Управление с человеческим лицом
Эффективность бизнеса на глобальных рынках поставили в зависимость от темпов внедрения искусственного интеллекта
Глобализация и искусственный интеллект (ИИ) меняют конкурентную среду, однако компании по-разному реагируют на эти факторы. В то время как одни внедряют технологии и аналитику данных в свои бизнес-процессы, другие продолжают полагаться на традиционную управленческую логику, основанную на опыте. Авторы нового исследования представили концептуальную модель, объясняющую, как глобализация, внедрение ИИ и логика принятия решений в организации влияют на эффективность бизнеса. Впрочем, эксперты сомневаются в выводах: ИИ, по их мнению, не способен пока принимать решения там, где требуется человеческий опыт.
Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ
Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ
В исследовании, проведенном в Стамбульском коммерческом университете (опубликовано в журнале SSRN, Social Science Research Network), утверждается, что в условиях обострившейся глобальной конкуренции компании, которые в полной мере используют возможности ИИ, имеют больше шансов выявлять изменения на рынке, экспериментировать с новыми стратегиями и адаптировать бизнес-модели. И, напротив, компании, которые внедряют ИИ поверхностно или сопротивляются его использованию, полагаясь исключительно на логику и опыт при принятии решений, рискуют неверно интерпретировать происходящие события, в результате чего теряют конкурентоспособность.
Глобализация и ИИ не являются нейтральными силами, утверждают авторы работы: от них сегодня зависит, кто будет обладать информацией и властью. Компании, использующие ИИ для работы, повышают способность интерпретировать сложную среду, адаптировать бизнес-модели и достигать более высоких результатов. В отличие от них, компании, которые придерживаются чисто эмпирической логики или поверхностно применяют ИИ, не внедряя его в практику принятия решений, рискуют потерять свои позиции на рынках. Таким образом, одни и те же глобальные и технологические изменения — либерализация торговли, платформизация, распространение ИИ — могут иметь асимметричные последствия для бизнеса.
Сейчас модно утверждать, что глобализация и искусственный интеллект окончательно меняют управленческую логику, что мы вступаем в эпоху, где «данные важнее опыта», а Data-driven — новая истина уровня «не обсуждается», говорит директор по коммуникациям и GR компании ELMA Полина Самуйлова. Но, по ее словам, картина менее линейна. Идея о Data-driven-подходе прекрасно работает в учебниках, презентациях и «почти со всем, что родилось в мире массовых рынков» — B2C, e-commerce, маркетинга. Там действительно важно уметь видеть паттерны, учиться на больших выборках, ловить ранние сигналы.
Но в B2B — на рынке сложных корпоративных решений — все иначе. Здесь нет массовости, обезличенности, «среднего пользователя». Каждая сделка — это два человека. И никакой алгоритм не способен предсказать, что именно станет поворотной точкой в конкретной коммуникации: слово, пауза, сомнение, внутренняя политика заказчика или что-то еще. Data-driven здесь не определяет решение.
В реальности, указывает эксперт, опыт не просто не теряет ценности — он становится единственным инструментом, который удерживает управленца на поверхности в мире, где все слишком быстро меняется. В бизнесе потеря индивидуальности опаснее всего. Не существует двух одинаковых компаний, и не должно существовать двух одинаковых стратегий. На управленческом уровне, где решения ведут к последствиям, ИИ используется меньше или не используется вовсе. Большинство серьезных вопросов — те, что определяют стратегию, инвестиции, риски,— не могут быть решены внутри CRM, BPM или любого другого цифрового контура. Там просто нет данных, которые нужны для реального управленческого суждения.
Это не мешает индустрии обучения расти. 2026 год, уверена госпожа Самуйлова, станет годом институтов «правильного» использования ИИ. Уже сейчас Digital Shift «Сколково» переименован в AI Shift: рынок почувствовал запах денег, и консультирование по ИИ станет огромным бизнесом.
«Но качественные школы и не будут учить менеджеров ИИ. Они все так же будут предлагать нетворк, учить думать и обмениваться опытом. Сохранять свое. Использовать технологии как инструмент, а не как замену мышления. В итоге важен не выбор “данные против опыта”, а умение соединять. ИИ — это ускоритель, он может помочь структурировать знания, ускорить анализ, расширить спектр вариантов. Но решение остается за человеком — за его способностью видеть отношения, контекст, эмоциональные сигналы, риски, которые невозможно предсказать через статистику»,— говорит эксперт.
На практике решения на данных оказываются не столь совершенны, как об этом принято думать, соглашается замдиректора Центра коммуникаций и цифровых решений, руководитель направления исследований Школы управления «Сколково» Владимир Коровкин. Это не значит, что эти системы не нужны или бесполезны. Но это значит, что вопрос стоит не в плоскости выбора «или-или», а в плоскости соединения человеческой интуиции и способности машин к обработке огромных объемов данных. Так что ключевая задача бизнеса — и человечества в целом — не сделать выбор между решениями на интуиции (которой мы называем очень эффективное процессирование неполной информации, не поддающееся полной формализации) и на данных, а найти способы их эффективно объединить.