использовать результат в конкретной бизнес-ситуации, вовремя вмешаться, если алгоритм ошибается. Такие навыки не заменяют профессиональную экспертизу, но становятся ее неотъемлемой частью. В организациях, где их развивают целенаправленно, взаимодействие с ИИ становится частью повседневной работы, а не разовым экспериментом.

5. Организационное управление с помощью нейросетей

Некоторые компании экспериментируют с архитектурой, в которой ИИ выполняет управленческие функции. Например, Vayu AI создает модель, где у каждого подразделения есть ИИ-руководитель, который получает запросы, ставит задачи другим ИИ-агентам и координирует их работу. Люди взаимодействуют с этой системой через обычные каналы – мессенджеры, почту.

Такие модели пока редкость, но они показывают, в каком направлении может развиваться организационный дизайн. Там, где ИИ способен действовать быстро и надежно, появляется соблазн передать ему больше ответственности.

6. Гибкие структуры вместо редких реорганизаций

Изменения структуры компании могут происходить постоянно, а не раз в несколько лет. ИИ позволяет отслеживать перегрузки, заторы, появление неформальных центров влияния, и на этой основе предлагать изменения. Временные команды, пересмотр связей между отделами, уточнение ролей – все это становится частью живого процесса, а не проектом на полгода.

7. Прозрачность данных между подразделениями

Ценная функция ИИ – устранение информационных барьеров. В классической структуре данные часто застревают в пределах отделов. С помощью ИИ можно выстроить систему, в которой информация передается туда, где будет полезна – автоматически и без задержек.

Компания Sanofi, объединившая более 400 структур, построила приложение, которое собирает данные из всех внутренних систем и предоставляет доступ к ним сотрудникам в простой форме. Это позволяет принимать решения на основе общей картины, а не разрозненных кусочков.

8. Цифровые двойники организаций

С помощью ИИ можно создавать цифровую модель организации – не статичную схему, а динамическую систему, которая имитирует работу компании. Такая модель позволяет протестировать изменения до того, как они будут внедрены. Это особенно важно для крупных структур с высокой стоимостью ошибок. Цифровой двойник может подсветить слабые места, рассчитать последствия и предложить альтернативные сценарии.

Выводы

ИИ постепенно становится частью архитектуры организации, оказывая влияние на структуру, роли, процессы и способы принятия решений. Меняется и компания: от фиксированной схемы – к системе, которая может перестраиваться под задачу, под рынок, под ритм.

Пока одни руководители интегрируют ИИ как вспомогательный инструмент, другие строят с нуля структуру, культуру и практики. Разрыв между такими бизнесами будет расти. В одних местах ИИ снимает нагрузку, в других – меняет правила игры.

Главный вопрос не в том, что может делать ИИ, а как бизнес готов меняться под технологию. Не как внедрить ИИ в текущую структуру, а как перепроектировать структуру под новые возможности.

Также читайте: