01-ai-adoption.pdf
41.3 KB
Внедрение AI в организациях: почему тактика проигрывает стратегии
Наблюдаю один и тот же сценарий. Организация решает внедрить AI. Покупают инструмент, выбирают пилотный отдел, запускают. Через полгода подводят итоги: пилот вроде успешный, но на организацию в целом это не повлияло. AI используется на 10% возможностей. Люди не понимают, зачем это нужно. Руководство разочаровано.
Проблема не в технологии. Проблема в подходе.
Тактический подход — это фокус на инструменте. Мы покупаем AI, как покупаем новый принтер: подключили, показали кнопки, работайте. Это даёт быстрые победы, но не меняет ничего в том, как организация думает, принимает решения и работает.
Стратегический подход — это другая история. Здесь AI становится поводом пересмотреть процессы, роли и саму модель работы. Это не покупка инструмента, а трансформация. И она требует того, что обычно не ассоциируется с технологическим проектом: спонсорства руководства, программы управления изменениями, развития новых компетенций у людей.
Почему большинство застревает на тактике? Четыре барьера.
1️⃣ давление результата: руководство хочет ROI через квартал, а не через два года.
2️⃣ страх неизвестности: никто не может точно сказать, как AI изменит конкретные роли.
3️⃣ отсутствие change-компетенции: в организации просто нет людей, которые умеют вести трансформацию.
4️⃣ силосность: каждый отдел играет в свою игру, единой стратегии нет.
AI — это не IT-проект. Это организационное изменение. И относиться к нему нужно соответственно: с диагностикой, стратегией, коммуникацией и поддержкой людей на каждом этапе.
#изменения #AI #организационныйдизайн #changemanagement
mlchanges.org
Наблюдаю один и тот же сценарий. Организация решает внедрить AI. Покупают инструмент, выбирают пилотный отдел, запускают. Через полгода подводят итоги: пилот вроде успешный, но на организацию в целом это не повлияло. AI используется на 10% возможностей. Люди не понимают, зачем это нужно. Руководство разочаровано.
Проблема не в технологии. Проблема в подходе.
Тактический подход — это фокус на инструменте. Мы покупаем AI, как покупаем новый принтер: подключили, показали кнопки, работайте. Это даёт быстрые победы, но не меняет ничего в том, как организация думает, принимает решения и работает.
Стратегический подход — это другая история. Здесь AI становится поводом пересмотреть процессы, роли и саму модель работы. Это не покупка инструмента, а трансформация. И она требует того, что обычно не ассоциируется с технологическим проектом: спонсорства руководства, программы управления изменениями, развития новых компетенций у людей.
Почему большинство застревает на тактике? Четыре барьера.
AI — это не IT-проект. Это организационное изменение. И относиться к нему нужно соответственно: с диагностикой, стратегией, коммуникацией и поддержкой людей на каждом этапе.
#изменения #AI #организационныйдизайн #changemanagement
mlchanges.org
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6💯2
R-02-state-of-orgs-2026-presentation.pdf
64.9 KB
McKinsey опросили больше 10 000 руководителей из 15 стран и 16 отраслей. И выпустили 74-страничный отчёт о том, что происходит с организациями прямо сейчас. Я его прочитала целиком — и делюсь главным.
Три тектонические силы формируют организации в 2026 году.
Первая — проникновение технологий. 88% организаций уже используют AI. Но вот парадокс: 81% не видят значимого влияния на прибыль. Менее 1% руководителей в США называют свои внедрения генеративного AI зрелыми. Большинство застряли в фрагментарных пилотах, не трансформируя организацию в целом.
Вторая — экономические потрясения и геополитика. 72% руководителей ощущают влияние геополитической неопределённости. Тарифы, фрагментация торговли, политическая поляризация — всё это заставляет пересматривать цепочки поставок и стратегии размещения.
Третья — сдвиги в рабочей силе. 75% текущих ролей потребуют переформирования с новыми наборами навыков. Спрос на AI-грамотность вырос в 7 раз за два года — быстрее любого другого навыка.
На пересечении этих сил McKinsey выделяет 9 организационных сдвигов:
1. AI-трансформация. 86% руководителей считают свои организации неготовыми к повседневному AI. AI-пионеры в 2 раза чаще верят, что сотрудники достигнут большего.
2. Люди + AI-агенты. 55% ожидают экспоненциального роста от AI-компетенций, но лишь 30% видят, что сотрудники используют высвобожденное время для задач выше уровнем.
3. Общие сервисы будущего. 84% планируют расширение, но только 6% реализуют полную ценность.
4. Геополитический контекст. Компании с быстрым перераспределением ресурсов — в 2,2 раза выше доходность акционеров. Но только 26% проводят квартальное сценарное планирование.
5. От структуры к потоку. Две трети считают свои организации чрезмерно сложными. Сквозной редизайн процессов ускоряет решения до 3 раз.
6. Фокус на ядре. 56% руководителей понимают ключевые битвы, но среди мидл-менеджеров — лишь 27%. Только 30% перераспределяют ресурсы на уровне предприятия.
7. Производительность нового типа. Организации, инвестирующие в людей и производительность, в 4,3 раза чаще удерживают top-tier результаты.
8. D&I остаётся приоритетом. 90% руководителей глобально по-прежнему считают это важным. Инклюзивность даёт +56% производительности и -50% текучести.
9. Лидерство изнутри наружу. Рефлексивные лидеры на 76% чаще продвигают AI (61% vs 43%). Они яснее видят приоритеты (49% vs 21%). Успешное развитие лидерства удваивает шансы успеха трансформаций.
Три цитаты, которые стоит запомнить:
Что это значит для лидеров изменений:
Во-первых, привыкайте к новой норме — «бизнес как изменение». Времена запуска большой программы изменений с последующим возвратом к обычному режиму прошли. Новая реальность: постоянная способность меняться, восстанавливаться и адаптироваться.
Во-вторых, не увлекайтесь технологиями в отрыве от людей. Формула $1 на технологии : $5 на людей — не метафора, а рабочий принцип успешных организаций.
В-третьих, обеспечьте каскад ясности. Если топ понимает стратегию, а мидл — нет, трансформация буксует.
В-четвёртых, начните с лидеров. Рефлексивные, осознанные руководители — измеримое конкурентное преимущество. Они чаще продвигают AI, яснее видят приоритеты и увереннее ведут команды через неопределённость.
72% организаций не полностью готовы к изменениям. Но те, кто строит способность меняться непрерывно — а не пережидает штормы — выходят победителями.
https://mlchanges.org/
#McKinsey #организации #AI #изменения #лидерство #2026
Три тектонические силы формируют организации в 2026 году.
Первая — проникновение технологий. 88% организаций уже используют AI. Но вот парадокс: 81% не видят значимого влияния на прибыль. Менее 1% руководителей в США называют свои внедрения генеративного AI зрелыми. Большинство застряли в фрагментарных пилотах, не трансформируя организацию в целом.
Вторая — экономические потрясения и геополитика. 72% руководителей ощущают влияние геополитической неопределённости. Тарифы, фрагментация торговли, политическая поляризация — всё это заставляет пересматривать цепочки поставок и стратегии размещения.
Третья — сдвиги в рабочей силе. 75% текущих ролей потребуют переформирования с новыми наборами навыков. Спрос на AI-грамотность вырос в 7 раз за два года — быстрее любого другого навыка.
На пересечении этих сил McKinsey выделяет 9 организационных сдвигов:
1. AI-трансформация. 86% руководителей считают свои организации неготовыми к повседневному AI. AI-пионеры в 2 раза чаще верят, что сотрудники достигнут большего.
2. Люди + AI-агенты. 55% ожидают экспоненциального роста от AI-компетенций, но лишь 30% видят, что сотрудники используют высвобожденное время для задач выше уровнем.
3. Общие сервисы будущего. 84% планируют расширение, но только 6% реализуют полную ценность.
4. Геополитический контекст. Компании с быстрым перераспределением ресурсов — в 2,2 раза выше доходность акционеров. Но только 26% проводят квартальное сценарное планирование.
5. От структуры к потоку. Две трети считают свои организации чрезмерно сложными. Сквозной редизайн процессов ускоряет решения до 3 раз.
6. Фокус на ядре. 56% руководителей понимают ключевые битвы, но среди мидл-менеджеров — лишь 27%. Только 30% перераспределяют ресурсы на уровне предприятия.
7. Производительность нового типа. Организации, инвестирующие в людей и производительность, в 4,3 раза чаще удерживают top-tier результаты.
8. D&I остаётся приоритетом. 90% руководителей глобально по-прежнему считают это важным. Инклюзивность даёт +56% производительности и -50% текучести.
9. Лидерство изнутри наружу. Рефлексивные лидеры на 76% чаще продвигают AI (61% vs 43%). Они яснее видят приоритеты (49% vs 21%). Успешное развитие лидерства удваивает шансы успеха трансформаций.
Три цитаты, которые стоит запомнить:
«Через пять лет две трети необходимых нам навыков будут совершенно другими. А пять лет — это по сути завтра.» — Беттина Дитше, директор по персоналу Allianz
«Великое лидерство начинается с самосознания, и это практика длиною в жизнь.» — Шариз Ле, директор по персоналу Schneider Electric
«Мы знали, что если у нас не будет лидеров на борту, это не сработает.» — Тиффани Бойд, глобальный директор по персоналу McDonald's
Что это значит для лидеров изменений:
Во-первых, привыкайте к новой норме — «бизнес как изменение». Времена запуска большой программы изменений с последующим возвратом к обычному режиму прошли. Новая реальность: постоянная способность меняться, восстанавливаться и адаптироваться.
Во-вторых, не увлекайтесь технологиями в отрыве от людей. Формула $1 на технологии : $5 на людей — не метафора, а рабочий принцип успешных организаций.
В-третьих, обеспечьте каскад ясности. Если топ понимает стратегию, а мидл — нет, трансформация буксует.
В-четвёртых, начните с лидеров. Рефлексивные, осознанные руководители — измеримое конкурентное преимущество. Они чаще продвигают AI, яснее видят приоритеты и увереннее ведут команды через неопределённость.
72% организаций не полностью готовы к изменениям. Но те, кто строит способность меняться непрерывно — а не пережидает штормы — выходят победителями.
https://mlchanges.org/
#McKinsey #организации #AI #изменения #лидерство #2026
❤9🔥9😍2
04-why-ai-wont-fix.pdf
34.4 KB
Почему AI не починит ваш change management
Вижу один и тот же паттерн. Организация не умеет управлять изменениями. Коммуникация хаотична. Спонсорства нет. Стратегия размыта. Люди не понимают, зачем что-то менять. И тогда кто-то говорит: «А давайте внедрим AI! Он всё оптимизирует».
Вот что произойдёт.
AI автоматизирует коммуникации. Только вот если послания были бессмысленными — теперь они будут приходить автоматически. Чаще. Красивее оформленные. И всё так же игнорируемые.
AI проанализирует сопротивление. Вы получите потрясающий дашборд с тепловыми картами готовности. Который будут показывать на совещаниях. И по которому никто не будет действовать.
AI ускорит внедрение. Скорость без направления — это хаос на высокой скорости. Вы просто быстрее приедете не туда.
AI — это усилитель. И в этом его опасность. Усилитель работает в обе стороны. Хороший change management с AI станет ещё эффективнее. Хаотичный — станет масштабнее и быстрее.
Что AI не может: заменить лидера, который берёт на себя ответственность. Создать доверие между людьми. Ответить на вопрос «зачем мы это делаем». Провести тот трудный разговор, который все откладывают. Изменить культуру организации.
Правило простое: сначала наведите порядок в управлении изменениями. Потом усиливайте его технологиями. Иначе вы получите автоматизированный хаос. А это хуже, чем просто хаос.
Когда я объясняю, что такое AI, я говорю, что это ваш цифровой аватар или вашей команды. Те он умеет делать то, что выможете спроектировать, настроить и обучить только в зоне своей экспертизы и системности. Я могу настроить очень системную, человечную и стабильную коммуникацию внутри изменений через AI, но я могу ее настроить через что угодно. Просто так будет быстрее. А вот инвестиционную стратегию я смогу сделать только очень-очень плохую и с AI и без него. И для компании это означает: внедрение возможно там, где у людей в компании высокая экспертиза, связаннность и доверие друг другу.
mlchanges.org
#AI #изменения #changemanagement
Вижу один и тот же паттерн. Организация не умеет управлять изменениями. Коммуникация хаотична. Спонсорства нет. Стратегия размыта. Люди не понимают, зачем что-то менять. И тогда кто-то говорит: «А давайте внедрим AI! Он всё оптимизирует».
Вот что произойдёт.
AI автоматизирует коммуникации. Только вот если послания были бессмысленными — теперь они будут приходить автоматически. Чаще. Красивее оформленные. И всё так же игнорируемые.
AI проанализирует сопротивление. Вы получите потрясающий дашборд с тепловыми картами готовности. Который будут показывать на совещаниях. И по которому никто не будет действовать.
AI ускорит внедрение. Скорость без направления — это хаос на высокой скорости. Вы просто быстрее приедете не туда.
AI — это усилитель. И в этом его опасность. Усилитель работает в обе стороны. Хороший change management с AI станет ещё эффективнее. Хаотичный — станет масштабнее и быстрее.
Что AI не может: заменить лидера, который берёт на себя ответственность. Создать доверие между людьми. Ответить на вопрос «зачем мы это делаем». Провести тот трудный разговор, который все откладывают. Изменить культуру организации.
Правило простое: сначала наведите порядок в управлении изменениями. Потом усиливайте его технологиями. Иначе вы получите автоматизированный хаос. А это хуже, чем просто хаос.
Когда я объясняю, что такое AI, я говорю, что это ваш цифровой аватар или вашей команды. Те он умеет делать то, что выможете спроектировать, настроить и обучить только в зоне своей экспертизы и системности. Я могу настроить очень системную, человечную и стабильную коммуникацию внутри изменений через AI, но я могу ее настроить через что угодно. Просто так будет быстрее. А вот инвестиционную стратегию я смогу сделать только очень-очень плохую и с AI и без него. И для компании это означает: внедрение возможно там, где у людей в компании высокая экспертиза, связаннность и доверие друг другу.
mlchanges.org
#AI #изменения #changemanagement
❤6
original.pdf
582 KB
AI-агенты идут за вашими процессами. И правильно делают.
Все говорят про AI-агентов для клиентов. Чат-боты в поддержке, умные рекомендации в продажах, виртуальные ассистенты на сайте.
А внутри компании тем временем люди тратят до 40% рабочего времени на координацию (это оптимистичный показатель). Не на работу. На организацию работы. Переписки, согласования, ожидание ответов, поиск данных, которые «где-то точно были».
HBR опубликовал статью Kevin DeBrune, Preeti Chhabbria и Craig Le Clair — про то, почему агентов стоит направить внутрь, а не наружу. И мне она зашла.
Три области, где агенты дают максимум
🛠Координация между отделами
Закупки, онбординг, согласования — процессы, которые пересекают границы подразделений и тонут. Каждый отдел со своими системами, приоритетами, скоростью. В пилотах: цикл закупки упал с 23 до 8 дней. Потому что агент запускает параллельные согласования, а не ждёт каждого шага последовательно.
🛠Сбор и синтез информации
Менеджеры тратят до 30% времени на поиск, сбор и компиляцию данных для принятия решений. Агент собирает из разных систем, нормализует, выявляет аномалии, формирует черновик. Подготовка к квартальному обзору: с двух недель до двух дней.
🛠Рутинные решения
80% решений в организации принимаются по известным правилам. Но всё равно ждут человека. Одобрить расходы, назначить тикет, отфильтровать кандидатов. Агент обрабатывает стандартные случаи, передаёт исключения специалисту с контекстом.
Что меня зацепило
Агенты убирают координационный налог, а не людей. Авторы чётко формулируют: цель агентов не в том, чтобы уволить. А в том, чтобы лучшие люди перестали тратить время на организацию чужой работы.
Средний менеджмент затронут больше всего. Потому что именно они сегодня выполняют функцию координации: маршрутизируют задачи, собирают статусы, эскалируют. Эта часть их роли уходит к агентам. Остаётся: суждение, контекст, управление исключениями, вовлеченностью людей, управление смыслами.
Четыре уровня зрелости — от ассистента (подсказывает) до оркестратора (несколько агентов координируют сквозной процесс).
Рекомендация: наращивать автономность постепенно.
Почему это важно
Клиентские AI-решения видны конкурентам и быстро копируются. Внутренние улучшения невидимы снаружи. Но именно они создают кумулятивный разрыв: компания работает быстрее, дешевле, точнее, а почему — снаружи понять сложно.
Три вопроса из статьи, которые стоит задать себе:
1. Какие процессы забирают больше всего времени ваших лучших людей?
2. Где координация между отделами создаёт самые длинные задержки?
3. Какие решения принимаются по правилам, но требуют ручного участия?
И наверное, уже не по статье: не надо спешить увольнять людей в эйфории: AI дешевле. Это очень короткий период и он подходит к концу. Стоимость любой автоматизации для организации не будет низкой.
Но тут у меня оптимизм: более высокая стоимость - более высокая осознанность внедрения и использования.
https://mlchanges.org/
#AI #организационныйдизайн #changemanagement #процессы
Все говорят про AI-агентов для клиентов. Чат-боты в поддержке, умные рекомендации в продажах, виртуальные ассистенты на сайте.
А внутри компании тем временем люди тратят до 40% рабочего времени на координацию (это оптимистичный показатель). Не на работу. На организацию работы. Переписки, согласования, ожидание ответов, поиск данных, которые «где-то точно были».
HBR опубликовал статью Kevin DeBrune, Preeti Chhabbria и Craig Le Clair — про то, почему агентов стоит направить внутрь, а не наружу. И мне она зашла.
Три области, где агенты дают максимум
🛠Координация между отделами
Закупки, онбординг, согласования — процессы, которые пересекают границы подразделений и тонут. Каждый отдел со своими системами, приоритетами, скоростью. В пилотах: цикл закупки упал с 23 до 8 дней. Потому что агент запускает параллельные согласования, а не ждёт каждого шага последовательно.
🛠Сбор и синтез информации
Менеджеры тратят до 30% времени на поиск, сбор и компиляцию данных для принятия решений. Агент собирает из разных систем, нормализует, выявляет аномалии, формирует черновик. Подготовка к квартальному обзору: с двух недель до двух дней.
🛠Рутинные решения
80% решений в организации принимаются по известным правилам. Но всё равно ждут человека. Одобрить расходы, назначить тикет, отфильтровать кандидатов. Агент обрабатывает стандартные случаи, передаёт исключения специалисту с контекстом.
Что меня зацепило
Агенты убирают координационный налог, а не людей. Авторы чётко формулируют: цель агентов не в том, чтобы уволить. А в том, чтобы лучшие люди перестали тратить время на организацию чужой работы.
Средний менеджмент затронут больше всего. Потому что именно они сегодня выполняют функцию координации: маршрутизируют задачи, собирают статусы, эскалируют. Эта часть их роли уходит к агентам. Остаётся: суждение, контекст, управление исключениями, вовлеченностью людей, управление смыслами.
Четыре уровня зрелости — от ассистента (подсказывает) до оркестратора (несколько агентов координируют сквозной процесс).
Рекомендация: наращивать автономность постепенно.
Это проект организационных изменений, а не ИТ-проект. Вот это ключевое. Без change management AI-агенты натыкаются на сопротивление и саботаж. Люди воспринимают ботов как угрозу, если их не вовлекают в проектирование.
Почему это важно
Клиентские AI-решения видны конкурентам и быстро копируются. Внутренние улучшения невидимы снаружи. Но именно они создают кумулятивный разрыв: компания работает быстрее, дешевле, точнее, а почему — снаружи понять сложно.
Три вопроса из статьи, которые стоит задать себе:
1. Какие процессы забирают больше всего времени ваших лучших людей?
2. Где координация между отделами создаёт самые длинные задержки?
3. Какие решения принимаются по правилам, но требуют ручного участия?
И наверное, уже не по статье: не надо спешить увольнять людей в эйфории: AI дешевле. Это очень короткий период и он подходит к концу. Стоимость любой автоматизации для организации не будет низкой.
Но тут у меня оптимизм: более высокая стоимость - более высокая осознанность внедрения и использования.
https://mlchanges.org/
#AI #организационныйдизайн #changemanagement #процессы
❤7👍4
R-06-cm-ai-survey-presentation.pdf
60.3 KB
AI в change management: помощник или стратегический инструмент? Результаты опроса 78 специалистов
Опрос небольшой, 78 менеджеров по изменениям. Но ребята, которые делали - люблю их очень. И менеджеры у них в опросе глобальные менеджеры изменений.
Он показал интересную картину: AI активно используется, но очень избирательно. Специалисты охотно применяют его там, где чувствуют себя безопасно, и избегают там, где он мог бы по-настоящему изменить их работу.
Исследование охватило 5 направлений применения AI в change management. И различия между ними впечатляющие.
Где AI уже встроен в работу
Анализ данных и поддержка решений - лидер: 58% специалистов используют AI всегда или обычно, и только 11% - редко или никогда. AI здесь воспринимается как знакомый, практичный, безрисковый инструмент. Это зона комфорта.
Персонализированное вовлечение сотрудников тоже на высоте: 56% используют регулярно. Но здесь уже виден раскол. 31% не используют вообще.
Где AI буксует
Непрерывный мониторинг и адаптация - самое слабое направление. Только 35% используют регулярно, а 28% - никогда. Это самый высокий показатель отказа среди всех категорий. Управление изменениями в реальном времени пока не реальность для большинства.
Предиктивная аналитика для оценки воздействия изменений - тоже в зоне сдержанности: лишь 36% используют регулярно, 36% - редко или никогда. При том, что прогнозирование - одна из ключевых задач change management.
Авторы исследования задают справедливый вопрос: если менеджеры по изменениям не возглавляют использование AI в изменениях, кто это делает?
Вопрос уже не в том, «нужно ли использовать AI». Вопрос: «Где мы решаем его не использовать, и почему?»
Во вложении оригинал и адаптированный перевод.
https://mlchanges.org/
#AI #changemanagement #исследование #организационныйдизайн
Опрос небольшой, 78 менеджеров по изменениям. Но ребята, которые делали - люблю их очень. И менеджеры у них в опросе глобальные менеджеры изменений.
Он показал интересную картину: AI активно используется, но очень избирательно. Специалисты охотно применяют его там, где чувствуют себя безопасно, и избегают там, где он мог бы по-настоящему изменить их работу.
Исследование охватило 5 направлений применения AI в change management. И различия между ними впечатляющие.
Где AI уже встроен в работу
Анализ данных и поддержка решений - лидер: 58% специалистов используют AI всегда или обычно, и только 11% - редко или никогда. AI здесь воспринимается как знакомый, практичный, безрисковый инструмент. Это зона комфорта.
Персонализированное вовлечение сотрудников тоже на высоте: 56% используют регулярно. Но здесь уже виден раскол. 31% не используют вообще.
Где AI буксует
Непрерывный мониторинг и адаптация - самое слабое направление. Только 35% используют регулярно, а 28% - никогда. Это самый высокий показатель отказа среди всех категорий. Управление изменениями в реальном времени пока не реальность для большинства.
Предиктивная аналитика для оценки воздействия изменений - тоже в зоне сдержанности: лишь 36% используют регулярно, 36% - редко или никогда. При том, что прогнозирование - одна из ключевых задач change management.
Авторы исследования задают справедливый вопрос: если менеджеры по изменениям не возглавляют использование AI в изменениях, кто это делает?
Вопрос уже не в том, «нужно ли использовать AI». Вопрос: «Где мы решаем его не использовать, и почему?»
Во вложении оригинал и адаптированный перевод.
https://mlchanges.org/
#AI #changemanagement #исследование #организационныйдизайн
🔥3❤1
20-ai-impact-on-change.pdf
46.6 KB
AI меняет управление изменениями. Вот карта последствий.
Когда все обсуждают, заменит ли AI людей, давайте зададим другой вопрос: как AI трансформирует саму практику управления изменениями?
Я за последние полгода много наблюдаю за использованием, сама очень много использую и читаю невероятное количество отчетов. .
Возможности: что AI даёт:
🔈 Персонализация в масштабе. Обучение, адаптированное под конкретного человека. Даже эмоциональная поддержка каждого участника хорошо работает. Если настроить анализ и отчеты, которые изначально фиксируются на положительном и задают вопрос: что бы ты мог улучшить. Результаты у нас в командах феноменальные.
🔈 Стратегические инсайты в реальном времени. Мониторинг настроений, убеждённости, сопротивления — как прогноз погоды для организационных изменений. Обожаю нейроленгвистический анализ расшифровок встреч. Да эмоции с видео и более тонкие движения каждого не снимает, но даже базового анализа хватает, чтобы улучшить.
🔈 Культурный и организационный анализ. Прогнозирование вероятности принятия изменений, оценка племенной динамики — то, что раньше требовало месяцев интервью. Вообще легко делается. На основе анализа данных предыдущих периодов и если есть артифакты по прошлым проектам.
🔈 Оценка рисков. Проактивное выявление паттернов, трендов, корреляций. Это самое простое.
Угрозы:
⚡️ Зависимость и эрозия навыков.
⚡️ Культурная стандартизация. AI склонен к универсальным решениям. При определенных настройках и постоянном контроле можно убрать штампы.
⚡️ Предвзятость и ложь. Модель воспроизводит bias данных. Может маргинализировать менее распространённые точки зрения. И самый высокий фокус при настройках: какие данные и информацию мы используем и как оцениваем ее релевантность.
⚡️ Аутентичность и доверие. Дипфейки и убедительный контент затрудняют определение подлинного. Человеческое взаимодействие один на один становится критически важным.
Советы:
💡 Будьте любопытными.
💡 Будьте критичными.
💡 Будьте эффективными.
💡 Будьте человечными.
💡 Будьте открытыми.
💡 Будьте стратегичными.
💡 Будьте информированными.
💡 Будьте этичными.
Стержень один: AI — это инструмент, а не замена. Человечность, аутентичность и доверие не автоматизируются.
AI не заменит ни руководителей, ни консультантов. Но те, кто используют AI, будут стоить дороже.
👉 https://mlchanges.org/
#AI #changemanagement #организационныйдизайн
Когда все обсуждают, заменит ли AI людей, давайте зададим другой вопрос: как AI трансформирует саму практику управления изменениями?
Я за последние полгода много наблюдаю за использованием, сама очень много использую и читаю невероятное количество отчетов. .
Возможности: что AI даёт:
🔈 Персонализация в масштабе. Обучение, адаптированное под конкретного человека. Даже эмоциональная поддержка каждого участника хорошо работает. Если настроить анализ и отчеты, которые изначально фиксируются на положительном и задают вопрос: что бы ты мог улучшить. Результаты у нас в командах феноменальные.
🔈 Стратегические инсайты в реальном времени. Мониторинг настроений, убеждённости, сопротивления — как прогноз погоды для организационных изменений. Обожаю нейроленгвистический анализ расшифровок встреч. Да эмоции с видео и более тонкие движения каждого не снимает, но даже базового анализа хватает, чтобы улучшить.
🔈 Культурный и организационный анализ. Прогнозирование вероятности принятия изменений, оценка племенной динамики — то, что раньше требовало месяцев интервью. Вообще легко делается. На основе анализа данных предыдущих периодов и если есть артифакты по прошлым проектам.
🔈 Оценка рисков. Проактивное выявление паттернов, трендов, корреляций. Это самое простое.
Угрозы:
⚡️ Зависимость и эрозия навыков.
⚡️ Культурная стандартизация. AI склонен к универсальным решениям. При определенных настройках и постоянном контроле можно убрать штампы.
⚡️ Предвзятость и ложь. Модель воспроизводит bias данных. Может маргинализировать менее распространённые точки зрения. И самый высокий фокус при настройках: какие данные и информацию мы используем и как оцениваем ее релевантность.
⚡️ Аутентичность и доверие. Дипфейки и убедительный контент затрудняют определение подлинного. Человеческое взаимодействие один на один становится критически важным.
Советы:
💡 Будьте любопытными.
💡 Будьте критичными.
💡 Будьте эффективными.
💡 Будьте человечными.
💡 Будьте открытыми.
💡 Будьте стратегичными.
💡 Будьте информированными.
💡 Будьте этичными.
Стержень один: AI — это инструмент, а не замена. Человечность, аутентичность и доверие не автоматизируются.
Цитата Max McKeown: «Адаптивность — это мощная разница между адаптацией для выживания и адаптацией для победы». Можно адаптироваться, чтобы выжить — или адаптироваться, чтобы трансформировать свою практику.
AI не заменит ни руководителей, ни консультантов. Но те, кто используют AI, будут стоить дороже.
👉 https://mlchanges.org/
#AI #changemanagement #организационныйдизайн
❤2
original.pdf
333.1 KB
ВНИИ труда оценил, какие профессии заменит ИИ. Не на уровне лозунгов — на уровне каждой трудовой обязанности.
Министерство труда через ВНИИ труда провело масштабное исследование: взяли Общероссийский классификатор занятий (427 групп профессий, 3 285 обязанностей) и для каждой обязанности определили технологическую возможность замещения ИИ и срок массового применения.
Ключевой методологический ход: анализировали не профессии целиком, а каждую трудовую обязанность. Потому что внутри одной профессии часть задач заменяема, часть нет.
Текущая ситуация
В среднем ИИ применяют 5,8% организаций России. Каждая семнадцатая.
Лидеры: торговля (13,3%), образование (11,9%), ИТ (10,7%). Аутсайдеры: госуправление (2,0%), сельское хозяйство (2,5%).
В IT-отрасли 88% организаций уже применяют ИИ. В ближайшие 5 лет — 96%. Железнодорожный транспорт: 86% сейчас, 97% через 5 лет.
Кто уязвим больше всего
Служащие (офисные работники) — 82% обязанностей в зоне высокого и критического риска замещения. Это самая уязвимая группа. Делопроизводство, обработка данных, стандартные операции.
Для сравнения:
Руководители — 58% обязанностей без риска.
Специалисты высшего уровня — 60% без риска или с низким.
Квалифицированные рабочие — 48% в зоне высокого + критического риска, но остальное ИИ пока не может заменить.
Региональный разрез
Промышленные регионы уязвимее: Рязанская (8,12%), Калужская (8,12%), Курская (8,0%) области. Республики Кавказа — наименьший потенциал замещения: Ингушетия (6,82%), Чечня (7,0%), Тыва (7,04%).
Разрыв небольшой (6,82% — 8,12%), но при масштабе рынка труда это существенно.
Что важно
Авторы подчёркивают: степень замещения отражает технологическую возможность, а не экономическую целесообразность или фактическое сокращение занятости. То есть ИИ может заменить обязанность, но вопрос — будет ли это экономически оправдано.
Топ-5 барьеров: недоступность цифровой инфраструктуры, её отсутствие, низкая осведомлённость, финансовые ограничения, нехватка специалистов.
Возможности: рост производительности, инфраструктура для ИИ, переобучение кадров.
Мне понравился подход: не гадать «заменит ИИ бухгалтеров или нет», а разобрать каждую обязанность. В одной профессии часть задач — под замену, часть — нет. Именно так и стоит думать про автоматизацию.
👉 mlchanges.org
#AI #рыноктруда #автоматизация #производительность #Россия
Министерство труда через ВНИИ труда провело масштабное исследование: взяли Общероссийский классификатор занятий (427 групп профессий, 3 285 обязанностей) и для каждой обязанности определили технологическую возможность замещения ИИ и срок массового применения.
Ключевой методологический ход: анализировали не профессии целиком, а каждую трудовую обязанность. Потому что внутри одной профессии часть задач заменяема, часть нет.
Текущая ситуация
В среднем ИИ применяют 5,8% организаций России. Каждая семнадцатая.
Лидеры: торговля (13,3%), образование (11,9%), ИТ (10,7%). Аутсайдеры: госуправление (2,0%), сельское хозяйство (2,5%).
В IT-отрасли 88% организаций уже применяют ИИ. В ближайшие 5 лет — 96%. Железнодорожный транспорт: 86% сейчас, 97% через 5 лет.
Кто уязвим больше всего
Служащие (офисные работники) — 82% обязанностей в зоне высокого и критического риска замещения. Это самая уязвимая группа. Делопроизводство, обработка данных, стандартные операции.
Для сравнения:
Руководители — 58% обязанностей без риска.
Специалисты высшего уровня — 60% без риска или с низким.
Квалифицированные рабочие — 48% в зоне высокого + критического риска, но остальное ИИ пока не может заменить.
Региональный разрез
Промышленные регионы уязвимее: Рязанская (8,12%), Калужская (8,12%), Курская (8,0%) области. Республики Кавказа — наименьший потенциал замещения: Ингушетия (6,82%), Чечня (7,0%), Тыва (7,04%).
Разрыв небольшой (6,82% — 8,12%), но при масштабе рынка труда это существенно.
Что важно
Авторы подчёркивают: степень замещения отражает технологическую возможность, а не экономическую целесообразность или фактическое сокращение занятости. То есть ИИ может заменить обязанность, но вопрос — будет ли это экономически оправдано.
Топ-5 барьеров: недоступность цифровой инфраструктуры, её отсутствие, низкая осведомлённость, финансовые ограничения, нехватка специалистов.
Возможности: рост производительности, инфраструктура для ИИ, переобучение кадров.
Мне понравился подход: не гадать «заменит ИИ бухгалтеров или нет», а разобрать каждую обязанность. В одной профессии часть задач — под замену, часть — нет. Именно так и стоит думать про автоматизацию.
👉 mlchanges.org
#AI #рыноктруда #автоматизация #производительность #Россия
❤2