Представим такую ситуацию: подводя итоги непростой рабочей недели, новый руководитель одного британского предприятия почувствовал злость. Он не переставал думать о том, в какой напряженной обстановке проходили некоторые собрания руководства. Генеральный директор испытывал острую необходимость встряхнуть свою команду и призвать некоторых ее членов, конфликтовавших уже долгое время, оставить в стороне противоречия и объединиться, чтобы начать решать реальные проблемы компании. Он также отдавал себе отчет в том, что авторитарный подход не принесет нужных результатов и уж тем более не будет способствовать рождению новых идей, которые были очень нужны его компании, чтобы адаптироваться к быстро меняющимся условиям и не отстать от конкурентов. Поэтому он взял себя в руки, перестал злиться на свою команду и решил найти выход из тупика, используя по-настоящему инновационный подход к решению проблем. Как бы удивительно это ни звучало, ему на помощь пришел искусственный интеллект.

Как и многие другие руководители, этот генеральный директор изо всех сил пытался справиться со стрессом, вызванным атмосферой неопределенности, необходимостью решать все более сложные задачи и стремительными изменениями. Все вышеперечисленное стало неотъемлемой частью современной деловой среды, которая существенно отличается от той, в которой начинали работать многие из нас. В новых условиях традиционные методы управления становятся все менее эффективными. Здесь мы хотели бы рассказать о связи между некоторыми принципами и технологией, которая на первый взгляд только усложняет задачу, но в действительности может оказаться настоящим чудом: речь идет об искусственном интеллекте, который лежит в основе следующего поколения систем продвинутого анализа данных. Казалось бы, что между ними общего? Однако, если внимательно изучить основные особенности применения технологии искусственного интеллекта, станет понятно, как она может помочь руководителю выработать наиболее эффективную, четко сформулированную и неординарную стратегию управления компанией.

Стресс и атмосфера неопределенности стали неотъемлемой частью современной деловой среды.

Первая особенность заключается в том, что результаты анализа, проводимого с использованием средств искусственного интеллекта, невозможно предугадать заранее. По своей сути искусственный интеллект – это своего рода концептуальный рывок, такой же, как принятие собственной неинформированности и готовность кардинально изменить отношение к проблеме. Как и отказ от привычных управленческих методов, использование результатов анализа ИИ поможет руководителю найти совершенно новые решения в сферах, которые на первый взгляд не имеют к нему отношения.

Вторая особенность ИИ заключается в том, что его использование дает руководителю пространство и время для размышления, позволяя отделить важную информацию от белого шума. Алгоритмы самостоятельно обрабатывают огромный массив данных и выдают только необходимую информацию в нужный момент времени.

Вернемся к генеральному директору компании, о котором шла речь выше, чтобы понять, как это работает на практике. Генеральный директор осознавал, что компании необходимо более эффективно работать над основным продуктом для того, чтобы успешно противостоять агрессивной конкуренции со стороны компаний из развивающихся стран. Ему нужно было срочно сократить затраты и время на разработку продукта. Стандартный подход предполагал сокращение штата сотрудников или инвестиции в автоматизацию процесса, но руководитель не был уверен в целесообразности таких мер, поскольку компания совсем недавно уже пережила серьезную оптимизацию.

Использование искусственного интеллекта дает руководителю пространство и время для размышления.

Генеральный директор продолжал анализировать возможные варианты, одновременно размышляя об усугубляющемся конфликте в коллективе руководителей, и в этом свете некоторые из его членов представлялись ему ненадежными источниками информации. В поисках объективного и по-настоящему инновационного решения он всерьез заинтересовался возможностями, предлагаемыми инструментами продвинутой аналитики на основе искусственного интеллекта. Спустя несколько дней он обратился к группе экспертов в области анализа данных с рядом общих и довольно неоднозначных вопросов: «В чем причины неэффективности процесса проектирования и разработки в нашей компании?», «Можем ли мы повысить эффективность и в каких областях?».

Для ответа на эти вопросы группа специалистов, работающих с искусственным интеллектом, на основе имеющихся у них алгоритмов проанализировала целый спектр данных, включающий информацию об управлении жизненным циклом проекта, подробные сведения и документы по разработке и производству продукта, финансовые показатели и информацию по кадрам, поставщикам и подрядчикам, а также внутренним коммуникациям. После того как были изучены механизмы взаимодействия внутри компании, специалисты сосредоточили свое внимание на коммуникациях двух ключевых подразделений: разработки и инжиниринга. Они собрали общие неперсонализированные данные о коммуникациях, проанализировав количество электронных писем, отправленных после собраний или в адрес сотрудников других подразделений, интенсивность использования корпоративных чатов, продолжительность переписки и объем сообщений, а также количество принятых приглашений в календарях, и сделали важный и в то же время тревожный вывод.

Эти два подразделения почти не координировали свою работу. На практике процесс был статичным: проектировщики создавали модель, инженеры оценивали ее и оставляли свои комментарии, после чего проектировщики переделывали модель, и так далее. Каждое подразделение интересовалось только своим участком работы. Специалисты по анализу данных также сообщили генеральному директору еще один важный факт: в ходе сопоставления данных о внутренних коммуникациях и выпуске продуктов за последние пять лет было выявлено, что отсутствие налаженного сотрудничества между подразделениями увеличило время вывода продукта на рынок и повысило его себестоимость.

Когда перед аналитиками, работающими с искусственным интеллектом, была поставлена задача не достичь конкретной цели, а просто работать в нужном направлении, они смогли помочь генеральному директору найти возможные пути решения проблемы повышения эффективности, обратив его внимание на вопросы взаимодействия в коллективе и важность более слаженной командной работы. С учетом полученных результатов генеральный директор поставил перед руководителями соответствующих подразделений задачу сформировать междисциплинарную рабочую группу с целью пересмотра принципов взаимодействия. Совместно с аналитиками члены рабочей группы смогли определить целевые показатели: сокращение сроков подготовки нового продукта к выпуску на 10% и снижение себестоимости на 11%. Однако генеральный директор на этом не остановился. Основываясь на приобретенном опыте, он предложил топ-менеджменту реализовать на практике концепцию гибкого управления.

Ранее разобщенная команда приложила максимум усилий для того, чтобы выстроить фундамент доверия и взаимопонимания. Регулярные рабочие встречи давали сотрудникам возможность сделать паузу, сформулировать новые вопросы, услышать другую точку зрения и спросить себя: «Какова цель наших совместных усилий?» Команда становилась все более подготовленной для решения сложных задач, стоящих перед компанией.

Регулярные рабочие встречи давали сотрудникам возможность сделать паузу, сформулировать новые вопросы, услышать другую точку зрения.

Наш опыт подсказывает, что искусственный интеллект может быть очень полезным руководителю, который стремится к большей гибкости и ищет нестандартный подход к трансформации рабочего процесса. Когда руководитель использует искусственный интеллект при решении комплексных стратегических задач, он должен опираться на те же методы, которые используются для развития внутренней гибкости. Результаты анализа сложных данных с помощью искусственного интеллекта никогда не известны заранее, и руководитель должен быть готов принять самые неожиданные и порой революционные идеи. Это способ проверить на прочность свои стереотипы о работе компании и даже избавиться от них, а также сформулировать новые вопросы и найти совершенно новые пути их решения. Самое большое преимущество инструментов анализа на основе искусственного интеллекта – это возможность испытать их на практике. Искусственный интеллект создает свою собственную систему непрерывного обмена информацией, что позволяет превратить компанию в своего рода экспериментальную лабораторию, функционирование которой направлено на постоянную трансформацию и повышение эффективности. Другими словами, он может стать тем самым объективным инструментом решения глобальных задач, который позволяет добиться реального прогресса.

Источник: McKinsey Quarterly.

Скачать PDF