Изменяющий ландшафт бизнеса: ИИ как новый контур конкуренции
По данным IDC, системное внедрение ИИ приносит компаниям до $3.7 прибыли на $1 инвестиций, а наиболее зрелым организациям — до $10,3. И дело здесь не в самих ИИ-решениях, а принципиально новом подходе к управлению бизнесом. Почему традиционные модели перестают работать и как AIOM перезапускает процессы, данные и стратегии — рассказываю в этом материале.

С каждым годом становится всё очевиднее: искусственный интеллект перестает быть просто технологией. Он трансформируется в новую основу ведения бизнеса — примерно так же, как интернет в начале 2000-х, или мобильные технологии в 2010-х. Только темпы изменений в этот раз гораздо выше, сопоставимые с промышленной революцией XIX века, по оценкам McKinsey. Он способен освободить до 70 % времени, затрачиваемого сотрудниками на рутинную интеллектуальную работу, и добавить $2,6–4,4 трлн в мировую экономику ежегодно.
Мы уже не говорим об экспериментах — мы наблюдаем переустройство операционных моделей ведущих компаний мира в режиме реального времени.
Сегодня почти 50% крупных компаний из Fortune 1000 заявляют о внедрении AI-инициатив в свои процессы (AP News). Но между теми, кто «просто пробует», и теми, кто уже реально трансформирует процессы, пролегает глубокая пропасть. Именно в этой точке и начинается новая волна конкуренции: не за технологии, а за способность внедрить их масштабно и с бизнес-эффектом.
Лидеры вырываются вперёд
Посмотрите на компании, которые уже внедрили AI, как системный элемент своей модели. Если верить данным исследования, которое провел Microsoft, то в среднем они получают до $3,7 прибыли на каждый $1, вложенный в ИИ. Причем у наиболее зрелых организаций этот показатель доходит до $10,3. Верить этим данным или нет — решать каждому. Есть основания полагать, что эти данные сильно преувеличены. Но тренд развития понятен — проникновение AI в жизнь компаний будет только усиливаться.
Но ещё важнее не метрики, а изменение логики бизнес-процессов, так называемый AI-редизайн операционных процессов. Microsoft, например, уже сэкономил сотни миллионов долларов в прошлом году за счёт использования ИИ в поддержке клиентов и продажах (IT Pro). General Motors использует ИИ для автоматизации производства, адаптивного маркетинга и предиктивного обслуживания, создавая по сути самообучающуюся машину организации. И таких примеров — всё больше в каждой отрасли.
Узнайте, как управлять продуктом, ценностью и командой, используя ИИ как суперсилу. Курс: «Сертифицированный Product Owner 2.0: Владелец Продукта в эпоху ИИ»
Меняется не только технология — меняется операционная модель компании
Если вы считали, что ИИ это просто еще одна новая технология, которую требуется внедрить в компанию, то это большая ошибка. Проникновение ИИ приводит к слому старой архитектуры управления, операционных процессов, каналов продвижения, ценностного предложения и других аспектов компании.
Например, многие компании уже заметили значительное падение поискового трафика на их сайты, это связано с изменением клиентского поведения, теперь вместо поиска через Google или Yandex, клиенты обсуждают свои задачи и потребности с ИИ (ChatGPT, Perplexity, DeepSeek). И это требует перестройки каналов продвижения продуктов и услуг компании.
ИИ также влияет на ценностное предложение. Некоторые известные компании уже столкнулись с драматическим оттоком клиентов из-за того, что ценность, создаваемую их продуктом, теперь с легкостью и даже удобнее можно получить с помощью популярных нейросетей. Например, так произошло с известным ресурсом stackoverflow.com
Эти примеры — лишь верхушка айсберга. ИИ постепенно меняет всю архитектуру бизнеса — от управления до маркетинга и клиентского опыта. Сейчас эти изменения только начинаются, но как показывает опыт последних лет, их скорость только нарастает и они уже требуют принципиально нового подхода к управлению бизнесом.
Традиционные операционные модели не учитывают динамику ИИ-среды, что привело к появлению AI Operating Model (AIOM). В отличие от классических подходов, AIOM позволяет быстро тестировать и внедрять новые решения, постоянно обновляется на основе поступающих данных и легко интегрирует современные ИИ-решений. Такой подход позволяет компаниям успешно конкурировать в условиях постоянных технологических изменений.
Что такое AIOM
AI Operating Model (AIOM) — это операционная модель, в которой искусственный интеллект становится встроенным элементом всех ключевых контуров бизнеса: от стратегии до культуры.
На данный момент существует несколько ключевых концепций, которые с разных сторон формируют основу AIOM:
AI-First
AI-First и AI-Native, который рассмотрим следом, представляют собой наиболее радикальный подход, при котором искусственный интеллект становится фундаментом всей бизнес-архитектуры. В отличие от более осторожных концепций, где AI добавляется к существующим процессам, AI-First подход предполагает полную перестройку операционной модели с нуля, где каждое решение, каждый процесс и каждое взаимодействие с клиентом формируется с учетом возможностей искусственного интеллекта. Наиболее известным популяризатором данного подхода является Эш Фонтана (Ash Fontana), автор книги «The AI-First Company».
Ключевые характеристики AI-First концепции включают:
— Иерархии становятся плоскими — AI-агенты под контролем людей управляют back-office процессами.
— Данные как основной актив — организации рассматривают данные, вычислительные мощности и алгоритмические возможности как основное конкурентное преимущество.
— Автономные workflow — AI-агенты самостоятельно выполняют задачи, принимают решения и оптимизируют операции.
— Непрерывное обучение — системы автоматически адаптируются и улучшаются на основе данных.
AI-Native
AI-Native очень близок по сути к концепции AI-First, но фокусируется на новых компаниях. В рамках AI-Native компании создаются изначально с искусственным интеллектом в качестве основы бизнес-модели. Эти организации не адаптируют существующие процессы под AI, а строят все процессы вокруг возможностей искусственного интеллекта. Талантливые специалисты в области data science и machine learning составляют основу организационной структуры, а быстрое экспериментирование и итерация моделей встроены в корпоративную культуру.
AI-Augmented
AI-Augmented — представитель менее радикального семейства AI-концепций. AI-Augmented фокусируется на усилении человеческих возможностей с помощью искусственного интеллекта. Вместо замены существующих процессов, AI поддерживает их, особенно в отраслях, где человеческая экспертиза остается незаменимой — здравоохранение, юриспруденция, образование и консалтинг.
AI-Enabled
AI-Enabled концепция по смыслу очень похожа на AI-Augmented. В ней AI добавляется к существующим продуктам, услугам и процессам для повышения эффективности. Этот подход характеризуется сохранением основных систем и улучшением отдельных элементов, получением ценности через производительность, персонализацию и автоматизацию.
Если системно посмотреть на эти модели, те изменения, которые они диктуют бизнесу, а также учесть тот опыт, который получают компании при встраивании ИИ в свои процесс, то структура AI операционной модели выглядит следующим образом. Модель состоит из семи взаимосвязанных доменов. Вместе они дают полную картину зрелости компании в переходе к полномасштабному использованию ИИ в своем бизнесе. А также указывают, в какие области нужно инвестировать, чтобы ИИ начал приносить системный эффект.
Структура AIOM
Давайте разберемся детально со структурой AI Operating Model:
1. AI Strategy & Leadership
ИИ-инициативы не работают без стратегического управления на уровне топ-менеджмента.
Зрелость компании в этом домене показывает:
- Существует ли ИИ-стратегия в компании?
- Есть ли у неё владельцы и ресурсы?
- Является ли ИИ приоритетом в повестке CEO и совета директоров?
- Проведена ли оценка рисков ИИ-дизрапта компании и учтены ли они в стратегии?
- Интегрирована ли AI-стратегия в бизнес-стратегию?
2. AI-Infused Products
ИИ меняет продукт как снаружи, так и изнутри: привносит риски в бизнес снаружи, может усилить ценность ваших продуктов, открывает то, что было недоступно раньше, требует перестройки каналов продвижения.
Зрелость в этом домене характеризуется следующими признаками:
- Интегрирован ли ИИ в продукт или услуги, таким образом, что кратно увеличивает ценность в определенных аспектах опыта клиентов?
- Увеличивает ли он персонализацию, удобство или скорость?
- Возникает ли на его основе новое ценностное предложение и бизнес-модель?
- Застрахован ли ваш продукт от ИИ-дизрапта со стороны рынка и популярных GenAI-моделей?
3. AI-Infused Processes
Это один из главных источников кратного эффекта для бизнеса, который характеризует ИИзацию операционных процессов компании.
В этом домене рассматривается:
- Насколько ИИ интегрирован в ключевые операционные процессы компании?
- Приносит ли эта интеграция кратный эффект по скорости, качеству или затратам на операционные процессы или остается фасадным пилотным внедрением?
4. Data Readiness
ИИ без данных — как двигатель без топлива. Именно в этом домене оценивается, может ли компания действительно использовать ИИ, а не только экспериментировать с ним.
Ключевые вопросы:
- Насколько доступны и связаны между собой данные в организации, чтобы быть доступными для ИИ?
- Как устроена структура хранения и передачи данных?
- Есть ли культура работы с данными?
5. Tech & Platform
Здесь оценивается техническая база, на которой должен работать ИИ: без платформы не будет масштабирования, без API — интеграции, без безопасной инфраструктуры — доверия.
На что смотрим:
- Есть ли единая ИИ-платформа, которая используется пользователями для взаимодействия с ИИ, а также для автоматизаций бизнес-процессов?
- Насколько эта платформа удобна сотрудникам для выполнения задач и автоматизаций?
- Учитывает ли платформа нюансы работы с персональными и конфиденциальными данными?
- и т.д.
6. Governance & Risk
ИИ — это не только мощь, но и ответственность. Поэтому критически важно, как компания управляет рисками.
Оцениваются:
- Прозрачность моделей и возможность объяснить их поведение (explainability).
- Этические принципы.
- Соблюдение норм, регуляторных требований и аудит ИИ-решений.
7. AI Talent & Culture
ИИ не живёт в вакууме. Он требует новых знаний сотрудников и культуры: где каждый имеет как минимум базовые знания и навыки для работы с ИИ, при этом ИИ не пугает, а вдохновляет.
Здесь анализируется:
- Есть ли в компании экспертиза по ИИ?
- Выстроена ли системная программа развития ИИ-навыков у сотрудников?
- Готовы ли команды работать с ИИ-инструментами?
- Принимается ли ИИ как часть повседневной работы?
AIOM не работает фрагментами. Даже если у компании есть сильные инженеры или платформенные решения, но при этом нет культуры, стратегического направления или зрелой работы с данными — ИИ не принесёт системного эффекта. Сбалансированная работа по всем 7 доменам позволяет построить масштабируемую, прозрачную и результативную AI-организацию.
Зрелость компаний в AIOM
Чтобы ИИ действительно начал приносить системную пользу, недостаточно «запустить пару ИИ-проектов». Необходима целенаправленная работа по наращиванию зрелости в каждом из семи доменов AIOM. Это похоже на развитие мускулатуры: недостаточно прокачать только «технику» — слабая культура, неподготовленная инфраструктура или отсутствие ИИ-стратегии легко сведут результат к нулю.
Для оценки прогресса в каждом домене используется шкала зрелости от 0 до 4 уровней. Она позволяет понять, где находится компания сейчас, и куда ей нужно двигаться, чтобы достичь масштабируемого, управляемого и эффективного использования ИИ.
Например, в домене AI-Infused Processes (ИИ в операционных процессах) шкала выглядит так:
AI-Infused Processes
Уровень | Критерии |
0 | ИИ не используется в операционной деятельности. |
1 | Отдельные ИИ автоматизации, не влияющие на бизнес-результат. |
2 | Использование ИИ в отдельных функциях (например, маркетинг или HR), с явным бизнес-результатом. |
3 | ИИ встроен в ключевые процессы, результаты измеримы и отслеживаются. |
4 | Бизнес-модель и процессы проектируются с учетом ИИ по умолчанию («AI-first»). |
Важно понимать: не все уровни зрелости одинаково достижимы на текущем витке технологий. Например, переход к полнофункциональной генерации кода в больших разработческих проектах пока затруднен: прирост продуктивности падает с ростом объема продукта, поскольку существующие модели ограничены по размеру контекстного окна. Тем не менее, это скорее временное ограничение. Уже сегодня видно, что расширение контекста и рост качества моделей — лишь вопрос времени.

Поэтому зрелость — это не только про «где мы находимся», но и про направление движения. Чем раньше компания начнет развивать фундамент — данные, платформу, культуру, структуру управления, — тем легче ей будет перейти на новый уровень, когда технологии будут готовы. AIOM помогает в этом: она дает систему координат, к которой можно привязаться, и поэтапно строить реальную AI-компанию, а не набор разрозненных инициатив.
Где узнать о внедрении ИИ больше?
💡 Если вы ищете практические инструменты и кейсы внедрения ИИ, здесь мы собрали много полезных материалов.
💡 А в этой статье я рассказывал, удастся ли AI заменить продакта.
💡 Тем, кто готов прокачать свои навыки и стать успешным лидером продукта, подойдет курс «Сертифицированный Product Owner 2.0: Владелец Продукта в эпоху ИИ»: автоматизируйте рутину, усильте стратегию и выведите коммуникацию на новый уровень с помощью ИИ-инструментов.

Для ИТ-компаний настал решающий момент: либо меняться, либо выбыть из игры. Требуется не просто улучшение, а настоящая перезагрузка. Чтобы справиться с вызовами ИИ, бизнесу придется пересмотреть командные структуры, избавиться от лишней бюрократии и перейти к небольшим, самостоятельным и гибким командам, работающим асинхронно.

Узнайте, как фасилитатору использовать ИИ для подготовки, проведения и анализа командных встреч (ретро, планирование). В статье вы найдете готовые промпты для айсбрейкеров, сбора данных и follow-up.

В статье обсудим, почему они работают быстрее, проще принимают решения и реагируют на изменения, сохраняя при этом качество и мотивацию внутри команды.