Большинство стратсессий по AI устроены одинаково. Собираемся в переговорке и ищем тот самый процесс, на котором AI-агент заработает компании миллиарды. Находим. После можно запустить такой пилот. Показываем демку на правлении. На этом всё. Организация при этом никак не меняется.
Я делаю другую сессию. Процессов, в которые стоит внедрять AI, в любой компании десятки, если не сотни. Выбрать один — не проблема. Проблема в том, чтобы перестроить компанию так, чтобы AI заходил во все эти процессы: быстро, надёжно и с понятной экономикой.
Зачем
Чтобы у управленческой команды появилась единая и трезвая система координат. Без магии с презентаций и без страха, что AI всех заменит к следующему кварталу.
Разбираемся, где AI реально окупается в вашем бизнесе, а где только красиво выглядит. Почему почти все корпоративные пилоты умирают, не дойдя до продакшена. С каких процессов начинать. И как перестроить компанию, чтобы агенты забирали на себя реальную операционную нагрузку, а не жили в отдельной лаборатории.
Программа
Примерная. Точный состав собираем под конкретный запрос.
- Кладбище пилотов. По оценкам, 95% компаний не получают от AI-проектов никакой прибыли. Разбираем, откуда это берётся и что делают по-другому те 5%, у которых получилось.
- AI как технология общего назначения. Разбираем общие паттерны технологических волн: как компании проходили прошлые трансформации, кто на них заработал, а кто потерял, и что из этого следует для вас.
- Где AI даст вам преимущество. Разбираем конкретные бизнес-функции вашей компании. Где эффект измеряется деньгами, а где — слайдами.
- Портфель AI-инициатив. Как управлять десятками проектов одновременно. Когда пилот пора закрывать, а когда масштабировать. И как не держать годами пилот, который всем жалко закрыть.
- Надёжность. AI ошибается непредсказуемо, а агент ещё и умеет действовать: отправлять письма, менять данные, принимать решения. Разбираем, как строить метрики качества и контролировать безопасность. С учётом российской специфики: закрытый контур, персональные данные, доступ к моделям.
- Экономика. Сколько стоит развернуть AI-решение на своих серверах или в облаке у провайдера и что выгоднее в вашем случае. Почему одна и та же модель на одном и том же железе может обойтись в три раза дороже или в три раза дешевле. И как снижать эту стоимость системно: от инженерных настроек до продуктовых решений, которые часто экономят больше, чем покупка новых карт.
- Практика. Берём ваши бизнес-направления и выбираем первые процессы для трансформации. Проектируем, как эти процессы будут устроены после пересборки. Не «приделать агента сбоку», а перестроить процесс вокруг него.
- Масштабирование. Первые процессы — это не цель, а фундамент. Разбираем, как строить единую платформу, чтобы каждый следующий агент собирался быстрее предыдущего, и как вести за собой организацию, которая одновременно боится AI и ждёт от него чуда.
Что остаётся у компании
Стратегия по ключевым функциям в компании. По итогам практической части команды оцифровывают и защищают стратегию автоматизации конкретных бизнес-функций: с экономикой, архитектурой и метриками успеха.
Дорожная карта масштабирования. Пошаговый план, как эта стратегия не превращается в парочку пилотов, а станет фундаментом AI-трансформации для всей компании: какую платформу строить, какие компетенции растить в команде и в каком порядке переносить подход на другие функции.
Напишите мне — за 30 минут обсудим вашу ситуацию и поймём, стоит ли вам уже сейчас начинать AI-трансформацию.