Алексей Колоколов – Синергия интеллектов. Как внедрить ИИ в бизнес-процессы (страница 5)

Для этого используются no-code платформы, самые популярные – это Make и n8n (нейтан). Они позволяют делать вам связки из нескольких ИИ-сервисов, мессенджеров, баз данных и документов. При их использовании могут возникнуть существенные ограничения, связанные с конфиденциальностью или с масштабированием на промышленные объемы данных. Но понимать принцип создания ботов важно для любого руководителя, чтобы вы могли адекватно оценить ожидания как по стоимости их разработки, так и по эффекту от внедрения.

Я знаю предпринимателей, которые теперь и правда ведут бизнес в одиночку, точнее с командой нейросотрудников: финансист, маркетолог, юрист. Они общаются с ними, как с живыми людьми, даже «болтают в курилке». Но это результат не одной недели, а года и более. Хотя, это не такой уж большой срок для тотального изменения бизнес-модели. Вот что рассказывает Наташа Булкина, основатель проектаValera.ai – сервиса, работающего с клиентской базой салонов красоты.

Мы больше не нанимаем живых людей для работы с CRM. На каждую задачу появляется сотрудник, мы даже даем им имена и должности, и благодарим за то, что они трудятся. Отличие от ботов в том, что сотрудник отвечает за зону ответственности. У него есть не просто данные, которые он переносит из точки А в точку Б, а процессы и метрики, за которые он отвечает. И может даже делегировать задачи другим роботам.

В любой момент он может предоставить отчет, чем сейчас занят, где застрял. Например, по каждому отправленному сообщению есть причина, по которой он записал, почему именно так сделал, по каким своим решениям. Поэтому легко проверять ошибки в принятии решений роботом, а из человека такую достоверную информацию сложно достать.

Цикл мышления и как его ускорить с ИИ

Работа руководителя – это принятие решений. Аналитики могут составить идеальный бизнес-план, айтишники – автоматизировать сложный процесс. Но рано или поздно (чаще рано) всё идёт не по плану: конфликты между людьми, изменения на рынке, геополитическая ситуация. В такие моменты нет времени на исследование или аудит. Нужно действовать здесь и сейчас, в условиях неполноты данных: оценивать последствия, сравнивать варианты, опираться на опыт.

Принятие решений – одна из самых энергозатратных функций мозга. Поэтому он ищет короткие пути, привычные решения, даже если они заводят нас в тупик. А ресурс ограничен: за день мы можем полноценно принять не так уж много решений. Давайте вспомним “типичный” рабочий день, неважно в офисе или на удаленке.

К вам в кабинет или в чат стучатся сотрудники: согласовать договор, утвердить скидку клиенту, выбрать цвет баннера, проверить текст вакансии. В девяти случаях из десяти они могли бы справиться сами, но вопрос всё равно прилетает к вам. Каждое быстрое согласование отнимает часть ментального ресурса. К обеду батарейка мигает жёлтым, и сегодня опять у вас не хватило ресурса сконцентрироваться, подумать над стратегией, прогнозом продаж, новыми продуктами, открытием или своевременным закрытием филиалов.

И всё же бывают моменты, когда решения рождаются легко: в разговоре с партнером, наставником или консультантом. Вы увидели на конференции кейс из вашей отрасли, за обедом обсудили, как это применить в вашей компании, сделали пару звонков, «продали идею» лояльным клиентам, распорядились собирать для них заказ. А на следующий день разработали бизнес-план для нового направления. Это и есть результат запуска полноценного мыслительного цикла, дающего прорывные результаты в бизнесе.

Цикл мышления ASP

Такой синергетический эффект возникает, когда кто-то в моменте помог развить вашу идею. Или, наоборот, вы предложили варианты решения, системно посмотрели на чью-то творческую задачу. Чтобы решение получилось сильным, необходимо подумать над ним с разных сторон, пройти все три этапа:

- анализировать информацию,

- искать идеи и варианты,

- упаковывать результат и презентовать его

Этот процесс я называюмыслительный цикл ASP (по-английски получается лаконично: Analysis – Solution – Package).

Как правило, у нас преобладает какой-то один тип мышления, и сложно быстро переключаться на другой. Кто-то хорош в аналитике, исследованиях, а кто-то в генерации идей. Мало того, мы неосознанно застреваем в комфортной нам фазе. Вы могли наблюдать аналитиков, которые говорят «нам нужно собрать еще данных» вместо того, чтобы принимать решение и действовать. Или креативщиков, которые встают в ступор, когда надо просчитать юнит-экономику.

Получается, чтобы найти сильное решение, сделать стратегический проект, нужно либо самому пройти все три фазы с большим напряжением, либо организовать работу команды. И для этого может понадобиться несколько таких кругов.

В моей работе аналитики постоянно жалуются на руководителей: «Вы просите отчёт, а потом начинаете переобуваться – добавьте данные, пересчитайте еще один сценарий. Почему сразу не сказали?» А ответ прост: невозможно предусмотреть всё заранее. Пока не увидишь промежуточный результат, не поймёшь, чего ещё не хватает. Управленческое мышление – оно итерационное по природе.

Каждый руководитель мечтает найти профессионалов «3 в 1» или хотя бы «2 в 1», но такое редко случается.

Компания производит продукты питания и разрабатывает бонусную программу для дистрибьюторов. Есть идея, но приходится ждать, пока аналитики пересчитают прогнозы продаж. Потом ждать, пока маркетологи обновят презентацию, добавят данные о конкурентах, убедительнее сформулируют преимущества. В итоге мозг работает на холостых: задача висит, но решений нет.

Старая парадигма «один человек – одна роль» больше не конкурентоспособна. А чтобы оценить сотрудника или результат работы команды, подрядчика, нужно самому иметь компетенции. И здесь мы подходим к тому, как получить их с помощью искусственного интеллекта.

Как ИИ ускоряет цикл мышления

Давайте представим, что есть «волшебная кнопка»: можно дать задачу аналитику, дизайнеру, маркетологу или даже консультанту-стратегу – и получить ответ сразу, пока вы находитесь в контексте, не ждать несколько дней, а то и недель, пока «простые смертные» выполнят свою задачу.

Хотя вы уже слышали про «нейро-сотрудников», что можно делегировать рутину ИИ-сервисам. И даже уже что-то пробовали. Только эта волшебная кнопка постоянно заедает: машина соображает на уровне первокурсника. А то, что стабильно работало вчера, сегодня начинает галлюцинировать и выдавать бессмыслицу.

Но в этом и заключается огромный потенциал! Волшебные кнопки существуют лишь в сказках. И пока ваши конкуренты ищут волшебников, они встречают сказочников. А вы можете приложить усилия и развить в себе навыки работы не с одной кнопкой, а с целой приборной панелью, и получать стабильный, управляемый результат. Для начала поделюсь личным опытом:

Я хоть и аналитик, но с учетом управленческого опыта и насмотренности на кейсы клиентов, мой ресурс ценнее генерации новых идей, оценки и принятия решений. Я и сам могу обработать данные, просчитать варианты, но меня хватит только на одну такую итерацию. Дальше за один подход выдавать идеи, и тем более упаковывать в сметы проектов или бизнес-планы я не смогу, нужна передышка.

А теперь, работая с нейросетью, я на ходу даю ChatGPT или Claude задачи собрать дополнительные данные, затем закидываю результаты в Gamma для черновика презентации или в Lovable для прототипа сайта. Или с помощью Infogram сразу вижу, как будет выглядеть рекламный каталог.

Когда я смотрю на упакованный вариант, пусть и черновой, у меня уже появляется пища для нового круга размышлений. Находясь в этом контексте, я успеваю сделать 2–3 мыслительных цикла. А дальше отдаю в работу сотруднику или подрядчику четкое задание, на 100% понимаю, как буду принимать работу и плачу только за результат.

Так и у наших клиентов: для кого-то отправной точкой становится продажа идеи.

Василий, коммерческий директор логистической компании. Он сам может сделать «из нуля единицу», упаковать презентацию, зажечь клиентов или партнеров на одной только харизме. А дальше делегирует нейросети рутину, например анализ поставщиков. Потом идет фаза выбора вариантов или поиска новых идей на основе реальных данных. И тут он идет продавать обновленную идею, а на следующей фазе поручает нейросети подготовку тендерной документации или анализ финансово-юридических рисков.

Достичь синергии интеллектов возможно

Как и любой ментальный навык, это требует практики. В этой главе я хотел донести до вас мысль, что «можно по-другому». И даже если у вас был негативный опыт работы с нейросетями, неоправдавшиеся ожидания, то стоит сделать еще одну попытку.

Технологии искусственного интеллекта будут появляться и устаревать еще быстрее, но если вы адаптируете нейронные связи в своем мозгу под общение с ним, с учетом его особенностей и несовершенств, то и правда сможете обойти в конкуренции всех тех, кто консервативно опирается только на человеческий интеллект, либо наивно доверяется полностью искусственному.

Глава 2. Технологические тренды и обзор рынка

Гонка ИИ-вооружений