Компании все чаще обращаются ИИ для трансформации своих бизнес-процессов. Однако успешная AI-трансформация требует не просто автоматизации отдельных задач, а фундаментального переосмысления самих процессов – своего рода «переход от улучшения седел к созданию автомобилей». Эта статья рассматривает два аспекта такой трансформации.
Первая часть посвящена методологиям и фреймворкам, которые помогают бизнесу перейти от точечной автоматизации к радикальному преобразованию процессов с учетом возможностей ИИ. Мы рассмотрим, какие подходы используют лидеры рынка, какие этапы включают подобные методологии, и какие инструменты и лучшие практики рекомендуется применять. Также приведем примеры, как эти методологии воплощаются на практике.
Вторая часть фокусируется на когнитивных ловушках и барьерах, которые мешают компаниям внедрять ИИ и отказываться от устаревших подходов. Речь идет о ментальных установках, страхах и заблуждениях – от боязни технологий до недоверия к алгоритмам – которые могут тормозить прогресс. Будут рассмотрены примеры таких ловушек в разных отраслях, а также данные исследований и консалтинговых компаний, подтверждающие масштаб проблемы.
От автоматизации к переосмыслению: новый взгляд на процессы
Традиционные программы автоматизации обычно нацелены на улучшение существующих процессов – ускорение выполнения задач, сокращение затрат и ошибок. Однако потенциал ИИ гораздо шире: умные алгоритмы способны не только делать старую работу быстрее, но и радикально изменить сам способ работы.
Необходимо взглянуть на свои ключевые процессы заново, «с чистого листа». В Гарвардском обзоре бизнеса 2023 г. подчеркивается: «с появлением новых возможностей ИИ компании должны заново продумать, какие задачи действительно нужны, с какой частотой и кем выполняются. Многие компании рассматривают внедрение ИИ как основание для пересмотра сквозных процессов. Иначе говоря, вместо точечного улучшения отдельных этапов они проводят end-to-end реинжиниринг процессов, используя ИИ для полного переосмысления цепочки создания ценности.»
В частности, недавно CEO Shopify заявил, что перед расширением штата они в компании будут использовать ИИ, чтобы попытаться сначала решить задачу без людей. Руководство ждёт доказательств, что невозможно достичь целей с помощью автономных AI-агентов.
Иначе говоря, вместо точечного улучшения отдельных этапов они проводят реинжиниринг процессов, используя ИИ для полного переосмысления цепочки создания ценности.
Такой подход продолжает идеологию Business Process Reengineering (BPR), популярной в 1990-х. Еще тогда М. Хаммер призывал не просто автоматизировать, а кардинально перепроектировать процессы ради революционных улучшений. Сегодня ИИ дает новый импульс этой идее. Например, благодаря современным ИИ-технологиям возможно устранить или изменить сами задачи, а не только ускорить их выполнение.
Еще раз: нужно не улучшать сёдла и подковы, а изобрести автомобиль. Мне очень нравится эта аналогия, и вы мне ничего за это не сделаете.
Практика подтверждает эффективность этого подхода: компании в разных отраслях уже применяют ИИ для кардинального изменения процессов – от управления активами клиентов до работы с инженерными данными. Так, отмечается, что банки, страховщики, промышленные и медико-технические фирмы используют ИИ для трансформации: персонализации инвестиционных рекомендаций, автоматического расчета страховых выплат, переосмысления процессов техобслуживания оборудования и т.д. Все это выходит за рамки простой автоматизации и подразумевает новые модели работы, созданные при участии ИИ.
Подходы и фреймворки AI-трансформации
Чтобы системно подойти к переосмыслению процессов, компании разрабатывают специальные методологии AI-трансформации. Существует несколько популярных фреймворков и подходов:
AI-стратегия и реинжиниринг процессов. Многие консультанты рекомендуют начинать с увязки возможностей ИИ со стратегическими целями организации. Например, фреймворк OnStrategy предлагает 4 фазы разработки AI-стратегии: (1) выравнивание ИИ с миссией и видением компании, (2) формирование политики управления ИИ и этических норм, (3) идентификация возможностей применения ИИ для повышения продуктивности и для полной трансформации процессов, и (4) построение дорожной карты ИИ с конкретными инициативами и целями. Такой подход гарантирует, что проекты по внедрению ИИ будут не разрозненными экспериментами, а частью общей стратегии.
“Re-envision, Start Small, Scale Big” (переосмыслить – начать с малого – масштабировать). Консалтинговые фирмы выделяют ключевые шаги для AI-трансформации. Так, в недавней статье Forbes предложена методология из трех этапов: во-первых, радикально переосмыслить цели и процессы компании с учетом новых технологий (не ограничиваться существующими рамками); во-вторых, начинать с небольших пилотных проектов, думая масштабно – то есть быстро тестировать идеи в ограниченном масштабе, но с расчетом на последующее расширение успешных решений; в-третьих, развивать AI-компетенции в организации, обучая персонал и внедряя культуру данных и экспериментов. Такой подход позволяет избежать паралича масштабом задачи: компания видит “большую картину”, но действует итеративно, накапливая успехи и опыт.
Гиперавтоматизация и интеграция технологий. Gartner и другие аналитики вводят понятие «hyperautomation» – комбинирование разных технологий (RPA, machine learning, NLP и пр.) для максимального охвата и переустройства процессов. Это не отдельная методология, а скорее подход: рассматривать весь набор доступных цифровых инструментов (включая ИИ) и использовать их совместно, чтобы добиться либо экстремальной автоматизации существующего процесса, либо создать совершенно новый, ранее невозможный процесс. Идея в том, чтобы постоянно искать, что еще можно переделать с помощью ИИ, выходя за пределы локальных улучшений. В результате некоторые процессы могут быть полностью перепроектированы – скажем, от ручной обработки документов перейти к цифровому конвейеру, где ИИ классифицирует и извлекает данные, а человек лишь принимает итоговые решения.
Модели зрелости и управление изменениями. Отдельно стоит упомянуть фреймворки управления самой трансформацией. McKinsey выделяет «шесть знаковых шагов» для перестройки компании под цифровую эпоху. Среди них: объединение бизнес- и ИТ-компетенций для совместной работы над инновациями, масштабное обучение персонала новым навыкам, перестройка технологической архитектуры и др. Главный вывод McKinsey: чтобы ИИ и цифровые технологии дали эффект, недостаточно внедрить один-два инструмента – требуется «фундаментальная перенастройка того, как компания работает», затрагивающая тысячи сотрудников и ежедневные процессы. Компании применяют собственные модели зрелости ИИ, определяя этапы от экспериментов к масштабированию, и следят за прогрессом по этим этапам.
Этапы процесса AI-трансформации
Несмотря на разнообразие подходов, можно выделить типичные этапы трансформации бизнес-процессов с помощью ИИ:
Стратегическое осмысление и целеполагание. На этом начальном этапе руководство компании формулирует, для чего внедряется ИИ и какие процессы/бизнес-модели предполагается трансформировать. Важно соотнести ИИ-инициативы с миссией, видением и общей стратегией компании. Например, если целью является превосходный клиентский сервис, то ИИ следует применять там, где он реально усилит ценность для клиента, а не просто ради технологии. На данном этапе часто проводят стратегические сессии, формируют высокоуровневый список приоритетных областей для изменений.
Оценка процессов и данных, подбор случаев использования. Далее проводится детальный анализ текущих процессов (as-is): где узкие места, ручные рутинные операции, задержки, ошибки. Параллельно оценивается готовность данных – какие данные уже собираются и пригодны для алгоритмов, где есть пробелы. На этом этапе команды выявляют конкретные возможности для применения ИИ. Практически, это формирование каталога юзкейсов: какие задачи можно автоматизировать для роста продуктивности и где ИИ способен в корне изменить способ выполнения работы. Например, можно выделить две категории возможностей: повышение эффективности существующих операций (удешевить и ускорить текущее) и трансформация продуктов/услуг либо бизнес-модели (создать совершенно новые подходы). Логично начинать с поиска “быстрых побед” в области эффективности, что разогреет команду и подготовит ее мышление к более смелым изменениям.
Дизайн будущего процесса (to-be) и переосмысление роли человека. На этом ключевом этапе проектируются новые процессы с учетом ИИ. Важно не просто прикрепить алгоритм к старой схеме, а перерисовать схему процесса, исходя из того, что теперь могут делать машины, а что – люди. При внедрении ИИ надо решить «что будут делать люди, а что машины» на каждом шаге процесса. Часто получается, что часть задач вообще отпадает, другие выполняются реже или автоматически по триггеру, а роль человека смещается в сторону контроля, принятия исключений или более творческих задач. Поэтому новый процесс может выглядеть радикально иначе. Например, если раньше сотрудник вручную проверял заявку, запрашивал данные и принимал решение, то в новом процессе ИИ-модель мгновенно скорит заявку, проверяет по базам и предлагает решение, а человек лишь утверждает нестандартные случаи. Перераспределение работ между ИИ и людьми – центральный момент дизайна. Здесь же учитываются требования по контролю, этике и т.п. (напр. какие решения ИИ может принимать автономно, а где требуется финальное слово человека). Результатом этапа становится проект обновленного бизнес-процесса и описание требований к ИИ-системам.
Разработка и пилотирование решений. После проектирования запускаются сами инициативы: сбор и подготовка данных, разработка или внедрение ИИ-моделей, интеграция их в ИТ-системы компании, изменение интерфейсов и рабочих инструкций. Часто начинают с пилотов на ограниченном участке: например, один регион, один продукт, одна команда. Пилот позволяет проверить гипотезы, измерить эффект, отладить взаимодействие человека и ИИ. Здесь используется гибкая методология: быстрыми циклами улучшать модели, процессы и пользовательский опыт (UX) сотрудников. На этапе пилота особенно важна обратная связь пользователей – принимают ли сотрудники новую систему, доверяют ли рекомендациям ИИ, не возникают ли сбои в смежных операциях. Успешные пилоты переходят к следующему шагу.
Масштабирование и внедрение в операционную деятельность. Когда решение доказало свою эффективность, его тиражируют на весь соответствующий блок бизнеса. Это может включать обучение большого числа сотрудников, обновление регламентов, расширение ИТ-инфраструктуры (например, разворачивание моделей в продакшен-среде с нужной мощностью). Этап масштабирования часто наиболее сложен, так как требует change management – управления организационными изменениями: нужно преодолеть сопротивление, встроить новые процессы в повседневную работу, обеспечить поддержку руководства. Компании-первопроходцы создают специальные " AI центры экспертизы" или команды “AI трансформации”, которые сопровождают внедрение и помогают другим отделам адаптироваться.
Мониторинг, улучшение и дальнейшее переосмысление. Трансформация – это не разовый акт, а постоянный процесс. После внедрения важно отслеживать показатели нового процесса (KPI по скорости, качеству, удовлетворенности клиентов и т.д.), сравнивать с базовой линией. ИИ-системы требуют мониторинга на предмет качества прогнозов, отсутствия сбоев или дрейфа данных. На основе собранной информации компания может улучшать модели и процессы итеративно, добавлять новые функции ИИ, или переходить к трансформации смежных областей. Фактически, достигается цикл непрерывного улучшения, но уже на новом, более высоком уровне возможностей благодаря ИИ.
Когнитивные ловушки и барьеры при внедрении ИИ
Несмотря на впечатляющие возможности ИИ, многие компании сталкиваются с человеческими факторами, замедляющими или искажающими внедрение новых технологий. Различные когнитивные ловушки, страхи и убеждения могут удерживать организации в рамках устаревших подходов, даже когда технические возможности позволяют двигаться вперед. Рассмотрим основные психологические и организационные барьеры на пути AI-трансформации.
Недоверие к ИИ и ощущение потери контроля. Одна из ключевых установок – люди не доверяют “черному ящику” и боятся передать машине принятие решений. Это можно назвать «восприятием угрозы автономии»: сотрудники и менеджеры опасаются, что ИИ будет действовать непредсказуемо или непрозрачно, и они утратят контроль над процессом. Особенно остро это проявляется там, где ставки высоки – например, пилоты боятся полностью полагаться на автопилот в сложных ситуациях, врачи настороженно относятся к диагнозам от ИИ без объяснений. Если люди не понимают, как и почему алгоритм принимает решение, они инстинктивно ему не доверяют. Отсюда требование “пусть лучше человек решает, хоть медленнее, зато понятно”. Недостаток прозрачности и объяснимости ИИ подпитывает эту ловушку.
Страх ошибок и ответственности. Связанное с первым – убеждение, что ИИ может фатально ошибиться, а отвечать придется людям или компании. Часто спрашивают: «Если ИИ совершит ошибку, кто за это будет в ответе?». Пока законодательство не дает прямого ответа, ответственность лежит на компании. Это рождает осторожность и даже паралич инициатив: руководители могут предпочитать старый, неэффективный, но предсказуемый процесс, нежели рискнуть и столкнуться с юридическими или репутационными последствиями сбоя ИИ. Особенно в регулируемых отраслях (медицина, финансы) страх перед потенциальными ошибками алгоритма и последующим разбором “кто виноват” сильно тормозит внедрение.
Опасение за рабочие места и роли. Один из самых распространенных человеческих страхов – боязнь потерять работу из-за ИИ. Сотрудники, чья деятельность частично автоматизируется, могут сопротивляться нововведениям из страха стать ненужными. Согласно опросам в США, «74% американцев обеспокоены, что ИИ приведет к потерям рабочих мест уже в ближайшие 12 месяцев». Даже если объективно ИИ предназначен помочь, а не уволить, восприятие часто иное. В истории технологий это не новое явление (вспомним всяких луддитов), но с ИИ страх обостряется, так как он претендует не только на физический труд, но и на интеллектуальные задачи. В результате персонал может саботировать или избегать использование новых инструментов, тихо продолжая работать “по старинке”, чтобы показать необходимость своего ручного труда. Этот фактор – серьезный барьер, особенно при внедрении RPA, чатботов и прочих систем, явно заменяющих функции людей. Если не предпринять мер (обучение новым навыкам, гарантии, вовлечение сотрудников в новые роли), страхи за рабочие места могут свести на нет все начинания.
“Не жили с ИИ нечаго и начинать” – скептицизм и отрицание пользы. Другой когнитивный барьер – недооценка возможностей ИИ или убежденность, что это модный пузырь, который на практике не даст результатов именно в нашем случае. Это может быть установка лидеров: “Наш бизнес уникален, ИИ нам не поможет” или “пока рано, технология сырая”. Такой пессимизм часто связан с ограниченным знанием – руководство просто не до конца понимает потенциал современных AI-решений. Сюда же относится «ловушка технологических пессимистов», когда компания пробует ИИ один раз в ограниченном виде, ожидает чудес, получает средний результат и разочарованно отказывается от технологии. Например, внедрили чатбот – он ответил не на все вопросы клиентов – проект свернули как неудачный. Подобная поспешность с выводами мешает дать ИИ-шанс раскрыть ценность через доработку и обучение. Консервативное мышление, ориентация лишь на прошлый опыт приводят к тому, что устаревшие процессы сохраняются, а новые инструменты считаются “игрушками” или “непригодными”.
Когнитивные искажения. Проблемой могут быть и личные ментальные модели руководителей, принимающих решения о трансформации. Например, status quo bias (предпочтение оставаться при текущем положении) или боязнь потерь сильнее, чем желание приобретений, способны заставить топ-менеджера отклонить проект по внедрению ИИ, даже если потенциальная выгода велика – потому что изменение пугает больше, чем неэффективность статуса кво. Когнитивная инерция – склонность мыслить в старых категория – приводит к тому, что цифровые инициативы просто не получают поддержки. Наконец, типичный байес, предвзятость подтверждения, может выражаться в том, что скептически настроенное руководство будет замечать лишь негативные примеры ИИ и игнорировать положительные, чтобы подтвердить свое изначальное убеждение “все это не работает”. Такие психологические эффекты трудно выявить, но они явно присутствуют во многих организациях, особенно с длительной историей и устоявшейся культурой.
Таким образом, набор ментальных барьеров охватывает страхи (потеря контроля, ошибки, увольнения), недоверие и непонимание технологии, а также скептицизм и устоявшиеся убеждения. Эти факторы зачастую переплетены. Например, непонимание принципов работы ИИ усиливает недоверие; страх за работу подкрепляет негативный настрой к экспериментам с ИИ, и т.д. Важно, что все они – человеческого происхождения, и работать с ними нужно методами управления людьми, а не техники.
Масштаб проблемы: аналитика и статистика
Как много компаний сталкиваются с упомянутыми барьерами? Исследования показывают, что проблема носит массовый характер. Почти все крупные организации сегодня экспериментируют с ИИ, но лишь немногие сумели внедрить его повсеместно. По данным McKinsey, хотя «почти 92% компаний планируют увеличить инвестиции в ИИ», только 1% руководителей оценивают свою компанию как зрелую в области ИИ – где ИИ полностью интегрирован в процессы и дает значимый результат. Основное препятствие на пути к зрелости – лидерство и организационная инерция: сотрудники готовы менять работу, но лидеры не задают нужного темпа и направления. Иными словами, технологически могло бы быть лучше, но топ-менеджмент не всегда решается “жать на газ” в трансформации.
Другое исследование, Boston Consulting Group (2024), показало, что 74% компаний затрудняются масштабировать и получать отдачу от AI-инициатив. То есть пилоты идут, но на этапе превращения их в реальную повседневную практику три четверти организаций буксуют. Это подтверждает, что переход от точечных успехов к новой норме – самое узкое место, где часто и действуют когнитивные барьеры (ведь техника-то уже работает, мешают организационные причины).
Статистика неудач AI-проектов также заставляет задуматься. По некоторым оценкам, «более 80% проектов в области ИИ терпят неудачу», что почти вдвое хуже, чем у обычных ИТ-проектов. Конечно, часть вины лежит на сложности самих технологий и данных. Но аналитики подчеркивают, что часто проекты проваливаются не по техническим причинам, а из-за человеческого фактора – отсутствия ясной стратегии, ошибок менеджмента, недостатка доверия к результатам и пр. Например, опрос S&P Global в 2025 г. выявил тревожный рост числа компаний, которые вообще сворачивают большинство своих AI-инициатив: доля таких выросла до 42% (по сравнению с 17% годом ранее). В среднем почти половина пилотных проектов по ИИ не доходит до стадии внедрения в производство.
В совокупности данные указывают, что когнитивные и организационные барьеры – главная причина разрыва между потенциалом ИИ и реальным его использованием. Технологии становятся все доступнее, инвестиции растут, но культурные изменения отстают. «Риск для бизнес-лидеров сейчас не в том, что они думают слишком масштабно, а в том, что они мыслят слишком мелко»– то есть ограничивают себя рамками старых подходов, боясь сделать решительный шаг.
Чтобы преодолеть эти ловушки, компании все чаще прибегают к программам change management параллельно с техническими проектами. Лучшие практики здесь включают: открытое обсуждение целей ИИ, обучение персонала (развеивать мифы и страхи), поэтапное вовлечение скептиков, демонстрацию «историй успеха» внутри компании, создание смешанных команд (опытные сотрудники плюс data scientists) – чтобы возникало взаимопонимание. Например, при внедрении ИИ в управление запасами ритейлер может провести семинары для менеджеров закупок, показать, что алгоритм – это помощник, который избавит от рутины, а не конкурент.
Наконец, культура неудач: важно донести, что пробовать и ошибаться с новыми технологиями – нормально. Ловушка “попробовали раз – и бросили” преодолевается, когда руководство говорит: “Первый блин комом ожидаем, учимся и улучшаем”. Тогда команда не боится делать второй, третий итеративный пилот, вместо того чтобы хоронить идею после одной осечки.
Подводя итог, когнитивные барьеры – это серьезное испытание на пути любой организации, стремящейся к цифровой трансформации с ИИ. Однако понимание их природы и масштабов уже прокладывает путь к решениям. Как показала практика, компании, сумевшие наладить диалог между людьми и технологиями, победив страхи и изменив мышление, добиваются выдающихся результатов. В конечном счете, ИИ-трансформация – это столь же человеческий, сколь и технологический проект. Успех требует и передовых алгоритмов, и открытого разума.
Заключение
Трансформация бизнес-процессов с использованием ИИ – это шанс для компаний сделать качественный скачок в эффективности и инновациях. Но реализация этого шанса зависит не только от наличия передовых технологий, но и от правильной методологии внедрения и готовности людей меняться.
С одной стороны, существуют проверенные фреймворки и подходы, позволяющие планомерно перейти от точечной автоматизации к фундаментальному переосмыслению процессов. Ключевые элементы – стратегическое видение, поэтапный реинжиниринг с участием ИИ, пилотирование и масштабирование, развитие компетенций и управление изменениями. Примеры лидеров рынка демонстрируют, что такой подход приносит реальные плоды: процессы становятся быстрее, гибче, точнее, а порой рождаются и совершенно новые решения, недоступные ранее (как в случае с предиктивной аналитикой или когнитивной автоматизацией). Лучшие практики подсказывают: для успеха важны поддержка верхов, фокус на ценности, работа с данными, этика и обучение людей. При соблюдении этих условий ИИ способен из инструмента для “настройки седла” превратиться в двигатель настоящего “автомобиля” – бизнеса нового поколения.
С другой стороны, мы увидели, что на пути к этой цели лежат не только технические, но и психологические барьеры. Страхи, недоверие, привычки и заблуждения могут незримо саботировать прогресс. Компании должны осознавать эти когнитивные ловушки и проактивно их устранять. Статистика убедительно говорит о том, что организационная и культурная готовность – решающий фактор успеха: там, где лидеры и сотрудники открыты новому, ИИ-программы приносят результаты, а там, где правят инерция и страх, проекты буксуют или проваливаются.
Таким образом, формула AI-трансформации включает два равноправных компонента: правильный метод (framework, план, технология) и правильный майндсет (готовность меняться, учиться, доверять новому). Без методологии энтузиазм может вылиться в хаос экспериментов, а без преодоления барьеров мышления даже лучший план останется на бумаге.
Для руководителей, задумавших подобные перемены, задача – быть и архитектором изменений, и “психологом” для своей организации. Нужно уметь вдохновить видением будущего процесса, обеспечить четкий план действий, и параллельно создать среду, где люди не боятся ИИ, а воспринимают его как возможность роста. Компании, которым это удается, уже сегодня вырываются вперед, закрепляя конкурентные преимущества. Остальным же предстоит сделать выбор: оставаться в комфортных рамках старых процессов или преодолеть страх и выйти на новый уровень с помощью ИИ. Как метко было сказано, «чтобы оставаться на месте, нужно бежать со всех ног, а чтобы куда-то попасть – бежать вдвое быстрее». В эпоху ИИ бизнесу действительно приходится бежать быстрее – и успех будет у тех, кто сумеет побороть внутренние преграды и максимально использовать технологии ради развития.
Всем спасибо за прочтение, не подписывайтесь на мой телеграмм-канал, ведь у меня его нет.