Фото: пресс-служба
— Какова была цель вашего посещения ведущих китайских технологических компаний?
— Я бываю в Китае регулярно, но в эту поездку хотела заглянуть за витрину технологий: понять, как принимают решения и превращают новые инструменты в рабочие процессы. Мы посетили ByteDance, Alibaba, Tencent, Xiaomi и Huawei. Для предпринимателя это полезнее любой презентации: на месте видно, какие идеи можно применить в своем бизнесе, а какие работают только в масштабе гигантской корпорации.
— Что изменило ваше представление о современном производстве?
— На автомобильном заводе Xiaomi меня поразили масштаб и тишина. Шесть производственных цехов, более 700 роботов: одни работают на линиях, другие перевозят детали между участками. Как нам рассказали во время визита, на заводе всего около 30 сотрудников. Они контролируют качество и подключаются на самых ответственных этапах. Стоишь в огромном цехе и видишь, как почти без людей выпускают автомобили.
— Что позволяет китайским компаниям быстро внедрять новые технологии?
— Решения запускают без долгой цепочки согласований. По моим наблюдениям, такую скорость поддерживает сама система управления. В Alibaba меня поразил горизонт: компания ставит цель проработать 102 года. Там говорят о чередовании периодов интенсивного роста и адаптации: обычно за годом масштабного роста следует год, когда компания настраивает процессы под новый масштаб. Отдельная практика — ротация руководителей подразделений. Им поручают новые направления, чтобы они видели компанию целиком и не замыкались на привычных задачах.
— Как ИИ помогает в повседневной работе предприятий?
— На встрече в ByteDance нам рассказали о кейсе производителя автокомпонентов. Когда останавливалась линия, оператор звал инженера, а описание прежних поломок оставалось в переписке или в памяти людей. Теперь оператор сканирует QR-код у оборудования и описывает сбой. Инженер получает уведомление, фиксирует причину и способ ремонта. При повторной проблеме система находит похожую запись и подсказывает, что проверить. По словам спикера, для запуска не пришлось менять станки: сначала наладили работу с информацией.
Мне нравится этот пример своей практичностью — уже найденное решение не приходится искать заново. Но точность подсказки зависит от того, насколько хорошо специалист описал проблему. В ByteDance нам также рассказывали, как предметный эксперт работает вместе с разработчиком: один знает процесс, другой строит инструмент, а затем они вместе проверяют результат. ИИ может ответить быстро и уверенно даже там, где ошибается. Поэтому человеческая проверка остается частью технологии, а не помехой для нее.
— Не приведет ли увлечение технологиями к тому, что продукт станет сложнее, чем нужно потребителю?
— У некоторых китайских производителей я видела противоречие: изделие качественно сделано, но перегружено функциями. В устройство можно поместить двадцать функций, хотя человеку достаточно пяти. Задача разработчиков — выбрать из них нужные и превратить технические возможности в продуманный продукт.
— Какую задачу вы стремитесь решить с помощью ИИ в Novikov TV?
— Novikov TV — медиасеть, которая помогает брендам выстраивать коммуникацию с премиальной аудиторией в ресторанах, отелях, фитнес-клубах и других пространствах. Мы объединяем развлекательный видеоконтент и рекламу на экранах этих площадок.
Руководителю такой сети важно видеть, как связаны обязательства перед клиентами, возможности площадок, работа команды и финансовый результат. Сегодня эту картину приходится собирать из разных источников: отдельно погружаться в маркетинг, продажи, финансы и технические процессы, сопоставлять показатели и планы подразделений. Двенадцать лет значительная часть знаний о компании и опыта принятия решений была сосредоточена на мне. Я хочу разделить эту нагрузку и видеть общую картину, не собирая ее каждый раз по частям.
— Какие именно ИИ-решения вы решили внедрять в свой бизнес?
— Цифровой двойник компании. На такой модели можно проверять, как будут развиваться события при разных сценариях. Китайские компании сначала оценивают возможные последствия изменений на цифровом двойнике и только затем внедряют их в реальные бизнес-процессы.
В Novikov TV решили использовать сам принцип работы с данными: оцифровывать процессы, собирать знания подразделений в единую базу, анализировать состояние бизнеса и учитывать результаты управленческих решений для компании в целом.
Представим, что мы хотим увеличить объем размещений для клиентов. Прежде чем принять новые обязательства, нужно понять, хватит ли доступных площадок, как изменится нагрузка на техническую и операционную команду и каким может быть финансовый результат. Мы рассчитываем, что ИИ-модель поможет увидеть эти связи и оценить несколько вариантов решения. Но она не будет принимать решение самостоятельно. Я буду проверять исходные данные, сопоставлять расчеты с оценкой руководителей направлений и только после этого решать, что менять в работе компании. Сейчас мы собираем данные маркетинга, продаж, финансов и технических подразделений.
— По каким критериям вы будете оценивать эффективность цифрового двойника?
— Для меня главный признак эффективности — сможем ли мы быстрее генерировать управленческие решения. Сегодня для этого приходится запрашивать данные у нескольких подразделений и вручную сопоставлять их планы и ограничения. Если ИИ-модель поможет делать это быстрее, и руководители будут обсуждать варианты, опираясь на одни и те же данные, значит, она выполняет свою задачу.
Пока двойник разрабатывается, поэтому говорить об экономии времени или финансовом эффекте рано.
— Чему может научить российские компании китайский опыт? И с чего начать перестройку в компании с помощью ИИ?
— Начать нужно с разбора процессов: где команда тратит больше всего времени, повторяет одни и те же действия. Затем выбрать участок, связанный с ключевой задачей бизнеса, и проверить на нем конкретное решение. Руководителю нужно понимать общую логику работы ИИ и одновременно обучать команду. Если сотрудники не знают, как применять инструмент, его появление не изменит работу.
Главная ошибка — ждать результата от одного лишь внедрения ИИ. Не стоит интегрировать инструмент без понятной бизнес-задачи, рассчитывать на автоматический результат без проверки и подготовки персонала к новой работе. Важно сохранить человеческую экспертизу.
— Каким вы видите будущее бизнеса при такой скорости развития ИИ?
— Я думаю, ИИ точно ускорит работу бизнеса и принятие решений. В ближайшие годы будут быстро меняться производство, подход к работе, образование и социальные институты. Рынок труда тоже изменится: часть привычных функций перейдет к системам, а качество человеческой экспертизы может снизиться, если люди перестанут самостоятельно разбираться в задачах.
При этом компании смогут обрабатывать больше данных и быстрее получать результаты. Для бизнеса скорость обучения и перестройки процессов станет таким же важным ресурсом, как оборудование или капитал. Но окончательная оценка решения должна оставаться за человеком: чем больше задач автоматизировано, тем важнее компетенции и ответственность за результат.
Реклама. ООО «Пейперфуд Паблишинг», erid: 2SDnjeWqKmW