Семён Колосов: менеджмент и стратегия

ИИ сделал отдельных людей в 10 раз продуктивнее, но ни одна компания от этого не стала в 10 раз ценнее Очень точная мысль из статьи Джорджа Сивулки. Он пишет, что в 1890-х текстильным фабрикам поставили электромоторы вместо паровых машин. Но 30 лет почти никакого роста выпуска не было. Отдача появилась в 1920-х, когда перестроили саму фабрику: конвейер, мотор на каждый станок, новое распределение работы. Ибо дело не в моторе, а в том, что фабрику не перестроили вместе с ним. Сейчас то же самое с ИИ. Есть запрос от компаний: "хотим обучить всех сотрудников ИИ". Через полгода у каждого свой стиль промптов, документы, не связанные ни с чем и куча слитых данных в чат гпт. Каждый работает быстрее, но в разные стороны. Это как скопировать лучшего сотрудника в тысячу клонов без координации, но получить бардак, а не прорыв. Продуктивные люди не делают продуктивную компанию автоматически. Связи между этими уровнями не возникают сами. Когда всё связано и работает системо Сивулка зовёт это институциональным ИИ, в отличие от индивидуального. Его 7 столпов: 1. Координация. Тут база, лебедь, рак и щука. 2. Сигнал против шума. Генерировать легко, а найти настоящее и важное сложно. 3. Объективность. Модели любят "подлизать", слабый сотрудник получает союзника, который скажет "ты прав". 4. Глубина против общего использования. Общая модель решает любую задачу средне. Конкурентное преимущество живёт там, где инструмент заточен под одну узкую задачу вашей отрасли и копает в ней глубже, чем общая модель когда-либо сможет. 5. Выручка против экономии времени. Большинство продуктов продают время, а мерить нужно выручку с тех же ресурсов. 6. Внедрение против инструмента в вакууме. Прежде чем учить отдел, опишите процесс – иначе ИИ ускорит тот же хаос. 7. Инициатива без запроса. Институциональный ИИ сам замечает риск, который никто не заметил. Как это обеспечить отдельная история. Для начала хотя бы перед обучением спросите: хотите сэкономить время или увеличить выручку? Это разные задачи и разная цена ошибки. У нас с ИИ есть шанс пройти этот путь быстрее, чем фабрики в 1890-х, если не путать продуктивного человека с продуктивной компанией.