The post has been translated automatically. Original language: Russian
Many managers have already heard enough about AI agents, autonomous systems, and digital employees. I want "something big" right away, so that the AI sells itself, writes itself, analyzes itself, makes decisions on its own, and preferably immediately rebuilds the entire company.
The result is often predictable. Incorrect implementation, frustration, lost money and time.
The problem is deeper. Most companies have a poor understanding of how their employees actually work. Not according to job descriptions, not according to regulations, and not according to beautiful schemes in presentations. But in reality, what does a person do every day, where does he look for data, what letters does he write, what tables does he fill out, where does he wait for approval, where does he copy the same thing, where does he make mistakes, and where does he just serve the old inconvenient process.
And until the company sees this real chain of action, it cannot properly implement AI.
At the mass level, AI rarely automates the entire position, although we are moving towards this. But it already automates specific actions well. Find data, compare documents, prepare a response, compile a report, check the error, and draft a solution.
AI does not become useful from the very fact of appearing in a company. It becomes useful when embedded in a clear workflow. Not "let's introduce AI into the sales department," but "this is where the manager spends." 40 minutes for CP preparation, it can be accelerated." Not "we need AI for lawyers," but "here, a lawyer checks a standard contract for the same list of risks every time, this can be partially automated."
If a company does not understand what specific steps an employee's work consists of, it will not be able to properly determine which part of the work can already be transferred to AI. And here is an important point. Companies at the initial stage often do not need complex agents at all. Sometimes a regular ChatGPT, Qwen, or other model is enough for an employee to start working faster now. Even a 20% increase in productivity per person is a serious effect on the scale of the department and the company. If there are 10 people in a department and everyone gives at least part of the routine to AI, the team starts doing more with the same staff.
But most companies skip this level. They want "agents" right away, but they don't know what tasks to assign to these agents. They want automation, but they don't understand what exactly to automate. They want an AI strategy, but they don't know the real business logic of their own company.
Yes, data about the actual work of employees will become very valuable over time. They can be used to build automation, train internal assistants, and find bottlenecks in processes. But this should not turn into surveillance of people. The goal is not to monitor every click, but to understand where AI can take the routine off a person.
Now it's a matter of the company's survival. In quiet times, such a card gives an increase in productivity. In a crisis, and we are moving towards it, it becomes a map of perestroika. A company that already understands its processes will be able to quickly integrate AI where it has a real effect. A company that hasn't done this will spend money on platforms, consultants, and pilots, but it still won't understand why AI isn't changing the business economy.
And maybe the next big one. A B2B product in AI will be a system that helps a company see itself. Understand the business logic, analyze the real actions of employees and offer AI tools are where they are really needed. Something like an AI auditor.
AI by itself does not rebuild a business. It accelerates those who have already figured out exactly what needs to be changed.
Многие руководители уже наслушались про ИИ-агентов, автономные системы и цифровых сотрудников. Хочется сразу «что-то большое», чтобы ИИ сам продавал, сам писал, сам анализировал, сам принимал решения и желательно сразу перестроил всю компанию.
Результат часто предсказуем. Неправильное внедрение, разочарование, потерянные деньги и время.
Проблема глубже. Большинство компаний плохо понимают, как на самом деле работают их сотрудники. Не по должностным инструкциям, не по регламентам и не по красивым схемам в презентациях. А в реальности, что человек делает каждый день, где ищет данные, какие письма пишет, какие таблицы заполняет, где ждёт согласования, где копирует одно и то же, где ошибается, а где просто обслуживает старый неудобный процесс.
И пока компания не видит эту реальную цепочку действий, она не может нормально внедрить ИИ.
На массовом уровне ИИ пока редко автоматизирует должность целиком, хотя мы к этому движемся. Но он уже хорошо автоматизирует конкретные действия. Найти данные, сравнить документы, подготовить ответ, собрать отчёт, проверить ошибку, сделать черновик решения.
ИИ не становится полезным от самого факта появления в компании. Он становится полезным, когда встроен в понятный рабочий процесс. Не «давайте внедрим ИИ в отдел продаж», а «вот здесь менеджер тратит 40 минут на подготовку КП, это можно ускорить». Не «нам нужен ИИ для юристов», а «вот здесь юрист каждый раз проверяет типовой договор по одному и тому же списку рисков, это можно частично автоматизировать».
Если компания не понимает, из каких конкретных шагов состоит работа сотрудника, она не сможет нормально определить, какую часть работы уже сейчас можно передать ИИ. И здесь важный момент. Компаниям на начальном этапе чаще всего вообще не нужны сложные агенты. Иногда достаточно обычного ChatGPT, Qwen или другой модели, чтобы сотрудник начал работать быстрее уже сейчас. Даже 20% прироста продуктивности на одного человека это серьёзный эффект в масштабе отдела и компании. Если в отделе 10 человек и каждый хотя бы часть рутины отдаёт ИИ, команда начинает делать больше тем же составом.
Но большинство компаний этот уровень пропускают. Они хотят сразу «агентов», но не знают, какие задачи этим агентам поручить. Хотят автоматизацию, но не понимают, что именно автоматизировать. Хотят ИИ-стратегию, но не знают реальную бизнес-логику собственной компании.
Да, данные о реальной работе сотрудников со временем станут очень ценными. На них можно будет строить автоматизацию, обучать внутренних помощников и находить узкие места в процессах. Но это не должно превращаться в слежку за людьми. Цель не в том, чтобы контролировать каждый клик, а в том, чтобы понять, где ИИ может снять с человека рутину.
Сейчас это уже вопрос выживания компании. В спокойное время такая карта даёт рост продуктивности. В кризис, а мы к нему движемся, она становится картой перестройки. Компания, которая уже понимает свои процессы, сможет быстро встроить ИИ туда, где он даёт реальный эффект. Компания, которая этого не сделала, будет тратить деньги на платформы, консультантов и пилоты, но так и не поймёт, почему ИИ не меняет экономику бизнеса.
И, возможно, следующий большой B2B-продукт в ИИ будет системой, которая помогает компании увидеть саму себя. Понять бизнес-логику, разобрать реальные действия сотрудников и предложить ИИ-инструменты там, где они действительно нужны. Что-то вроде ИИ-аудитора.
ИИ сам по себе не перестраивает бизнес. Он ускоряет тех, кто уже понял, что именно нужно менять.
Share
