Искусственный интеллект проникает в приоритеты руководства компаний

Развитие бизнеса в современном мире невозможно серьезно рассматривать в отрыве от технологических трендов. О том, как они влияют на организацию управленческой структуры компаний и их подходы к формированию человеческого капитала, говорили участники панельной дискуссии «Лидер + ИИ = новый архитектор будущего?», организованной «Ведомостями» на Петербургском экономическом форуме (ПМЭФ-2026).

Без новых технологий сейчас, в принципе, невозможно развитие сотрудников, их навыков и компетенций, отметила, открывая дискуссию, ее модератор, первый заместитель главного редактора «Ведомостей» Лана Самарина. При этом, по ее мнению, если влияние на кадровый потенциал автоматизации производства исследуется уже давно, то внедрение систем искусственного интеллекта (ИИ) – новый тренд, требующий отдельного изучения.

О том, как влияет внедрение ИИ на организационные и кадровые процессы в непроизводственной сфере, рассказал генеральный директор «Сбермаркетинга» Дмитрий Орченко. В качестве примера он привел мультиагентную платформу «Марк» на основе ИИ, которую «Сбермаркетинг» разработал совместно со «Сбером». По сути, ИИ в данном проекте берет на себя функции координатора и исполнителя маркетинговых задач. «Моя мечта – сделать однокнопочное решение для запуска рекламной кампании», – описал цель проекта Орченко.

Суть идеи – максимально автоматизировать маркетинг, пояснил спикер. Клиент сможет ставить задачу не в маркетинговых метриках (охват аудитории, количество переходов на сайт продавца и т. п.), а сразу в бизнес-индикаторах, таких как, например, объемы продаж. После этого ИИ должен проанализировать результаты предыдущих рекламных кампаний, свежие данные и аналитику, составить медиаплан компании и даже сгенерировать соответствующий контент. Далее ИИ в автоматическом режиме соберет отчетность и скорректирует при необходимости параметры рекламных компаний.

Пока это мечта, признал спикер, потому что есть сложности технического характера: сложно вовлекать в процесс подрядчиков, подстраиваться под требования клиентов разного типа, собирать все необходимые данные в рамках единой ИТ-инфраструктуры. Есть и экономические ограничения: компания следит за эффективностью и на каждом шаге оценивает стоимость замены труда специалистов вычислительными мощностями.

На данном этапе, по словам Орченко, в рамках платформы «Марк» уже внедрены ряд блоков системы и более 10 ИИ-агентов, в частности, «агент-брифовальщик». Он обрабатывает заказы клиентов, разбивает их на задачи и перераспределяет эти задачи между конкретными исполнителями – сотрудниками и другими ИИ-ассистентами.

Производственная необходимость

О возможных путях внедрения ИИ в управленческие практики компаний реального сектора в ходе панельной дискуссии рассказал генеральный директор группы компаний «Аскона» (производитель и ритейлер товаров для здорового сна, дома и интерьера) Александр Маненок. После обучения руководства в компании решили идти «снизу» – через вовлечение большого числа сотрудников, рассказал спикер. «Мы понимали: если не вовлечем людей в эту большую перестройку, процесс пойдет тяжело. Нам не хотелось действовать через верхнеуровневый контроль и давление», – объяснил Маненок.

В компании обучили работе с ИИ около 1200 сотрудников, но требовать применения полученных навыков на работе не стали, дав им сначала возможность «наработать лайфхаки в быту», упростив личную жизнь, а также научить «не бояться» ИИ. После чего, по словам спикера, люди сами начали предлагать использовать ИИ-инструменты и на работе. Этот процесс был встроен в общую программу ИИ-трансформации компании, и счет таких инициатив пошел на сотни. «Так как компания вертикально интегрированная, то есть внутри есть производственные комплексы, логистика, ритейл, оптовые каналы, бэк-офис, финансовая аналитика, отовсюду пошли инициативы и запросы, мы их структурировали», – описал ситуацию Маненок.

Гендиректор «Асконы» подчеркнул, что доволен результатами такого подхода. Он также пояснил, что у компании есть несколько сложных задач, связанных с внедрением ИИ (например, в вопросах ценообразования и анализа спроса–предложения), которые отданы внешнему подрядчику. Менее сложные проекты реализуются силами самих сотрудников, в том числе в рамках кросс-функциональных команд. Число вовлеченных в процесс постоянно растет за счет обучения персонала, рассказал Маненок. Для координации этой работы в «Асконе» введена позиция «лидер по ИИ-изменениям». «Самое главное, чтобы простые, несложные вещи делались на местах, в командах. Тогда люди чувствуют, что они сами что-то сделали, у них получилось, они делятся этим друг с другом. Получается такая классная синергия внутри», – отметил спикер.

Исполнительный директор производителя молочных продуктов и напитков «Логика молока» Александр Тарасов считает, что необходимость внедрения ИИ обусловлена двумя факторами. Первый – общий для всех компаний вне зависимости от сферы деятельности и связан с конкурентной борьбой за человеческий ресурс. Автоматизация рутинных операций и повышение общего уровня квалификации сотрудников – важное конкурентное преимущество в условиях усиливающегося демографического давления, подчеркнул он.

Второй фактор, по мнению Тарасова, – существенный экономический эффект за счет применения ИИ в таких сферах, как планирование спроса и логистика, а также контроль сбытовой сети. Особенно это актуально для пищевой промышленности, отметил он. «Логика молока» производит продукцию на 13 заводах и ежедневно поставляет ее в более чем 30 000 торговых точек, рассказал представитель «Логики молока». При этом у нее ограниченный срок годности, поэтому прогнозирование уровня спроса является критически важным для эффективности бизнеса. По словам Тарасова, внедрение основанной на ИИ системы краткосрочного планирования спроса позволило повысить качество этого планирования «минимум на 3–5%» и эта система «уже многократно себя окупила». «Для нас это колоссальные деньги», – поделился он.

Еще один яркий пример использования ИИ – мерчендайзинг, то есть контроль наличия товаров на полках магазинов. По словам Тарасова, замена людей на ИИ и использование технологий машинного зрения позволяет экономить сотни миллионов рублей. Кроме того, в компании видят большой потенциал во внедрении ИИ в административную работу бэк-офиса: например, ведение протоколов совещаний с фиксацией принятых решений и поручений и т. п.

Личная трансформация

Внедрение ИИ ведет к существенному снижению спроса на неквалифицированный персонал и сокращению потребности компаний в замещении вакансий на стартовых позициях, отмечали участники дискуссии. Но к драматическому падению спроса на молодых специалистов, по их мнению, это не приведет.

«Если ты сейчас перестанешь набирать людей на стартовые позиции, так называемых джунов, то через год-два у тебя не будет людей на средних позициях, через пять лет – не будет топ-менеджеров. Компании очень сложно расти без базы», – считает Орченко. С другой стороны, признает он, потребность внедряющего ИИ крупного бизнеса в специалистах на стартовых позициях падает – это связано с соответствующими изменениями в организационной структуре самих компаний.

Выход, по мнению гендиректора «Сбермаркетинга», один – не отказываясь от привлечения новых людей, наладить процесс их обучения и вовлечения в работу на новых уровнях. В прошлом году компания провела более 100 тренингов для сотрудников по теме ИИ – это примерно три-четыре тренинга на человека, рассказал он. Это делается для того, чтобы снять барьеры у людей на данном направлении. На следующем этапе, поделился Орченко, – создание так называемой «песочницы», в рамках которой сотрудники смогут отрабатывать свои идеи, связанные с внедрением ИИ. «Должна быть преемственность в росте, в экспертизе. Пока парадигма такова, что ИИ – помощник и оператор, но не заменитель человека», – заключил он.

Идущая трансформация организационной структуры компаний не означает отказ от привлечения младшего персонала, его приток все равно будет, согласился Тарасов. С его точки зрения, главный вызов на сегодняшний день – найти ответ на вопрос, как сделать более продуктивным основной слой сотрудников.

Например, отказ от «живых» мерчендайзеров не означает тотального увольнения всех соответствующих сотрудников. Потребность в людях в данной сфере действительно сокращается, но она все равно есть, при этом востребованные специалисты начинают делать «более умную» работу, пояснил спикер.

Аналогичная ситуация, по словам Тарасова, на производстве. В «Логике молока» работает «Школа операторов», которая решает задачи переобучения заводского персонала. «После переобучения люди переходят на более высокий уровень и больше зарабатывают», – отметил Тарасов.

ИИ существенно помогает организовать сам процесс обучения, рассказал Маненок. Так, с его помощью «Аскона» переписала программы обучения менеджеров в магазинах, время обучения при этом сократилось с двух часов до 20–30 минут, то же самое происходит на производственных площадках и на логистических складах. «Процесс обучения упрощается, при этом не теряется та информация, которую нужно донести и закрепить, просто повышается скорость, с которой эта информация усваивается», – отмечает Маненок. Кроме того, по его словам, сейчас в корпоративном университете «Асконы» навыки работы с ИИ имплементируются в качестве обязательных элементов в программы повышения квалификации. Также есть индивидуальные обращения сотрудников, заинтересованных в развитии тех или иных навыков работы с ИИ, на их основе формируются тематические группы обучения, пояснил спикер.

Взгляд в будущее

Массовое внедрение ИИ в среднесрочной и долгосрочной перспективе окажет серьезное влияние на управленческие механизмы бизнеса, изменится и роль сотрудников, прогнозируют принявшие участие в дискуссии руководители российских компаний.

Если посмотреть на экономические и демографические вызовы, России необходимо создавать новые производства и добиваться того, чтобы каждый конкретный человек на своем месте был в два раза производительнее, чем сейчас, отметил Тарасов. С его точки зрения, ИИ – инструментарий для достижения цели повышения продуктивности специалистов и он будет активно использоваться.

Тарасов прогнозирует, что на горизонте до 10 лет «будут стираться грани экспертности» между специалистами из разных областей. Каждому специалисту будет необходимо оставаться экспертом в своей сфере, но одновременно от него будут требоваться гораздо более широкая «картинка» и знания в сопредельных, а может быть, даже и в не сопредельных областях, пояснил спикер. «Инструментарий ИИ будет помогать быстрее в этом разобраться, как-то – автоматизировать процесс и выдавать результаты в областях, в которых специалист не в полной мере является предметным экспертом», – видит будущее рабочего процесса Тарасов.

Уже в среднесрочной перспективе, скорее всего, поменяется структура управления компаниями, она станет не столь вертикальной, как сейчас, «более плоской», считает Маненок. «Поменяются и роли: люди, которые принимали простые решения, будут способны либо принимать их быстрее, либо принимать более сложные решения, какие-то роли будут объединяться», – считает он. Всех людей ИИ не заменит, уверен Маненок, но скорость принятия решений будет очень большой и большим будет спрос на сотрудников с гибким мышлением неизбежен.

На необходимость гибкости для сотрудников обратил внимание и Орченко. «Настолько быстро все меняется, что нужно находиться «в моменте», быть трезвым, актуальным и окружать себя людьми, которые находятся в таком же состоянии», – заключил он. В качестве примера изменений Орченко привел сам процесс внедрения ИИ, где в последнее время каждый год меняются ключевые акценты в связи с переходом компаний на новые этапы развития этой технологии.