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:
Для разных задач нужна различная информация и методы решения - это очевидно. См. домены Decision Making и Problem Solving.
Очень немногим действительно нужно строить долгосрочные прогнозы, и они ищут именно то, что поможет это сделать.
Но всевозможные асимметрии, источники, способы и возможности доступа к информации, её достаточность, полнота, непротиворечивость и стоимость - другая тема.
Вы сейчас опять о чем, Евгений? Я ведь уже выше написала, что мой комменнт был не о См. домены Decision Making и Problem Solving.
Ирина, прогнозирование - дело неблагодарное! Слишком часто бывают ошибки, вероятно и в том числе потому что пока "умные и знающие" думают, а "активные" в это время действуют!:)
Я знаю и верю в перспективы развития ИИ и роботехники!
Когда мы люди можем что то забывать, самообманываться и в общем "косячить" - ИИ и роботы могут действовать быстро, особенно для так называемой "обратной связи" между принятым решением и полученным результатом.
Главное, они могут действовать по заданным алгоритмам, не подверженные человеческим "косякам".
Они могут направлять, а не управлять специалистами, включая их внимание в нужное время и в нужных ситуациях!
Правда, этому их еще предстоит научить!:)
Сейчас поищу и в следующем сообщении приведу ссылку на то как видит полезность роботов Илон Маск.
Я с ним полностью согласен в том, что будущее ИИ за автономными системами и продуктами!
Возможно ожидания Илона Маска будут искажены реальностью, но мне нравятся его идеи!
Также есть вероятность, что они могут быть воплощены в отдельно взятых странах!
Почему бы и не у нас?! :)
Ссылка на ролик:
https://m.vkvideo.ru/video-119992336_456252479
Посмотрю на досуге. Спасибо, Борис!
Благодарю вас, коллеги!
Прочитал отчёт - хорошая возможность порассуждать и поспорить. Я бы не стал этот отчёт рассматривать, как срез настоящего, уж больно много там эмоций и восторгов.
А эмоции сейчас очень вредят. Чем-то напоминаете компьютеризацию, которая была повсеместной лет 30 назад. И у каждого начальника на столе стоял огромный монитор в качестве антуража. И уборщица с испугом каждое утро протирала на нем пыль. И тоже были шутки, что всех нас скоро заменят компьютером. Мы так над кассиршами издевались по-молодости, глупые были, уж простите нас.
В подобных отчетах я даже вижу опасность, опасность именно в излишних восторгах. И даже слова совсем не для отчётов: эксперты. По ГОСТу в отчёте просто пишут, кто составил отчёт. Должны быть конкретные люди, места, цифры, время. А это не отчёт, а игра мозгов.
Ну вот, посудите сами, я как раз занимаюсь интеллектуальным транспортными системами:
"В краткосрочной перспективе транспорт и логистика развиваются за счёт активной автоматизации складских операций, документооборота и взаимодействия с клиентами, внедрения интеллектуальных транспортных систем, генеративного искусственного интеллекта, автоматизации прогнозных моделей и видеоаналитики технологических процессов".
Откуда они это взяли? Пустые ничего не значащие слова.
Подобные отчёты влияют на принятие решений, там среди экспертов представители Минэкономразвития.
Может и правда нужно слегка раздуть пузырь? Зажечь глаголом? Возможно, но ведь бросаться красивыми фразами, например, в здравоохранении просто опасно. Вместо подготовки кадров, расшивания узких мест, улучшения условий труда, привлечения кадров начинаются песни, что вот ужо придёт ИИ и все проблемы решит. И деньги вместо кадровых вопросов надо пустить на перспективное вндрение ИИ. И какой-нибудь недоучка медвуза при помощи ИИ станет почти профессором. И даже лежачих больных ИИ поставит на ноги.
"Не сотвори себе кумира", нас ведь предупреждали сотни лет назад, работать все равно всем придётся.
Я бы в принципе призвал госорганы поспокойнее относится к подобным вещам. И разделять исследование, разработку, внедрение и эксплуатацию ИИ.
(кстати, почему движок форума далеко не всегда подсвечивает цитату, кто знает?).
Анатолий, благодарю за это и предыдущее очень конкретное экспертное мнение! Для меня очень важно знать от тех кто практикует и знает что происходит на самом деле!
Я люблю и поддерживаю энтузиастов и понимаю их вдохновение ИИ!
Но я не понимаю, почему научный подход и в частности корректная постановка эксперимента, где в одинаковых условиях совершают как ноаые, так и традиционные действия, а потом сравнивают результаты "забыт"?
Почему выхватывают какие то локальные эффекты и выдают их за общую победу эксперимента?
Если вновь более широко начать применять научный подход в исследованиях, то результативность может быть выше, а затраты времени и денег ниже!
Вы же совершенно правы! "выхватывают какие то локальные эффекты и выдают их за общую победу эксперимента" - отлично сказано!
А причина проста, как слезинка. Почему снимают дурацкие сериалы? На них легко прокачать бюджет и снять сливки.
Почему строят грандиозные башни, суперофисы и прочие? По той же причине - легко снять сливки, поживиться.
Дни городов в городах, где даже мусорные свалки завалены мусором? С паршивой овцы хоть шерсти клок.
А тут просто гениальная находка. Мы ж при капитализме живём, в умении высасывать деньги из ничего - в этом его сила и слабость.
Отвечу плагиатом: "Других писателей у меня для вас нет, Анатолий!" )))
А если серьезно, то с вами невозможно не согласиться. Суровая реальность в этом плане намного прозаичнее, чем тексты разного рода профильных мерприятий и документов. И да - для понимания истинного положения дел в частности в сфере ИИ нужно или самому понимать этот специфический язык вокруг предмета обсуждения, или нанимать толмача )) Такой сейчас период. Как у журналистов - нет сенсации - нечего и публиковаться. Поэтому придумываем сенсацию сами здесь и сейчас. Насколько соотносится с подлиным положением дел - неважно. Завтра наступит, все все забудут, будут новые сенсации. Кликбейт побеждает все.
Если что, я причастен к проблематике в части касающейся )
Для меня это как раз один из примеров того, что в большинстве случаев сегодня важнее не быть, а казаться. Это продолжение мыслей выше. Системная причина, так сказать ))
Ну и чтобы два раза не высовываться - по сути статьи. Можно ли перепроектировать структуру организации и процессы под новые возможности, в частности под ИИ и с помощью ИИ? Конечно, можно. Нерешаемых задач не бывает в принципе.
Обращу внимание лишь на один аспект - на бюджет подобного рода перепроектирования. Мой опыт говорит, что это будет, скорее всего, весьма затратное действо. Далеко не все смогут его себе позволить с этой точки зрения. Особенно любопытно говорить о сферах, отличающихся от ИТ. Буду рад ошибиться )
Я об этом.
И об этом.