Уверен, что этот кейс многим не понравится, но будет полезен для бизнеса. Меня зовут Станислав, как внешний консультант я часто помогаю компаниям найти проблему и решить ее. Методы разные, не так давно попробовал для этих целей ChatGPT, рассказываю, что получилось.

Разговоры о том, что ИИ заберет рабочие места, идут давно. Сам крестный отец искусственного интеллекта Джеффри Хинтон в прошлом году вовсе заявил, что ИИ может привести человечество к вымиранию. Вероятность этого, по его мнению, от 10% до 20%. Что ж, подброшу в этот костер немного поленьев, а в конце выскажу свое непопулярное мнение.

Про компанию, которая ушла в минус

Многие из ритейла узнают в этой истории себя. У салонов сотовой связи сейчас тяжелые времена. В крупных городах количество торговых точек уже давно сокращается. Это началось еще во время коронавируса, когда на первый план вышла удаленка и онлайн-покупки. Пунктов выдачи все больше, а топ-менеджеры магазинов ломают голову и придумывают новые схемы. 

Но есть и другие причины. Падает покупательская способность: растут пошлины, цены на продукты, в июле почти на 12% вырастут тарифы ЖКХ. А еще изменилась налоговая база, плюс не хватает персонала. Круг проблем примерно понятен.

Компания, про которую я рассказываю, присутствует в нескольких регионах. Локации называть не буду, это не так принципиально. Продают мобильные телефоны, аксессуары, сим-карты. Всего 30 магазинов. Последние месяцы работали в минус, прогнозы были неутешительные. Тогда я предложил коммерческому директору вместе использовать нейросеть для анализа ситуации.

Как СhatGPT начал увольнять людей

Мы не просто отправили запрос. Чтобы нейронка выдала по-настоящему ценный результат, с опорой на цифры, с глубоким анализом проблемы и реальными предложениями, потребовалось несколько дней. Это время, которое коммерческий директор потратил на то, чтобы обучить ИИ, дать ему полное представление о бизнесе. Очень важно обучить нейронку, это часть взаимодействия. Не получится просто залить файл и ждать результат, ИИ должен понимать специфику, аббревиатуры, сокращения, которыми пользуются в компании. Все это нужно объяснять. 

Например, коммерческий директор отправил в чат штатное расписание, обязанности сотрудников, информацию по магазинам. И первая рекомендация, которую выдал ИИ: сократить количество сотрудников склада. Оказалось, что трое кладовщиков много, двоих вполне достаточно для того объема работы, который есть. Так ИИ уволил первого сотрудника. 

Дальше нейросеть предложила сократить количество магазинов: одна точка закрывается, 5 других превращаются в 2 мультибренда. Затем ИИ резонно заметил, что если магазинов станет меньше, надо пересмотреть и штатное расписание, и предложил сократить территориальных и категорийных менеджеров. После перешли к отделу кадров. Сначала ИИ предложил уволить одного бухгалтера, но так как у компании несколько юрлиц и большой объем работы, эту рекомендацию отклонили. В переписке с ИИ появилась идея передать функции отдела кадров в бухгалтерию, нейросеть одобрила, и скоро в компании станет еще на одного сотрудника меньше.

В итоге после диалога с нейросетью уволили 6 человек, еще 2 на очереди.

Отмечу, что претензий к этим сотрудникам не было. Они выполняли свою работу, но бездушная вычислительная модель проанализировала цифры и выдала неоспоримый результат: можно задействовать меньше людей, а результат будет тот же. При этом в случае с территориальными менеджерами ИИ также подсказал, что нужно наращивать их компетенции, обучать и развивать сотрудников.

Предвижу гневные комментарии в стиле «Конечно, зачем нанимать новых людей, если можно загрузить старых». Тут есть два аргумента:

1. Да, 8 человек в итоге сократили. Но остальные остались. А это в несколько раз больше людей. Если бы бизнес не начал предпринимать меры, возможно, работы через какое-то время не было бы у всех. 

2. То, что часть сотрудников уволили, не значит, что у других стало в разы больше обязанностей и нагрузки, с которой они не справляются.  

Какие еще рекомендации дал ChatGPT

Увольнение 8 человек сняло с компании финансовую нагрузку в 500 тысяч рублей. Но были и другие рекомендации, которые помогли сократить расходы.

ИИ предложил уменьшить расходы на аренду. Рискованная рекомендация, иногда письмо с просьбой понизить аренду дает обратный эффект. И все же в результате успешных переговоров с арендодателями удалось сэкономить 500 тысяч рублей в месяц. Если умножить на 12 месяцев, получается 6 млн рублей.

Еще одна рекомендация: убрать вакантные позиции с нулевым выхлопом. Это дало еще +200 тысяч в месяц или 2,4 млн в год.

Если сложить все цифры, получится почти 15 млн рублей экономии за год. Неплохая цифра с точки зрения антикризисных мер. Но главное: если до этого компания работала в минус, в последний месяц там вышли на устойчивый ноль.

Сейчас коммерческий директор компании стал еще и промт-инженером (кстати, полезная должность для многих компаний). Запросы ИИ делают продуктивнее совещания, дают возможность посмотреть на проблему шире или под другим углом. Вот недавний случай (цитата):

У меня было координационное совещание. Человек, который занимается кредитным оборотом, говорит: «Оборот упал, я не знаю, что делать, я сделала все». Я даю свой ноутбук: «Задавай все вопросы». Ее так увлекло, что через час она сказала: «Можно я завтра еще к тебе приду?». Действительно, даже час глубокого погружения зачастую помогает найти рабочие варианты. 

Стоит ли бояться ИИ

Стоит. Тем, кто не осваивает новые технологии, и продолжает писать комментарии, как несправедлив мир и как хорошо было, когда газировка с сиропом стоила 3 копейки. ИИ уже давно не просто пишет «текстики», а делает работу на уровне мидла. Мой прогноз такой: через год-полтора в динамичных небольших компаниях останутся сотрудники, которые используют нейронки. Такие ребята будут эффективнее в десятки раз и будут выгодны бизнесу. А другим придется работать руками.

Собственникам и топ-менеджерам я советую как можно скорее научиться работать с ИИ. Качественные промты, обучение под свои задачи — этот инструмент может стать для вас антикризисным менеджером. Например, если у вас минус или ноль, то стоит в первую очередь проанализировать как раз экономику, а после менять бизнес-модель. 

Для тех, у кого все хорошо, тоже есть совет: начните уже сейчас обучать сотрудников. Сначала коммерческих, генеральных, финансовых директоров. Будет сопротивление, оно есть у всех, но когда эта стадия пройдет, когда вы научите алгоритм работать так, как нужно вам, результативность вырастет. Следующие шаги: автоматизация, создание ИИ-агентов с функционалом облегчающим и где-то заменяющим труд сотрудников, в первую очередь маркетинг, обучение, аналитика, управление ассортиментом, HR, база знаний и прочее. Вы получите доступ к безграничным возможностям. Сложные бизнес-модели, ответ на любой вопрос, множество вариантов решения ситуации. 

Чем отличается ИИ от сотрудника? ИИ не скажет вам «Я не знаю».

Этот текст написан кожаным*. А теперь приступаю к вашим комментариям.

*Тут у нас, кстати, вышел спор с коллегами из «Белого кода». Отдал им свой текст, чтобы посмотрели и дали обратную связь, так как с ребятами давно знаком, а они активно ведут блог. В финальной версии увидел длинное тире (—) и сказал, что это признак ИИ, только нейронка их ставит, народ не поймет. Но коллеги были непреклонны, главный аргумент такой: «Есть правила типографики, мы их соблюдаем. Почему, чтобы не выглядеть как ИИ, мы должны демонстрировать отсутствие своего интеллекта и знаний?». Подумал, что человеческое в тексте все сложнее находить, приходится маскироваться под человека и намеренно допускать ошибки. Длинное тире, кстати, решили вовсе убрать. Издержки времени.