Трансформация бизнеса с помощью ИИ - это не про то, чтобы поставить чат-бота на поддержку и ускорить пару процессов. Речь о другом: компания пересобирает оргмодель, процессы и источники данных так, чтобы искусственный интеллект работал как постоянный драйвер изменений. Один из самых последовательных сторонников такого подхода - старший партнёр BCG Шервин Ходабанде.

Кто формирует повестку ИИ-трансформации в BCG

Шервин Ходабанде занимает должность старшего партнёра и управляющего директора BCG и соруководит направлением ИИ в компании по Северной Америке. Его экспертиза - не отдельные модели, а связка между алгоритмами и бизнес-решениями, которые эти алгоритмы обслуживают.

Эту позицию он продвигает через несколько площадок. В феврале 2022 года вышел его TED Talk «Why people and AI make good business partners», где он разбирает, как перестроить компанию, чтобы люди и машины учились друг у друга. В октябре 2020 года в MIT Sloan Management Review вышла его статья «Expanding AI's Impact With Organizational Learning» - о том, что без организационного обучения даже хорошие модели не дают устойчивого эффекта.

Чем трансформация бизнеса с помощью ИИ отличается от автоматизации процессов

В большинстве компаний искусственный интеллект в бизнесе до сих пор появляется как набор отдельных инициатив: чат-бот, предиктивная модель для отдела продаж, автоматическая категоризация документов. У каждой инициативы свой владелец, свой бюджет и свой локальный эффект.

BCG формулирует это жёстче. По данным BCG, компании, которые получают значимый эффект от ИИ, воспринимают его как масштабную программу бизнес-трансформации, а не как отдельную техническую инициативу. Разница не в технологиях, а в управленческом подходе: точечная автоматизация отвечает на вопрос «как сделать быстрее», трансформация - на вопрос «что именно мы делаем и зачем».

Эта разница хорошо видна в задачах. ИИ для оптимизации бизнес-процессов обычно сводится к метрикам вроде «время обработки заявки сократилось на треть». Трансформационный подход заставляет пересматривать саму операционную модель: какие роли остаются у людей, какие решения принимает модель, как перестраивается оргструктура и меняется ли вообще продукт.

Из чего складывается трансформационный подход к ИИ

По версии BCG, для работы ИИ компаниям необходимо встраивать его в ткань бизнеса и ключевые процессы, подключать правильные источники данных, перестраивать существующие процессы и выстраивать обратную связь, чтобы модель постоянно улучшалась. Это не чек-лист, а четыре связанных условия, без которых система не работает.

Первое - данные. Без них любая модель превращается в демо. BCG отдельно подчёркивает, что внедрение ИИ в компании требует инвестиций в дата-governance и платформы данных, иначе качество моделей будет плавать, а вместе с ним - и доверие пользователей.

Второе - процессы. ИИ нельзя «прикрутить сбоку» к существующему процессу - его нужно пересобирать так, чтобы на выходе системы был человек или следующий шаг, способный использовать полученный сигнал. Это самый тяжёлый пункт: меняется не софт, а работа отделов.

Третье - обратная связь. Модель без механизма постоянного обучения быстро устаревает. BCG описывает это как замкнутый цикл: решение модели - действие сотрудника - результат - новые данные для модели. Без такого цикла ИИ-стратегия бизнеса остаётся разовой акцией с коротким эффектом.

Четвёртое - люди. BCG выделяет agile-методологии с кросс-функциональным сотрудничеством: data scientist, бизнес-менеджер, владелец процесса, технолог, а также финансы и юристы работают в одной команде, а не передают друг другу эстафету через квартальные отчёты.

Что это значит для бизнеса

Для российских компаний выводы BCG работают с поправкой на локальный контекст. Цифровая трансформация компании в формате «поставили ИИ и забыли» почти всегда заканчивается разочарованием: модели есть, эффекта нет, а бюджет уже съеден.

Практический шаг, который стоит сделать до любых внедрений, - честно описать текущую оргмодель: где принимаются решения, какие данные реально доступны, кто будет владельцем модели после запуска. Если на эти вопросы нет ответа, ни один пилот не масштабируется.

Второй шаг - запускать ИИ-проекты сразу с владельцем на стороне бизнеса, а не с владельцем на стороне ИТ. Без бизнес-заказчика ИИ остаётся экспериментом ради эксперимента, и через полгода о нём перестают вспоминать.

Третий - закладывать в бюджет не только разработку модели, но и перестройку процессов вокруг неё. По опыту BCG, именно этот пункт обычно недофинансирован, и именно он определяет, станет ли ИИ частью бизнес-модели или останется игрушкой для одного отдела.

Итог

Трансформация бизнеса с помощью ИИ - это управленческая задача, а не техническая. Разница между оптимизацией и перестройкой - в том, меняет ли компания оргмодель, источники данных и роли людей, или просто ускоряет то, что уже есть.

Если хотите понять, где в вашей компании ИИ даст эффект трансформации, а где останется точечной оптимизацией, начните с экспресс-аудита текущих процессов.