Пост канала
- фото
ГлобалТех. ИИ, песочные часы и девальвация профессиональных навыков Сегодня прошёл ГлобалТех, добрела до дома и сразу, делюсь своими записками на полях, тезисно, хотя некоторые мысли заслуживают отдельных постов. В один пост не влезло)) Конечно, для меня самой интересной оказалась сессия, посвящённая ИИ. Причём не столько технологиям, сколько тому, как компании пытаются получить от них реальные экономические эффекты. Норникель. Искали эффекты в бэк-офисе, а нашли на производстве. Начинали, как и многие, с управленческих и учётных функций. Сделали пилоты, посмотрели результаты и обнаружили, что существенной экономии нет. Сотрудников ведь не обязательно становится меньше оттого, что они получили ИИ-помощника. Кто-то будет быстрее готовить отчёт, а кто-то просто на десять минут дольше пить чай. В P&L разницу можно и не заметить. А вот когда пошли во вспомогательные производственные процессы, экономика появилась практически сразу. Например, генеративный ИИ подбирает аналоги запасных частей с учётом складских остатков. Или помогает проводить переговоры по технико-коммерческим предложениям, добиваясь снижения цены на 15–20%. Вполне сопоставимо с результатом хорошего закупщика. Понравилась постановка вопроса: а какие ещё эффекты мы умеем считать, кроме сокращения FTE? Пересекается с моей статьей для Актион о как защитить эффекты.,Потому что в отдельных процессах сокращать уже некого, а резервы эффективности по-прежнему огромные. Лента. ИИ скоро станет таким же обычным инструментом, как Excel.Когда-то Excel и мобильные телефоны были роскошью, а сегодня никто не готовит инвестиционное обоснование покупки каждой лицензии Excel с расчётом окупаемости до копейки. С ИИ, вероятно, произойдёт то же самое. В «Ленте» уже разделяют расходы на обязательную технологическую гигиену и инвестиции, которые должны приносить измеримые эффекты. Но есть нюанс. Купить инструмент и научить людей им пользоваться — две разные управленческие задачи. Можно раздать всем доступы, отчитаться о внедрении и обнаружить, что сотрудники продолжают работать по-старому. Ростелеком. Малые компании могут обогнать корпорации. И вот здесь интересная мысль. Малый бизнес быстро пилотирует и быстро внедряет. Средний и крупный тоже научились быстро пилотировать, а дальше начинаются корпоративные приключения: бюджеты, согласования, персонал, сопротивление изменениям, необходимость тиражировать решение на сотни и тысячи сотрудников. И успешный пилот иногда годами остаётся успешным пилотом. Мне очень понравилась аналогия возможностей ИИ в российском бизнесе с песочными часами. Сверху широкая воронка - крупные корпорации с огромными деньгами, инфраструктурой и возможностями. Посередине компании, которым сложно конкурировать по объёму инвестиций - это узкая серединка часов. А снизу стартапы, у которых нет тяжёлой инфраструктуры, многолетних ИТ-ландшафтов и необходимости согласовывать каждое движение с десятком подразделений. И они внедряют самые дешевые и быстрые инструменты в Вполне возможно, что именно снизу появятся будущие единороги. И сегодня у небольших компаний есть реальный шанс обогнать крупных игроков в применении ИИ. Не деньгами, а скоростью. Норникель. ИИ-чемпионы — это не обязательно айтишники. В компании попросили руководителей выделить сотрудников, которые станут проводниками ИИ внутри бизнеса. Причём выбирают не обязательно самых технически подкованных. Ищут тех, у кого горят глаза, кто готов пробовать новое, умеет структурно мыслить, не боится сложностей и способен договариваться со смежниками. Дальше этих людей обучают ИИ и дают лучшие инструменты. Вот это мне особенно близко. Я вообще считаю, что при внедрении ИИ гораздо важнее найти человека, которому интересно придумать, как сделать иначе, чем того, кто прекрасно знает, почему ничего не получится. Лента. А что будет с профессией айтишника? Прозвучала достаточно жёсткая мысль: профессиональные ИТ-навыки, которые мы накапливали последние двадцать лет, начинают терять свою исключительную ценность.
Открыть в MAX- Просмотры
- 58
- ER
- 6,9%
- Реакции
- 4