После двух с половиной лет работы в качестве стартапа и полного внедрения искусственного интеллекта компания фактически стала более «традиционной».

Автор: Digital Life Kazik

Сегодня особенный день.

Поскольку я руковожу своей компанией уже два с половиной года, официально наступил Год Земли.

За последние два с половиной года компания пережила множество бурь и столкнулась с многочисленными ситуациями, угрожающими жизни, но, к счастью, выжила.

Кроме того, у меня всё в порядке, и компания скоро снова переезжает.

Из-за растущего числа сотрудников, несмотря на то, что команда и бизнес расширяются очень осторожно, места для всех по-прежнему не хватает. Поэтому в конце прошлого года мы переехали в новый офис, но теперь нам снова нужно переезжать в новое место.

На днях я разговаривал с друзьями, и мы все были немного удивлены. Они сказали: «Вы так много используете ИИ, почему вы до сих пор нанимаете сотрудников? Теоретически, разве не должно быть все меньше и меньше людей и все меньших офисов? Разве не должно быть около десятка человек, сидящих в одной комнате, каждый из которых руководит десятком или около того цифровых сотрудников и выполняет работу сотен людей, как это было раньше?»

Это же искусственный интеллект! Звучит так продвинуто и привлекательно.

Я сказал: "Чушь".

В действительности, уровень проникновения ИИ в нашу компанию сейчас составляет почти 100%. Практически каждый сотрудник использует различные агенты. Все должности, включая финансы, кадры, юриспруденцию, бизнес, брокерские услуги, операционную деятельность и т.д., используют агентов для создания всевозможных процессов и инструментов.

Однако есть некоторые вещи, которые невозможно ускорить с помощью ИИ, и именно эти вещи стали наиболее важными для наших сотрудников.

Чем совершеннее становится искусственный интеллект, тем больше мы его используем, но, по мнению каждого, и по моему собственному, мы становимся все более и более «традиционными».

Это очень интересное явление. В интервью несколько дней назад и за ужином с друзьями вчера вечером все были весьма обеспокоены трансформацией предприятий с помощью ИИ, поэтому они часто говорили со мной об этом и спрашивали, почему я не пишу об этом.

Итак, по случаю первой годовщины моей компании я хотел бы позволить себе рассказать о том, как мы, небольшая, относительно традиционная компания с численностью персонала менее 40 человек, используем искусственный интеллект в нашей организационной структуре.

Конечно, я не занимаю позицию так называемого успешного руководителя, чтобы учить всех, как управлять компанией; мы далеки от этого. Мы вообще не успешны. Я просто чувствую, что могу поделиться с вами своим опытом.

Итак, начнём.

I. Полная интеграция ИИ

Я встречал бесчисленное количество компаний, где, когда менеджеры говорят о внедрении ИИ, их первая реакция часто бывает поразительно похожей: создать систему или найти ответственного человека и создать платформу ИИ.

Это выглядит профессионально и внушает мне чувство полной безопасности.

Я прекрасно понимаю эту идею; мы делали то же самое давным-давно, когда я занимался консалтингом.

Однако позже мы обнаружили, что у этого метода были свои недостатки.

Кажется, это наиболее организованная система, но она также проще всего позволяет превратить ИИ в еще один центр планирования в компании.

Например, если специалист по кадрам сталкивается с проблемой при отборе кандидатов с использованием ИИ, ему следует в первую очередь уточнить свои требования.

Или, если компания хочет создать инструмент анализа на основе ИИ для клиента, ей следует сначала составить документ с требованиями.

Проблема возникает на передовой линии бизнеса, но требования должны пройти через несколько уровней иерархии, прежде чем дойдут до того, кто фактически создаст инструмент.

Всем известно, что информация теряется; при каждой передаче теряется большая часть контекста, и к тому моменту, когда что-то наконец создается, мир меняется до неузнаваемости.

Наибольшую обеспокоенность вызывает то, что сотрудники, работающие непосредственно с клиентами, будут становиться все более искусными в выдвижении требований, в то время как сотрудники среднего звена будут становиться все более искусными в использовании искусственного интеллекта.

В конечном итоге, лишь немногие в компании действительно обладают творческими способностями.

Но я не думаю, что организации в эпоху ИИ должны быть такими. Это должны быть организации, где каждый может использовать ИИ или создавать инструменты для решения проблем, а не ограничиваться так называемыми платформами ИИ.

Поэтому позже, будь то в моей собственной компании или в беседе с друзьями, владеющими компаниями, я бы давал очень сдержанные советы.

Компаниям, в которых изначально работало менее 100 сотрудников, следует проявлять осторожность при создании платформы искусственного интеллекта.

Дело не в том, что платформы искусственного интеллекта бесполезны. Крупномасштабные системы, Lark, финансовое программное обеспечение, а также унифицированная инфраструктура разрешений и безопасности, безусловно, требуют специализированного персонала для управления ими.

Однако эта так называемая промежуточная платформа должна быть как можно тоньше.

Это обеспечивает защиту прав доступа, безопасность, контроль затрат, соблюдение стандартов данных и неприкосновенные «красные линии», а также решает некоторые проблемы с серверами и токенами для всех. Остальные проблемы, тесно связанные с бизнесом и меняющиеся ежедневно, должны решаться людьми, наиболее близкими к проблеме, с помощью ИИ.

Неважно, используете ли вы агента напрямую, создаете инструмент на основе агентов или занимаетесь веб-скрейпингом, написанием скриптов или RPA, но вы должны решить эту задачу самостоятельно.

Потому что только они могут по-настоящему понять, в чем заключаются болевые точки, тем самым сводя к минимуму утечку информации в процессе общения.

В нашей компании дела обстоят довольно жёстко. Многое в процессе требует оптимизации, но нет специальной должности, которая помогла бы разработать решения. Единственные, кто может решить эти проблемы, — это вы сами и ваш агент. Неважно, какая платформа используется — Codex, Workbuddy, Claude Code или любая другая, — сотрудники отдела бизнеса должны решать их самостоятельно.

Этот процесс, скорее всего, поначалу будет очень неприятным.

Некоторые не могут это описать, некоторые боятся кода, а некоторые тратят много времени на создание чего-то маленького, едва пригодного для использования.

Во многих случаях первое использование агента для решения задачи занимает больше времени, чем выполнение её вручную.

Но эта неуклюжесть особенно важна.

Поверьте, искусственный интеллект не так уж сложен. Когда человек впервые превращает возникающие на работе проблемы в нечто функциональное, пусть даже и в нечто сложное, его восприятие своей работы меняется.

Раньше он мог терпеть только те процедуры и те их части, которые его не устраивали.

Теперь он впервые осознал, что может изменить этот процесс сам.

Позже я понял, что самое ценное, что ИИ может дать обычным сотрудникам, — это не только эффективность, но и давно утраченное чувство собственной значимости.

Я настоятельно рекомендую всем использовать Agent для оптимизации тех аспектов своей работы, которые вызывают у них неудовлетворительное впечатление.

Вот что я считаю движимым искусственным интеллектом, поэтому теперь я больше ценю структуру "тонкая средняя платформа, мощная линия фронта".

II. Данные управляют всем

Конечно, отправка агента каждому автоматически не создаст так называемую организацию эпохи искусственного интеллекта.

Ко мне обращались многие компании, чтобы обсудить вопросы искусственного интеллекта, и, слушая их разговоры, я всегда сталкиваюсь с одним и тем же вопросом.

У них нет данных.

Раньше не было полных стенограмм совещаний, переписка с клиентами была разбросана по чатам разных людей, и даже контракты и коммерческие предложения нельзя было найти в единой версии. После завершения проекта не проводилось никакого анализа результатов.

Многие из самых важных событий существуют лишь в памяти немногих опытных сотрудников.

Это совершенно бесполезно; это вообще не агент.

Теперь я еще больше убежден в том, что в отношении организации:

Сам агент не так важен; важнее всего данные.

Лично я верю в развитие информационных технологий.

В компании Virtual Media мы работаем в сфере MCN-бизнеса, заключили контракты с сотнями блогеров и установили контакты почти со ста брендами.

Мы приложим все усилия для сохранения прошлых данных о контенте, деловых данных и данных о сотрудничестве в качестве информационных активов внутри нашей организации.

Кроме того, те элементы, которые сложно отнести к стандартным полям, будут рассматриваться как характеристики, помечаться как неструктурированные теги, а затем единообразно помещаться в многомерные таблицы Lark.

Не говоря уже о том, что все полные стенограммы наших совещаний, документы, знания и стандартные операционные процедуры также будут добавлены в базу знаний.

Теперь в рутину нашей управленческой команды входит отметка многих блогеров, с которыми мы работали.

Это, безусловно, утомительно.

Многие записи не отражают свою ценность прямо сейчас, и метки невозможно идеально применить с первого раза. Даже информация, сохраненная сегодня, может оказаться бесполезной через полгода.

Но я все же считаю, что мы должны это сохранить.

Потому что компания на самом деле владеет не только деньгами на своем счету, оборудованием в офисе и списком сотрудников.

А также все данные и контекст, которые вы накопили за эти годы.

Модели можно приобрести, токены можно приобрести, а Кодекс может использоваться любой компанией.

Но поверьте, тот контекст, который компания оставляет после себя на протяжении бесчисленных отдельных дней, практически невозможно купить извне.

Поэтому стратегия, которую я внедрил внутри компании, заключалась в сохранении всего, что подлежит сохранению.

Однако так называемое "хранение всего" не означает простое помещение всего в базу знаний или многомерную таблицу и на этом всё.

Поскольку в реальном мире слишком много конфликтов, старые правила часто смешиваются с новыми, как и код, который мы генерируем с помощью Vibe Coding. Например, два отдела могут по-разному интерпретировать один и тот же показатель, а устаревшие шаблоны контрактов могут по-прежнему отображаться вверху результатов поиска. Агенты не помогут организациям разобраться в этом хаосе.

Она просто выберет тот вариант, который больше всего похож на правильный ответ, а затем выполнит проверку на ошибку со скоростью искусственного интеллекта.

Следовательно, хранящиеся у нас данные должны иметь источник, временные рамки и ответственное лицо.

Мы должны осмелиться отказаться от старых вещей, кто-то должен разрешать противоречивые мнения, а решения, которые действительно затрагивают деньги, контракты и людей, должны регулярно пересматриваться, а данные — очищаться.

Важно понимать, что агент не сможет автоматически превратить хаотичную компанию в современную и организованную.

Управление данными в этом контексте — это действительно сложная, утомительная и трудоемкая работа, но она также является достаточным и необходимым условием для того, чтобы организация могла совершить прорыв в области искусственного интеллекта.

III. Возвращение к сути позиции

Когда данные постепенно стали доступны и агентам были фактически назначены соответствующие роли, произошло еще одно интересное событие.

Люди не стали больше похожи на машины.

Вместо этого они все больше и больше уподобляются людям.

Например, специалист в сфере бизнеса может тратить 50% своего времени на организацию данных, создание таблиц, поиск информации и редактирование контрактов, а остальные 50% — на посещение клиентов.

Агент уже проделал большую часть первоначальной работы, поэтому на это может уйти всего 20% времени. Оставшиеся 80% можно использовать для встречи с клиентом, понимания его проблем и разработки более комплексного и детального решения.

Наш агент тоже.

Раньше они тратили много времени на сбор данных, систематизацию записей и многократную проверку информации. Теперь эти задачи можно постепенно передать агенту, что позволит ему пообщаться еще с одним блогером, внимательнее прислушаться к текущему положению дел собеседника и уделять больше времени поддержанию отношений, которые трудно оценить количественно.

Отделы кадров, юридический отдел, контент-менеджмент и операционная деятельность — по сути, все они одинаковы.

Искусственный интеллект превосходно справляется с задачами, которые можно описать, воспроизвести и проверить.

По мере того, как эти задачи разбираются слой за слоем, в конечном итоге выявляется именно то, что сложнее всего ускорить.

Искреннее общение между людьми.

Это особенно актуально для такой компании, как наша, чей бизнес носит очень традиционный характер и почти полностью ориентирован на B2B-сектор.

Например, готов ли клиент по-прежнему отвечать на ваши звонки после возникновения проблемы.

Готов ли блогер посвятить вам следующие несколько лет и т.д.

Codex поможет вам подготовить материалы, запомнить детали и проанализировать каждое сообщение.

Но это не может отнимать ваше время или позволять вам общаться с другим человеком лицом к лицу.

Вот почему я всегда говорил, что в эпоху искусственного интеллекта доверие и бренд ценнее бриллиантов.

Накопить все эти вещи очень сложно; на их упорядочивание всегда уходит много времени.

За оказание помощи кому-либо вы получаете одно очко за выполнение обещаний. Вы получаете еще одно очко за смелое решение проблем вместо того, чтобы убегать. Вы получаете еще одно очко за искреннее желание помочь человеку в трудную минуту, а не просто за вежливые отговорки.

Это невероятно медленно.

Как это ни парадоксально, чем быстрее развивается искусственный интеллект, тем дороже он обходится.

Именно поэтому, чем больше у нас агентов, тем более традиционной становится компания.

В бизнесе сейчас все больше напоминает жизнь человека из прошлого, которому приходилось постоянно выезжать и встречаться с клиентами.

Теперь агент больше похож на человека, которому действительно нужно было познакомиться с блогером, понять его и сопровождать его в этом путешествии.

Менеджеры все чаще не могут прятаться за отчетами; им приходится сталкиваться с конфликтами, принимать решения и нести за них ответственность.

Искусственный интеллект решил все проблемы, связанные с эффективностью, и на первый план вышли самые древние взаимоотношения между людьми.

IV. Сэкономленное время

На данном этапе возникает довольно острый вопрос.

Именно на это в конечном итоге и уходит время, сэкономленное агентом.

Многие компании говорят об искусственном интеллекте, и их любимая цель — экономия рабочего времени.

Процесс, который раньше занимал 4 часа, теперь занимает всего 20 минут. Должность, которая раньше обслуживала 20 человек, теперь может обслуживать 50. План, на разработку которого раньше уходило два дня, теперь можно составить за полчаса.

Эти цифры, безусловно, важны.

Но если сэкономленное время в конечном итоге будет потрачено на большее количество совещаний, отчетов, согласований и форм, которые никто никогда не читает, то компания просто станет еще более загруженной.

Если сотрудник, который раньше выполнял 5 задач в день, теперь должен выполнять 20 задач из-за использования посредника, и все 20 задач необходимо сдать немедленно, он не почувствует, что технологии его освободили.

Он лишь чувствовал, что кнут стал бить быстрее.

Думаю, начальник может легко упустить этот момент из виду.

С точки зрения компании, повышение эффективности, естественно, кажется положительным моментом.

Мы будем рады ощущению, что границы расширились и теперь мы можем делать многое из того, что раньше было нам недоступно.

Я бы сам так сделал.

Чем больше у вас возможностей, тем больше проектов вы хотите реализовать. Аналогично, если агент может обслуживать больше блогеров, он хочет заключать с ними контракты; если команда по развитию бизнеса может обрабатывать больше информации, она хочет охватить больше клиентов; и если создание контента происходит быстрее, они хотят освещать больше тем.

Накопленные навыки быстро сменились новыми амбициями.

Думаю, это, вероятно, одна из причин, почему у нас становится всё больше людей и нам приходится переезжать в новые офисы.

Искусственный интеллект не обязательно приведет к уменьшению размеров компаний.

В первую очередь это, вероятно, подчеркивает амбиции компании и ее руководителя.

Я записала это как напоминание самой себе.

Амбиции — это не плохо; компания должна двигаться вперед.

Но если любое повышение эффективности в конечном итоге приводит к увеличению показателей, сжатию сроков и росту объема работы, то то, что мы называем процессами, управляемыми ИИ, — это не что иное, как дополнительная сверхурочная работа, от которой среднестатистическому сотруднику сложнее отказаться.

Поэтому в компании я все реже спрашиваю, сколько именно часов сэкономил агент.

На самом деле я хочу спросить, кто в конечном итоге получает все эти часы?

Верните клиенту рабочее время.

Верните блогеру время, которое раньше тратил на работу агента.

Верните время отдела кадров тем сотрудникам, чье мнение действительно важно услышать.

Верните себе время, отведенное на сложные судебные решения, вместо того чтобы механически пересматривать формат 27-го издания.

Верните команде, занимающейся контентом, их время, которое они смогут посвятить опыту, любопытству и вещам, о которых действительно стоит писать.

Это также позволяет обычному человеку высвободить часть своего времени для себя.

Он сможет узнать что-то новое, лучше выполнять свою работу и раньше уходить домой, чтобы нормально поесть.

Руководители часто путают сотрудников с показателями производительности.

Но я думаю, что люди не похожи на батарейки, которые ждут, пока их полностью разрядят агенты.

На мой взгляд, наибольшая организационная ценность ИИ заключается в том, что каждый должен испытывать к нему более искреннюю страсть и радость.

Только так вы сможете вновь обрести любопытство к миру и укрепить доверие при взаимодействии с другими людьми.

В. Кто такой менеджер?

Затем следует самая жестокая часть: сами менеджеры.

Раньше менеджер мог легко доказать свою ценность, поручая задачи.

Проводите совещания, поддерживайте прогресс, собирайте ежедневные отчеты, обрабатывайте согласования, разбейте задачу на 10 этапов, а затем проверяйте, все ли строго следовали этим 10 этапам.

Однако, поскольку агенты выполняют значительную часть работы по исполнению, управление становится все более неудобным.

Сотрудники приносят с собой собственные инструменты Codex, что позволяет им изучать материалы, разрабатывать решения, писать сценарии и внедрять процессы, которые ранее требовали участия нескольких отделов.

На данном этапе руководителям действительно нужно не предпринимать слишком много действий.

Вместо этого нам следует спросить:

В чём именно заключается цель?

Что абсолютно точно не может быть неправильным?

Какие риски может взять на себя компания?

В какой степени результат следует считать идеальным?

В случае аварии кто принимает окончательное решение?

Если что-то пойдет не так, кто возьмет на себя ответственность?

Мне эти вещи даются с большим трудом, и у меня совершенно нет возможности сделать красивую презентацию в PowerPoint.

Но таковы реалии управления.

У менеджера, который не умеет писать подсказки, еще есть время научиться.

Если руководитель не может четко определить цели, не способен принимать взвешенные решения и перекладывает вину за проблемы на подчиненных, то, я думаю, даже самый влиятельный человек не сможет его спасти.

Иногда мне даже кажется, что наибольшее влияние ИИ на менеджеров не имеет ничего общего с новизной инструментов, а скорее с тем, что в эпоху ИИ многие ранее скрытые недостатки в процессах постепенно выявляются.

Раньше мы могли сказать, что нам не хватало рабочей силы, что информация была неправильно организована или что нижеописанная процедура выполнения не была отлажена.

Но о чём вы вообще говорите?

После того как агент собрал всю информацию, предложил решения и снизил затраты на выполнение, что остается сказать, если вы все еще не можете принять последнее, нерешительное решение?

То же самое относится и ко мне.

Я не могу ожидать, что каждый будет проявлять творческий подход по собственной инициативе, и одновременно требовать, чтобы каждая деталь была выполнена в соответствии с моими идеями.

Я не могу сказать, что ориентирован на результат, если оцениваю человека по количеству отработанных сверхурочных часов, скорости ответа на сообщения и выражению лица, которое кажется занятым.

Я не могу просто отказаться от нечетко сформулированных целей, а затем использовать в качестве предлога необходимость научиться использовать ИИ для перекладывания управленческой ответственности на сотрудников.

Это, по сути, признаки моей крайней некомпетентности.

Таким образом, то, как организации будут развиваться в эпоху искусственного интеллекта, во многом зависит от того, какой компания была раньше.

Компания, которая не доверяет людям, будет использовать агентов для проведения более детального мониторинга.

Начальник, привыкший контролировать ситуацию, воспользуется услугами агента для более быстрой отдачи приказов.

Только компания, которая готова уважать людей, может по-настоящему превратить агентов в инструменты в руках обычных сотрудников.

Искусственный интеллект никогда автоматически не обеспечит развитие передовых методов управления.

Это позволит увидеть лишь обратную сторону Луны.

VI. Что должен сделать новоприбывший?

Это одна из областей, где у нас дела идут плохо, но мы также пытаемся разобраться в этом. Когда мы нанимаем нового человека, мы не знаем, как его обучить. Например, новичок в контент-индустрии может начать с поиска информации, редактирования заголовков, составления тематических исследований и написания первых черновиков. Новый специалист по развитию бизнеса начнет с организации информации о клиентах, посещения встреч, ведения протоколов и редактирования предложений. Новый юрист начнет с изучения самых основных контрактов и условий.

Эти задачи утомительны и порой изнурительны.

Но в прошлом люди часто развивали свои чувства посредством этих, казалось бы, обыденных задач.

Но теперь наш агент может дать новичкам ответ, состоящий из 80 пунктов, всего за несколько минут.

В краткосрочной перспективе это особенно приятно.

Новый сотрудник может выполнить за первую неделю работу, на которую раньше потребовалось бы шесть месяцев. С точки зрения компании, это снижает затраты на обучение, а новый сотрудник чувствует, что внезапно стал гораздо более компетентным.

Однако внезапное улучшение результатов не обязательно означает, что человек действительно вырос.

Если бы он не проделал эту фундаментальную работу, у него не было бы ни единого шанса понять, почему агент поступил именно так, и когда ИИ дал неверный ответ, очень похожий на правильный, он бы даже не задумался об этом.

Больше всего я боюсь не того, что новички не умеют использовать ИИ.

Я опасаюсь, что он будет использовать только искусственный интеллект и никогда не получит возможности развить собственное суждение.

Потому что, откровенно говоря, новички всегда являются самой слабой группой в организации.

Часто он чувствовал себя совершенно растерянным, не зная, какие вопросы задавать, какие правила устарели или действительно ли у него есть полномочия принимать решения, когда его руководитель говорил ему: «Сделай это сам».

Агент производит результат, но это не обязательно означает, что у него есть возможность нести последствия.

Если компания будет ориентироваться только на результаты, он может продолжать отвечать на вопросы, оценив их на 80 баллов, до тех пор, пока не совершит огромную ошибку в очень важном месте, после чего компания спросит его: «Почему вы этого не понимаете?»

Поэтому я тоже очень обеспокоен, так как это крайне негативно сказывается на развитии приезжих.

В нашей компании я размышляю над тем, как перестроить систему профессионального роста для новых сотрудников.

Этот путь, безусловно, не предназначен для того, чтобы заставлять новичков продолжать бессмысленную тяжелую работу, и не призван возвращать людей к эпохе физического труда для оттачивания их навыков.

Вместо этого мы тратим как можно больше времени на то, чтобы он объяснил, почему агент поступил именно так, как поступил, чтобы он сравнил различные решения, чтобы он лично встретился с клиентом, чтобы он увидел последствия ошибки, чтобы он мог вынести суждение, когда кто-то его поддерживает, и чтобы он мог подписать свое имя на конечном продукте.

Я думаю, что новичку нужна не просто более высокая скорость работы.

Ему нужно совершить несколько ошибок, не рискуя жизнью, ему нужно, чтобы его исправил кто-то, кто действительно его понимает, и ему нужно знать, что однажды он тоже сможет оказывать поддержку другим.

Несложно подобрать новичку агента, способного дать ответ, состоящий из 80 пунктов.

Предоставление ему возможности стать мастером — это и есть настоящее управление.

VII. Наша сущность

Итак, возвращаясь к началу, именно поэтому я сказал, что чем больше искусственного интеллекта в нашей компании, тем больше мы будем похожи на традиционную компанию.

Потому что как только ИИ ускорит все, что можно ускорить, действительно сложные аспекты организации, которые ИИ не может ускорить, наконец-то выйдут на поверхность.

Данные можно организовать автоматически, а доверие — нет.

Договоры можно заключить быстро, но ответственность — нет.

Искреннее общение между людьми невозможно. Так же, как информацию о клиентах, безусловно, можно проанализировать, готовность клиента продолжать доверять вам, когда приходят плохие новости, нельзя рассчитать исключительно с помощью анализа.

Эти вещи старые, медленные и совсем не привлекательные.

Но судьба небольшой компании зачастую зависит именно от этих факторов.

Наша компания не относится к числу тех, кто сталкивается с технологическими барьерами. Мы просто небольшая компания в наше время, которая пытается создать свой небольшой бизнес, поддержать партнеров и найти собственный путь к выживанию.

Мы выжили, потому что у нас по-прежнему есть клиенты, готовые доверить нам свои бюджеты, блогеры, готовые доверить нам свою карьеру, лидеры отрасли, готовые сотрудничать с нами в организации офлайн-мероприятий и даже развлекательных шоу, а также группа коллег, которые верят, что мы можем продолжать работать вместе, чтобы «объединить все в эпоху ИИ».

Поэтому я все больше убеждаюсь, что реальная ценность данных, агентов и автоматизации в организации не должна заключаться в устранении людей из промежуточных звеньев.

Мы создаём так много тегов в блогах не для того, чтобы однажды нам больше не понадобилось знать этих блогеров.

Именно для того, чтобы при встрече с агентом он лучше понял, что пережил в прошлом и что ему нужно сейчас.

Компании просят агентов собирать информацию о клиентах не для того, чтобы никогда больше не увидеть этих клиентов.

Именно для этого, когда вы садитесь за стол переговоров с клиентом, вам не приходится тратить время на подготовительную работу, которую следовало бы сделать заранее.

Мы сохраняем протоколы совещаний, документы и стандартные операционные процедуры не для того, чтобы организация могла полагаться исключительно на эту систему.

Это делается для того, чтобы новоприбывшим не приходилось просить о помощи или начинать с нуля, избегая ловушек, с которыми уже столкнулись все остальные.

Искусственный интеллект призван устранить ненужные потери во взаимодействии между людьми.

Затем дайте одному человеку больше времени, чтобы он мог по-настоящему узнать другого.

Такова наша истинная природа.

Мы не какая-то суперкомпания, способная работать в облаке в одиночку, имея всего несколько десятков сотрудников.

Мы — группа обычных людей, которые с помощью самых передовых технологий нашей эпохи стремятся хорошо делать очень традиционные вещи.

Умение хорошо обслуживать клиентов, оказывать поддержку блогерам, наставлять новичков, сдерживать обещания и улучшать жизнь тех, с кем вы работаете.

Таким образом, мы все больше используем ИИ и становимся все более традиционными, но я не думаю, что это регресс.

Дело в том, что технологии постепенно снимают внешний слой эффективности.

Мы наконец-то ясно увидели, что является самым важным в отношениях между людьми.

В заключение

Оглядываясь на прошедшие два с половиной года, когда я пишу эти строки, я, честно говоря, испытываю сильные эмоции.

Мы пережили множество кризисов, от которых зависела жизнь, и приняли множество неверных решений.

Хотя я еще жив и собираюсь переехать в более просторный офис, я бы не осмелился сказать, что мы нашли правильное решение.

Я не знаю, подходит ли полное внедрение ИИ для каждой компании.

Я не знаю, является ли сочетание тонкой промежуточной платформы и мощной структуры передовой линии хорошей организационной стратегией для эпохи искусственного интеллекта.

Я понятия не имею, сработает ли в итоге разработанная нами программа карьерного роста для новых сотрудников.

Но есть по крайней мере одна вещь, в которой я сейчас становлюсь все более и более уверенным.

В эпоху искусственного интеллекта организационные изменения могут на первый взгляд казаться изменениями в инструментах, процессах, данных и эффективности, но в конечном итоге они проверяют, как компания относится к своим сотрудникам.

Готовы ли вы передать власть созидания тем, кто находится на передовой?

Вы были бы готовы подарить своим клиентам, блогерам, сотрудникам и себе в жизни время, сэкономленное благодаря агенту?

Готовы ли вы дать новичку возможность совершать ошибки и расти, пока он еще неопытен?

Готовы ли они также взять на себя ответственность за последствия, вместо того чтобы прятаться за процедурами и отчетами, когда возникают проблемы?

Именно эти факторы определяют, чем в конечном итоге станет компания.

В заключение я хотел бы привести цитату из книги Антуана де Сент-Экзюпери «Вдали от дома».

Он сказал:

«Величие профессии, возможно, заключается прежде всего в налаживании связей между людьми. В мире существует лишь одна истинная роскошь — это отношения между людьми».

Раньше, читая подобные слова, я мог бы подумать, что они довольно романтичны.

Но после двух с половиной лет руководства компанией, пережив времена, когда компания могла не выжить, и наблюдая за постепенным увеличением числа окружающих меня людей, я теперь чувствую, что это утверждение — правда.

Наконец, в будущем мы можем создать специальные разделы, чтобы рассказать о том, как наши коллеги из разных отделов, таких как финансы, юриспруденция, HR, операционная деятельность и бизнес, используют ИИ. Лично меня очень вдохновляет то, как они его применяют.