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:
... которые Вы (я, мы ...) уже многократно видели и раньше в любых сочетаниях. Смысл не нужен, не ищите понапрасну.
Спрос рождает предложение.
А я вот о чем )
Понятие «информационная асимметрия» возникло в сфере бизнеса. Его связывают с Дж. Акерлофом и его знаменитой работой о рынке «лимонов».
То есть асимметрия информации – ситуация, когда некоторые экономические субъекты обладают большей долей рыночной информации, чем остальные.
А я считаю и предлагаю, распространить это понятие на все области знания ) что. собственно говоря. так и есть ) отреагировав на реплику Бориса
Использование ИИ в качестве руководящей роли это заблуждение
и приведя пару примеров, о которых Борис явно не в курсе )
Можно еще послушать не только Маска ) а к примеру Янна Лекуна или нобелевского лауреата Хинтона об ИИ,
или прочитать последние эксперименты и исследования о том (что является предметом моего интереса, так как я занимаюсь обучением языку и культуре) , как языковая модель училась и смогла выучить язык на уровне ребенка, используя данные, которые видел и слышал малыш за 1,5 года жизни вместо скармливания ему триллионов слов..
Всего лишь хотела сказать, что про заблуждение – это еще «бабушка надвое сказала» ))
И совершенно не поняла, с чего вы вдруг заговорили о принятии решений, доменах и об асимметрии в природе )
Так было и так будет. Эта ситуация совершенно естественная.
Те, кто участвуют в принятии решений, могут знать о будущем больше прочих. Такая информация стоит очень дорого и доступна далеко не всем.
Жаль.
Конечно )
Ирина, а можно привести конкретные примеры успешного управления ИИ людьми или машинами! Что делает ИИ и каким образом?
Возможно наше непонимание находится в области терминологии и ее понимания нами?
На мой взгляд, повторюсь, ИИ может Направлять людей и машины по заранее составленной программе.
Например автопилот, управляющий самолетом можно отнести к Направляющей функции по заранее заданной программе.
Как показывает опыт, иногда пилоты разучаются управлять самолетом и в случаях, когда нужно взять управление самолетом на себя - они этого не могут или не умеют.
Автопилот тоже запрограммирован не на все случаи жизни. К счастью, его тоже можно дообучать!:)
Ваш пример когда ИИ обучается иностранному языку, то где тут управление и кем ИИ управляет?!:)
Борис, я думаю, дело не в терминологии.
Вы рассматриваете то, что может делать ИИ на современном этапе и делаете на этом свое умозаключение.
А главный вопрос, который сейчас волнует мировое сообщество, – сможет ли ИИ заменить людей со временем и как долго до этого времени осталось.
В примерах, которые я приводила, есть тонкие признаки того, что не исключается.
Сейчас ИИ уже превосходит человека в рациональном мышлении. И вряд ли кто с этим будет спорить.
И ученые, и специалисты заняты сейчас другим. Как обучить ИИ познавать физический мир так, как делает это человек. То есть научить его строить психические миры, свойственные человеку и ставить цели. Ведь большинство решений человек принимает интуитвно, так же как и все творчество на этом основано.
Речь идет о методах глубокого обучения ИИ, обучение без учителя, то есть человека. Не по алгоритму.
И у них уже кое-что получается.
В моем последнем примере речь шла не об иностранном языке ) и не об управлении, а о том, как научить большие языковые модели учиться как ребенок.
Ирина, разумеется ИИ сможет заменять людей и он уже давно это делает!
На первом этапе ИИ заменяет людей с высокой квалификацией в отдельных профессиях на людей с меньшей квалификацией.
На следующем этапе ИИ вместе с роботами заменит людей там где их не хватает и там где велик риск "человеческого фактора".
Надеюсь и верю, что тоже приму участие в развитии ИИ и робототехники!:)
Обо всех перечисленных в статье направлениях организационной трансформации предприятий доводится читать со второй половины 80-х годов. Раньше я просто не застал. Но есть смутное подозрение, что и ранее специалисты в области менеджмента убедительно описывали те же самые изменения в структурах и системах управления. Правда, причины в разное время назывались разные. То формирование системного управления как социальной технологии, и далее - все новые направления менеджмента. То появление вычислительных машин. То автоматизация. То развитие доткомов. Так понемногу добрались и до ИИ. Только люди остаются людьми. И менеджмент остаëтся, прежде всего, социальной технологией. Технические достижения, де фактов, мало влияют на эффективные практические способы организационного построения. Вместо сотрудников, которых заменяет ИИ, нанимать приходится сотрудников, контролирующих ИИ. Благодаря выдающейся производительности, с помощью моделей ИИ, обученных на человеческих кейсах, сотрудники выдают глупостей на порядок больше, чем умудряются делать без использования ИИ. И каждый раз после эйфории от новых технологий, включающих в себя п.п. 1 - 8 из этой статьи, наступает отрезаление. Цена отрезвления - потеря управляемости в рядах компаний, радостно применявших передовые рекомендации из п.п. 1 - 8, за которыми следует маероэкономический кризис. Но ведь история никогда и никого ничему не учит? Каждое поколение обречено повторять те же ошибки?
Вы абсолютно правы, особенно когда автор подаёт давно устаревшие идеи под предлогом «инноваций». Например:
Дальше – без комментариев. Одно только: «по данным McKinsey, 78% компаний уже используют эту технологию как минимум в одной бизнес-функции» – выдаёт автора статьи.