Я перестал смотреть на бизнес через призму отделов, профессий и отраслей.
Помогаю компаниям расти быстрее через точное внедрение AI и LLM-систем. AI Transformation Leader. Эксперт по агентским системам и капитализации интеллектуального капитала.
Когда ко мне приходит новая компания — будь то производство, логистика, международная торговля или строительство, — я уже не спрашиваю: «Это логистика? Производство? Маркетинг?» Я смотрю глубже. Меня интересует не название должности и не отраслевая специфика. Меня интересует, какие мыслительные операции сотрудники этой компании повторяют изо дня в день, независимо от того, как называется их роль и в какой стране работает бизнес.
В какой-то момент я заметил простую и очень важную вещь. Служба поддержки, сметчик, юрист, маркетолог, менеджер по продажам, специалист по ВЭД — все они занимаются разной работой. Но значительная часть этой работы устроена одинаково. Человек получает информацию. Пытается понять её смысл. Классифицирует. Сопоставляет с тем, что уже знает. Собирает первый осмысленный результат. И передаёт его дальше — тому, кто должен принять решение или сделать следующий шаг.
Для искусственного интеллекта не имеет значения, что именно находится внутри этого процесса: обращение клиента, коммерческое предложение, смета, договор, таможенная декларация или письмо иностранного партнёра. AI не видит отрасль и должность. Он видит последовательность действий. Именно поэтому сегодня мне становится всё интереснее смотреть на компании не через профессии, а через повторяющиеся мыслительные операции.
Покажу на двух проектах, которые на первый взгляд не имеют ничего общего.
Первый. Международная IT-компания. Разрабатывает программное обеспечение для грузовых перевозок и работает в девяти странах. Каждую неделю в службу поддержки приходило около 250 обращений на английском, турецком и арабском. Часть сотрудников отдела продаж в свободное время переводила сообщения, пыталась понять суть, вручную распределяла обращения между подразделениями и надеялась, что ничего не потеряется. Часть обращений действительно терялась. В том числе запросы на партнёрство.
Если убрать из этой истории IT, грузовые перевозки, три языка и девять стран, останется предельно простой процесс: получить информацию → понять смысл → классифицировать → передать дальше.
Мы передали этот участок AI. Система сама переводит обращения на единый язык, определяет тему, присваивает категории, маркирует сообщения и отправляет их в CRM нужному подразделению. Всё, в чём она не уверена, остаётся человеку на проверку. Специалист просматривает такие случаи раз в неделю.
В результате компания получила не только экономию почти тысячи часов работы в месяц. Она перестала терять обращения, которые раньше просто растворялись в общем потоке. В том числе одиннадцать запросов на партнёрство, которые могли вообще не дойти до нужного человека.
Второй проект — из совершенно другой отрасли. PR-стратег яхт-клуба готовил около тридцати коммерческих предложений каждый месяц. Каждое занимало два-три дня работы. Казалось бы, что может быть дальше от службы поддержки международной IT-компании?
Но если убрать слова «яхты» и «коммерческое предложение», мы снова увидим тот же паттерн. Человек получает информацию о проекте. Вспоминает похожие кейсы. Достаёт из памяти подходящую структуру. Начинает собирать документ. Редактирует. Возвращается к формулировкам. Добавляет детали. И в конце концов получает первый вариант, который можно показать клиенту.
Мы загрузили в систему лучшие коммерческие предложения специалиста, его стиль, описания мероприятий и информацию о прошлых проектах. AI получил тот самый контекст, на основании которого эксперт обычно принимал решения и собирал документы.
В результате AI перестал писать «как нейросеть» и начал писать значительно ближе к тому, как писал сам специалист. Теперь полноценный первый вариант предложения появляется примерно за двадцать минут вместо двух-трёх дней.
При этом человек никуда не исчез. Он просто перестал тратить большую часть времени на борьбу с «чистым листом» и сборку первого варианта. Теперь его работа начинается там, где действительно нужны его опыт, вкус и ответственность: уточнить детали, усилить аргументы, выбрать лучший вариант и принять решение.
Перед нами две совершенно разные компании, разные отрасли, разные специалисты и разные документы. Но в обоих случаях AI забирает одну и ту же часть работы: человек получает большой объём информации, должен разобраться в ней, привести её к понятной структуре, собрать первый результат и передать дальше.
Чем больше я смотрю на разные компании — особенно на те, что работают с международными рынками, сложными цепочками поставок и большим потоком документов, — тем чаще вижу этот паттерн. Любой бизнес — это десятки и сотни людей, которые каждый день читают, сравнивают, классифицируют, ищут информацию, проверяют документы, собирают первые версии, формулируют ответы и передают результаты следующим участникам процесса.
Мы настолько привыкли называть это «работой человека», что перестали замечать: значительная часть этой работы представляет собой повторяющиеся мыслительные операции. И именно они сегодня становятся одной из самых точных и выгодных точек применения AI.
Поэтому я всё реже спрашиваю у клиента: «Что у вас можно автоматизировать?»
Мне гораздо интереснее другой вопрос: «Какие мыслительные операции ваши сотрудники повторяют сотни раз в неделю?»
Ответ на него обычно гораздо быстрее показывает, где в компании действительно есть потенциал для искусственного интеллекта.
Причём необязательно пытаться автоматизировать профессию целиком или строить сложную систему вокруг целого отдела. Иногда достаточно забрать у человека одну повторяющуюся операцию, потом вторую, потом третью — и постепенно меняется уже не отдельная задача, а сам способ работы.
Я всё больше склоняюсь к тому, что AI следует внедрять не вокруг профессий и даже не вокруг отраслей. Его нужно внедрять вокруг повторяющегося мышления.
Когда начинаешь видеть эти паттерны, практически любой бизнес — особенно международный — становится гораздо понятнее. Становится ясно, что именно можно передать AI уже сегодня, а что пока лучше оставить человеку: ответственность, вкус, стратегическое решение и финальную ответственность за результат.
Именно в этом, на мой взгляд, и заключается зрелый подход к AI-трансформации. Не в попытке заменить людей. А в том, чтобы освободить их от того, что они и так делают сотни раз в неделю, и дать им возможность работать на уровне, где действительно создаётся ценность.
Олег Паладьев Международный эксперт по ВЭД, стратегическому развитию
Комментариев нет:
Отправить комментарий