The post has been translated automatically. Original language: Russian
An AI strategy can no longer be written once for five years.
Imagine a company that did everything right in 2024: it assembled a working group, attracted consultants, and approved a detailed AI strategy for five years ahead, with selected models, platforms, and an implementation schedule. Today, two years later, a significant part of the technological part of this document would have to be rewritten. During this time , the models themselves, the quality of their work and the cost have changed, new interfaces and methods of application have appeared, and the level of automation, which seemed like a distant prospect at the time, has become common practice.
This does not mean that a strategy is not needed. The mistake lies elsewhere, in trying to choose the tools for years to come once. The direction can and should be long-term, for example, to reduce the processing time of applications by half or to rebuild the customer service model. But the implementation method is changing so fast that it becomes dangerous to fix it for five years . A company that has signed a multi-year contract for a specific platform runs the risk of discovering in a year that it is paying for yesterday.
Therefore, the main advantage is the ability to rebuild. No one can guess the right technology in advance , including those who create these technologies. In practice, adaptivity looks like a repeating cycle. The organization notices what's new, tries it on its real tasks rather than on demo examples, honestly checks if there's any benefit, then changes the process itself instead of just adding a tool, and fixes what worked as the norm for everyone. When the next opportunity appears, the cycle begins again.
The weakest links in this cycle are usually checking and fixing. Few people can honestly check the benefits, because a pilot launched on the initiative of management is almost always declared successful. And anchoring requires boring work with regulations, training, and supervision, which no one wants to do after a bright launch. As a result, the company has dozens of successful experiments and not a single change that has become part of the routine work.
The logic of learning is also changing. Previously, an employee took a course, acquired a skill, and used the tool in about the same way for several years. This won't work with AI, because the tool changes right in your hands. Learning turns from a one-time event into an ongoing process, where practice regularly runs into a new version of technology and requires retraining. At the same time, learning remains a means. It is necessary in order to work better and get results, and the number of completed courses in itself does not mean anything.
Hence the different understanding of maturity. A mature company in the age of AI is not the one with the most licenses, agents, and AI projects, and not one where everyone is constantly opening ChatGPT. A mature company understands where AI really creates value, knows how to quickly test new opportunities, changes jobs based on technology, and at the same time retains quality and responsibility for results.
A good AI strategy today looks less like a plan and more like a habit. She describes where the company is going and how it will learn along the way, while leaving specific tools open.What do you think about this?
Представьте компанию, которая в 2024 году поступила безупречно: сформировала экспертную группу, привлекла внешних консультантов и утвердила детальную стратегию развития в сфере искусственного интеллекта на пять лет вперед. В этом документе были четко прописаны архитектура моделей, платформы и графики внедрения. Однако сегодня, по прошествии всего двух лет, технологический блок этой стратегии во многом утратил актуальность и потребовал бы коренной переработки. За этот короткий срок трансформировались сами технологии, изменились их эффективность и стоимость, возникли принципиально новые интерфейсы и сценарии применения. А глубокая автоматизация процессов, казавшаяся тогда туманной перспективой, превратилась в повседневную реальность.
Из этого вовсе не следует, что стратегия бесполезна. Ошибка кроется в другом — в попытке раз и навсегда зафиксировать стек инструментов на годы вперед. Вектор развития может и должен быть долгосрочным: например, сократить время обработки заявок вдвое или полностью перестроить модель клиентского сервиса. А вот способы реализации меняются так стремительно, что утверждать их на пятилетку становится просто опасно. Организация, связавшая себя многолетним контрактом с конкретной платформой, уже через год рискует обнаружить, что платит за вчерашний день.
Именно поэтому главным конкурентным преимуществом становится гибкость и способность к трансформации. Предугадать триумф той или иной технологии заранее не способен никто, включая ее создателей. На практике адаптивность выглядит как непрерывный, цикличный процесс. Компания отслеживает появление инноваций, тестирует их на реальных бизнес-задачах, а не на демонстрационных кейсах, и честно оценивает практическую пользу. Затем она перестраивает сам рабочий процесс, вместо того чтобы просто внедрить очередной инструмент, и закрепляет успешный опыт как корпоративную норму. С появлением следующей технологической волны этот цикл запускается вновь.
Самыми уязвимыми звеньями в этой цепи обычно оказываются объективная оценка и интеграция. Честно измерять пользу умеют немногие: пилотный проект, запущенный по инициативе руководства, почти обречен на статус «успешного». Закрепление же результатов требует рутинной, кропотливой работы с регламентами, обучением и контролем, за которую никто не хочет браться после яркой презентации запуска. В итоге компания получает десяток громких экспериментов, ни один из которых так и не стал частью операционной деятельности.
Меняется и сама парадигма корпоративного обучения. Прежде сотрудник проходил курс, осваивал навык и годами использовал инструмент в неизменном виде. С искусственным интеллектом этот подход не работает, поскольку инструмент эволюционирует прямо в руках. Обучение превращается из разового события в непрерывный процесс, где повседневная практика регулярно сталкивается с обновлениями технологий и требует переобучения. При этом важно помнить, что образование — лишь средство. Оно ценно исключительно ради повышения эффективности и достижения бизнес-результатов, а само по себе количество пройденных курсов не говорит ни о чем.
Отсюда рождается и новое понимание цифровой зрелости. В эпоху ИИ зрелой признается вовсе не та компания, которая закупила больше всего лицензий, запустила сотню ИИ-проектов или где сотрудники без конца открывают ChatGPT. Зрелый бизнес четко осознает, где именно ИИ создает реальную ценность, умеет оперативно тестировать новые возможности, гибко перестраивает процессы вслед за технологиями и при этом неизменно сохраняет качество и ответственность за конечный результат. Эффективная ИИ-стратегия сегодня похожа не на жесткий план, а на полезную привычку. Она определяет генеральное направление движения и логику непрерывного обучения в пути, оставляя выбор конкретных инструментов открытым. Что вы думаете по этому поводу?
Share
