Ловушка цифровой загруженности: почему автоматизация и искусственный интеллект не обеспечивают прорыв российскому бизнесу

Массовое внедрение систем автоматизации и искусственного интеллекта привело современный бизнес к парадоксальному кризису ложной производительности.

Об этой опасной тенденции рассказал управляющий партнер кадровой компании Cornerstone Владислав Быханов в интервью для «Газеты.Ru». По словам эксперта, несмотря на колоссальные инвестиции в новые технологии, позволяющие генерировать тексты за минуты и анализировать массивы данных за секунды, руководство большинства предприятий не фиксирует реального улучшения бизнес-показателей. Специалист объясняет этот феномен системным искажением приоритетов: «Мы научились производить больше действий, но это не означает, что стали принимать больше правильных решений. Сегодня бизнес часто измеряет количество, хотя конкурентное преимущество создается качеством».

Цифровые инструменты, призванные оптимизировать рабочее время, на практике спровоцировали колоссальный информационный шум. Сотрудники оказываются перегружены десятками чатов, бесконечными созвонами и горами сопутствующей документации, автоматически созданной нейросетями. Формально показатели вовлеченности ползут вверх, однако реальная результативность и качество труда остаются на прежнем уровне. Иллюстрируя данную проблему, Быханов отмечает: «Если человек подготовил десять презентаций вместо двух, это не значит, что компания стала успешнее. Эффективность — не количество действий, а качество решений, которые двигают бизнес вперед».

Критерии ложной эффективности и новые вызовы для менеджмента

Бизнес по-прежнему склонен измерять исключительно легко поддающиеся подсчету метрики. Из-за этого компании совершают ряд типичных управленческих ошибок:

• Оптимизируют второстепенные показатели, включая количество встреч, отправленных писем или закрытых задач, которые слабо влияют на конечный финансовый или стратегический результат.
• Сталкиваются с ситуацией, когда «Это ловушка ложной эффективности: когда оценивают скорость вместо качества, сотрудники работают на показатели, а не на результат».
• Игнорируют сложные для оцифровки, но критически важные факторы, такие как глубина принимаемых решений, уровень взаимного доверия внутри коллектива или способность своевременно скорректировать общую стратегию компании.

Развитие искусственного интеллекта освобождает значительные временные ресурсы, но одновременно ставит перед топ-менеджментом фундаментальную дилемму выбора правильного пути развития. Оценивая ключевую роль человеческого фактора, эксперт констатирует: «ИИ отвечает на вопрос «как сделать быстрее», но не на вопрос «что действительно стоит делать». Именно здесь рождается главная ценность руководителя». В складывающихся условиях ключевой задачей становится пересмотр систем оценки персонала с переходом от вопроса «Сколько сделали?» к вопросу «Какую ценность это имеет для бизнеса?». Подводя итог трансформации рынка труда, Быханов резюмирует: «Мы вступаем в эпоху, когда главным ресурсом становится не скорость работы, а способность принимать правильные решения. Все остальное уже умеют делать технологии».

Читать далее