Алина Кукарина о том, почему трансформация с использованием ИИ начинается до выбора технологии

      Инвестиции в ИИ быстро расширяются, организации внедряют сопилотов, агентов и генеративный ИИ в различных функциях. Тем не менее, бизнес-трансформация, которую многие лидеры ожидали, может оставаться трудной для определения. Анализ 2026 года показал, что почти 40% компаний, отслеживающих экономию затрат на ИИ, достигли менее 10%, в то время как 90% планировали увеличить свои бюджеты. Кроме того, 38% финансовых лидеров и 39% генеральных директоров считали, что слишком рано определять, приносит ли ИИ ценность.

      Для Алины Кукариной, соучредителя Deeply Human Innovation, эти цифры указывают на более широкий вопрос лидерства. Ее опыт в области цифровой трансформации, программного обеспечения и управленческого обучения побудил ее исследовать, как организации принимают решения до того, как технологии вступают в картину. Она предполагает, что естественной реакцией на разочаровывающие результаты может быть изучение технологии, модели или принятия сотрудниками. Более глубокая проблема может возникнуть раньше в процессе. Организации могут начать внедрение, не определив точно, что они пытаются улучшить.

      Этот разрыв можно описать как «разрыв в мышлении». Компании обычно разрабатывают финансовые планы, графики внедрения и дорожные карты технологий, в то время как структурированное мышление, которое связывает эти элементы, может получать меньше внимания. Кукарина говорит: «Начальный вопрос часто становится: ‘Где мы можем использовать ИИ?‘ Более полезной отправной точкой было бы спросить: ‘Что мы пытаемся улучшить и почему?‘»

      Это различие имеет значение, потому что технологии могут ускорить существующий рабочий процесс сRemarkable эффективностью. Если этот рабочий процесс содержит ненужные шаги, неясную ответственность, слабые данные или решения, которые сильно зависят от человеческого суждения, автоматизация может усугубить проблемы, возникающие в больших масштабах. Кукарина указывает на простой принцип. «Оценка процессов должна предшествовать оценке ИИ. Организации должны понимать, как происходит работа, где создается или теряется ценность и где человеческое суждение остается важным, прежде чем назначить технологии какую-либо роль», — утверждает она.

      В своем подходе она рассматривает пять связанных элементов: Проблема, Люди, Процесс, Технология и Результат. Проблема устанавливает цель. Люди показывают, кто затронут и где важны суждение, экспертиза и доверие. Тем временем процесс показывает, как работа происходит в настоящее время. Технология определяет, какую технологию выбрать и будет ли ИИ предоставлять значимую помощь. Результат определяет бизнес и человеческие результаты, которые руководство ожидает улучшить, и должен быть определен с самого начала.

      Эта последовательность также создает более прочную основу для решений руководства, включая финансовые. Инициативы по ИИ несут затраты, связанные с программным обеспечением, инфраструктурой, обучением, управлением, интеграцией и потенциальными ошибками. Их ценность может распространяться на удовлетворенность клиентов, опыт сотрудников, качество обслуживания и операционную эффективность. Кукарина утверждает, что лидеры выигрывают от совместного изучения этих аспектов. Например, ответ, сгенерированный ИИ, может увеличить скорость, влияя на то, как клиент воспринимает организацию, в то время как план развития сотрудников, сгенерированный ИИ, может повлиять на доверие и мотивацию.

      Метрики успеха тогда заслуживают такого же внимания, как и планы внедрения. Количество лицензий, число пользователей и потребление токенов могут описывать активность и затраты, в то время как бизнес-воздействие требует более широкого взгляда. Кукарина указывает на сэкономленное время, удержание, удовлетворенность сотрудников, репутацию и качество взаимодействия с клиентами как примеры индикаторов, которые могут показать, приносит ли технология значимую ценность.

      Исследования по трансформации ИИ подтверждают важность этого более широкого взгляда. Около 70% потенциальной ценности ИИ находится в основных функциях, таких как продажи, маркетинг, производство, цепочка поставок и ценообразование, области, где редизайн рабочего процесса может иметь значительные последствия. В другом исследовании было установлено, что редизайн рабочего процесса имел наибольшую связь с влиянием EBIT среди 25 изученных организационных атрибутов.

      Таким образом, люди становятся частью уравнения внедрения с самого начала. Работа Кукариной в Deeply Human Innovation включает стратегические консультации, разведку и исследования, инновационные программы и создание экосистем, направленных на соединение технологических амбиций с человеческими и организационными соображениями. Ее опыт показывает, что реакции сотрудников могут предоставить ценную оперативную информацию. Сопротивление может выявить накопленную усталость от изменений, неясные обязанности, недостаточную подготовку или практические проблемы, которые были упущены в исполнительном планировании.

      Эта перспектива также информирует ее «Компасс благополучия», построенный вокруг четырех принципов: проактивное мышление, целенаправленные решения, ориентированный на человечность дизайн и адаптивность. Этот каркас побуждает лидеров рассматривать сценарии, в которых модели, рынки, регулирование, ожидания рабочей силы или бизнес-условия меняются. Он также приглашает их оспаривать предположения, такие как универсальная готовность данных или ожидание, что каждая новая возможность ИИ принадлежит где-то в организации.

      Ее философия выходит за рамки внедрения ИИ. Цель Deeply Human Innovation — внедрить ориентированное на человечность мышление в инструменты, команды и системы, формирующие цифровой мир. Эта перспектива помещает организационные решения в более широкий социальный контекст, где бизнес-выборы могут влиять на сотрудников, клиентов, сообщества и будущие поколения.

      «Качество наших инструментов имеет значение, и качество мира, который эти инструменты помогают нам создать, тоже имеет значение», — замечает Кукарина. Для лидеров это расширяет разговор об ИИ от развертывания до ответственности. Стратегическое преимущество может заключаться в развитии дисциплины для определения того, где принадлежит интеллект, как люди участвуют и какие результаты заслуживают инвестиций.

      По сути, технологии могут ускорить выполнение, но стратегическое суждение остается человеческой ответственностью. Для Кукариной это суждение начинается до внедрения, с вопросов, которые выбирают задавать лидеры.