Директивы с приоритетом искусственного интеллекта меняют культуру инноваций

Помните ли вы тот момент, когда впервые услышали, что ваша компания переходит на курс «AI-first» (ИИ прежде всего)?

Возможно, об этом объявили на общем собрании, которое сильно отличалось от остальных. Генеральный директор сказал: «К третьему кварталу каждая команда должна внедрить ИИ в свои основные рабочие процессы», и атмосфера в комнате (или в Zoom) резко изменилась. По аудитории прокатилась волна смешанных чувств — от воодушевления до тревоги.

Может быть, вы были в числе любопытствующих. Возможно, вы уже написали скрипт на Python, который суммировал отзывы клиентов, экономя вашей команде по три часа каждую неделю. Или, может быть, вы засиделись допоздна всего на одну ночь, чтобы посмотреть, что будет, если объединить набор данных с промптом для большой языковой модели (LLM). Возможно, вы из тех, кто уже позволил любопытству завести себя в неожиданное место.

Но это объявление ощущалось иначе, потому что внезапно то, что было тихим проявлением любопытства, превратилось в пункт корпоративных OKR (целей и ключевых результатов). Вы, возможно, еще не осознавали этого до конца, но в самом подходе к инновациям внутри вашей компании произошло нечто фундаментальное.

Как происходят инновации

Реальная трансформация редко выглядит как версия из PowerPoint и почти никогда не следует организационной структуре.

Вспомните последний раз, когда на работе прижилось что-то действительно полезное. Это же произошло не из-за презентации вендора или стратегической инициативы, верно? Скорее всего, кто-то засиделся допоздна, когда никто не смотрел, нашел способ сократить часы рутинной работы и упомянул об этом за обедом на следующий день: «Эй, попробуй вот это». Они поделились этим в тренде Slack, и через неделю половина команды уже пользовалась этим.

Разработчик, который использовал GPT для отладки кода, вовсе не пытался оказать стратегическое влияние. Ей просто нужно было вернуться домой к детям пораньше. Менеджер по операционной деятельности, автоматизировавший свою электронную таблицу, не нуждался в разрешении. Ему просто хотелось выспаться.

Это и есть невидимая архитектура прогресса — те неформальные сети, где любопытство течет, как вода сквозь бетон… находя каждую трещину, каждую лазейку.

Но посмотрите, что происходит, когда это замечает руководство. То, что раньше было легким и органичным, становится обязательным. И то, что однажды сработало именно потому, что было свободным, внезапно перестает быть столь эффективным в тот самый момент, когда его начинают измерять.

Великий разворот

Обычно все начинается тихо. Чаще всего тогда, когда конкурент анонсирует новые ИИ-функции — например, онбординг на базе ИИ или сквозную автоматизацию поддержки — заявляя о 40-процентном росте эффективности.

На следующее утро ваш генеральный директор созывает экстренное совещание. В комнате воцаряется тишина. Кто-то прочищает горло. И вы чувствуете, как каждый мысленно прикидывает риски для собственной безопасности на рабочем месте: «Если они ушли так далеко вперед, что это значит для нас?»

В тот же день у вашей компании появляется новый приоритет. Генеральный директор заявляет: «Нам нужна стратегия использования ИИ. Вчерашним днем».

Вот как это сообщение обычно распространяется по служебной лестнице:

• На уровне высшего руководства: «Нам нужна стратегия внедрения ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными».

• На уровне вице-президентов: «У каждой команды должна быть инициатива в сфере ИИ».

• На уровне менеджеров: «Нам нужен план к пятнице».

• На вашем уровне: «Мне просто нужно найти что-то, что похоже на ИИ».

Каждый этап передачи привносит дополнительное давление и уменьшает понимание. Все по-прежнему неравнодушны, но этот перевод искажает изначальный смысл. То, что начиналось как вопрос, который стоило задать, превращается в сценарий, которому все слепо следуют.

В конце концов, имитация бурной деятельности заменяет саму суть инноваций. Возникает странное давление: нужно выглядеть так, будто вы движетесь быстро, даже если вы не уверены, куда именно направляетесь.

Это повторяется в разных индустриях

Один конкурент заявил о переходе на стратегию AI-first. Другой публикует кейс о замене техподдержки на LLM. А третий делится графиком, показывающим прирост производительности. В считанные дни залы заседаний повсюду начинают повторять одно и то же: «Мы должны делать то же самое. Все остальные уже делают это, и мы не можем отставать».

Итак, работа закипает. Затем появляются рабочие группы, общие собрания, стратегические документы и целевые показатели. Командам поручают представить инициативы.

Но если вы уже проходили через это раньше, то знаете: между тем, что компании анонсируют, и тем, что они делают на самом деле, часто лежит пропасть. В пресс-релизах не пишут о пилотных проектах, которые зашли в тупик, о командах, тихо вернувшихся к старым методам, или даже об инструментах, которые использовали один раз и забросили. Возможно, вы знаете кого-то из таких команд или даже сами состояли в одной из них.

Это не сбои технологии или изначального замысла. ChatGPT работает отлично. И команды хотят автоматизировать свои задачи. Эти неудачи носят организационный характер; они случаются тогда, когда мы пытаемся копировать результаты, не понимая, что именно их породило.

И поэтому, когда инновации начинают имитировать все вокруг, становится практически невозможно отличить тех, кто действительно ими занимается.

Два типа лидеров

Вы наверняка видели обоих, и понять, с кем именно вы работаете, очень легко.

Один тратит на прототипирование весь уик-энд. Они пробуют что-то новое, в половине случаев терпят неудачу и все равно появляются в понедельник со словами: «Я собрал эту штуку с помощью Claude. Она зависла через два часа, но я многое узнал. Хотите посмотреть? Это очень просто, но, возможно, это решит ту проблему, о которой мы говорили».

Они стремятся выстроить понимание. Сразу видно, что этот человек действительно работал с ИИ и сталкивался с промптами и галлюцинациями. Вместо того чтобы пытаться звучать уверенно, они рассказывают о том, что сломалось, что сработало лишь отчасти и над чем они все еще ломают голову. Они приглашают вас попробовать что-то новое, потому что создается ощущение, что здесь есть пространство для обучения. Вот как выглядит лидерство через личное участие.

Другой присылает вам директиву в Slack: «Руководство хочет, чтобы к концу квартала каждую команду перевели на ИИ. Планы сдать до пятницы». Они добиваются соблюдения уже принятого решения силой. Это даже слышно по их лексике и по тому, насколько безапелляционно они звучат.

Любознательный лидер создает импульс. Лидер-имитатор порождает раздражение.

Что работает на самом деле

Вам, наверное, не нужно указывать, где именно ИИ приносит пользу. Вы и сами это знаете, потому что видели своими глазами.

• Поддержка клиентов: LLM действительно помогают с тикетами первого уровня. Они понимают намерения, создают чертежи простых ответов и распределяют сложные запросы. Не идеально, конечно — уверен, вы видели сбои, — но достаточно хорошо, чтобы это имело значение.

• Помощь в написании кода: В два часа ночи, когда вы уже наполовину в бреду, а ваш ИИ-помощник подсказывает именно то, что нужно, это ощущается так, будто рядом сидит перепивший кофе младший программист, который никогда не осудит вас за забытую точку с запятой. Сначала вы экономите минуты, затем часы, а после — дни.

Эти небольшие, накопительные победы со временем суммируются. Это не те впечатляющие трансформации, которые обещают в презентациях, а тот тип улучшений, на который действительно можно положиться.

Но за пределами этих зон все становится туманно. Управление доходами на базе ИИ (RevOps)? Полностью автоматизированное прогнозирование? Вы сидели на этих демо-показах и видели, как угасает энтузиазм, как только начинается реальный пилотный проект.

Потерпели ли неудачу создатели этих ИИ-инструментов? Вряд ли. Технология развивается, а созданные на ее основе продукты все еще учатся ходить.

Так как же понять, реально ли внедрение ИИ в вашей компании? Все просто. Спросите кого-нибудь из финансового отдела или операционного блока. Спросите, какими ИИ-инструментами они пользуются ежедневно. В ответ вы можете услышать легкую паузу или извиняющуюся улыбку. «Честно говоря? Только ChatGPT». Вот и все. Никакой корпоративной платформы за $50 тыс. из прошлогодней презентации или дорогого софта из отчета для совета директоров. Просто вкладка в браузере, как у любого студента, пишущего реферат.

Возможно, вы сделаете такое же признание сами. Несмотря на все директивы и инициативы, вашим самым мощным ИИ-инструментом, скорее всего, остается тот же, которым пользуются все остальные. Так что же это говорит нам о разрыве между тем, что мы должны делать, и тем, что мы делаем на самом деле?

Как продвигать изменения в своей компании

Вы, вероятно, уже сами поняли это, даже если никто никогда не облекал это в слова:

1. Показывайте пример на личном опыте: Помните того директора по инжинирингу, которая транслировала свой хаотичный сеанс живого программирования в Cursor? Вы узнали из наблюдения за ее отладкой в реальном времени больше, чем из любой вылизанной презентации, потому что уязвимость и искренность работают лучше любых директив.

2. Прислушивайтесь к тем, кто на периферии: Вы знаете, кто на самом деле эффективно использует ИИ в вашей организации, и это не всегда те, у кого в должности есть аббревиатура «AI». Это любознательные люди, которые тихо экспериментировали, методом проб и ошибок находили то, что работает. И эти знания стоят дороже любого аналитического отчета.

3. Создавайте условия (а не давление): Люди, склонные к экспериментам, всегда найдут выход, а остальных не сдвинуть с места силой. Лучшее, что вы можете сделать — это дать любознательным людям почувствовать себя в безопасности, чтобы они не теряли интерес.

Мы живем в этот странный момент, зажатые между ИИ, который обещают вендоры, и ИИ, который реально существует на наших экранах, и это до боли некомфортно. Разрыв между продуктом и обещанием огромен.

Но чему я научился, пребывая в этом дискомфорте, так это тому, что процветать будут не те компании, которые внедрили ИИ первыми, а те, которые учились на собственных ошибках. Они оставались в состоянии дискомфорта достаточно долго, чтобы он чему-то их научил.

Где вы окажетесь через шесть месяцев?

К тому времени мандат вашей компании на внедрение ИИ введет в действие ведомственные инициативы, контракты с вендорами и, возможно, даже новых сотрудников с приставкой «AI» в должностях. Дашборды будут зеленеть, а в презентации для совета директоров появится целый слайд, посвященный искусственному интеллекту.

Но что существенно изменится в тех тихих уголках, где происходит ваша реальная работа?

Может быть, вы станете похожи на те команды, которые никогда не прекращали своих тихих экспериментов. Ваша система обратной связи с клиентами сможет улавливать паттерны, которые пропускают люди. Ваша документация, возможно, начнет обновляться сама собой. Скорее всего, если вы занимались созиданием до принятия мандата, вы продолжите созидать и после того, как он утихнет.

В этом и заключается невидимая архитектура подлинного прогресса: терпеливая и совершенно равнодушная к показухе. Она не годится для ярких постов в LinkedIn и не вписывается в масштабные нарративы. Но она преображает компании по-настоящему долговечным образом.

Прямо сейчас каждая организация стоит на одном и том же перекрестке: выглядеть так, будто вы внедряете инновации, или создать культуру, которая поощряет реальные инновации.

Давление с целью продемонстрировать инновации реально, и оно растет. Большинство компаний сдадутся и присоединятся к этому спектаклю. Но некоторые понимают, что любопытство нельзя привить насильно, а прогресс нельзя сымитировать. Настоящая трансформация происходит тогда, когда никто не смотрит, — в руках людей, которые продолжают экспериментировать и учиться. Именно с этого начинается будущее.

Сики Чен — сооснователь и генеральный директор Runway.

Читайте больше материалов от наших приглашенных авторов. Или отправьте собственную статью! Ознакомьтесь с нашими рекомендациями здесь.

Добро пожаловать в сообщество VentureBeat!

Наша программа гостевых публикаций — это площадка, где технические эксперты делятся инсайтами и представляют независимый, непредвзятый глубокий анализ ИИ, инфраструктуры данных, кибербезопасности и других передовых технологий, формирующих будущее бизнеса.

Читайте подробнее о нашей программе гостевых постов и ознакомьтесь с оговоренными рекомендациями, если хотите предложить собственную статью!