Штучний інтелект і майбутнє бізнесу: як підготуватися до змін

Майже всі погоджуються, що ШІ радикально змінить бізнес, але більшість організацій ще не отримали відчутної вигоди. За глобальним опитуванням BCG серед 1000 керівників у 20+ галузях, лише 26% компаній отримали реальну цінність від ШІ — досягаючи в середньому 45% економії витрат і 60% зростання доходів порівняно з конкурентами.

Чому результати такі низькі? 70% проблем — це люди й процеси. Так, технічні перешкоди — як-от низька якість даних чи складність інтеграції — теж важливі. Але головна проблема — це здатність компаній адаптуватися, змінювати способи роботи і масштабувати зміни. Саме це — стійкість до змін.

Колись трансформації були епізодичними: оновив системи — і працюєш стабільно. Зараз ШІ розвивається швидше, ніж компанії встигають адаптуватися. Традиційні п’ятирічні плани та річні цикли вже не працюють, а старі моделі управління не встигають за темпами змін. Навіть Agile не завжди рятує. Лідери змушені приймати постійні зміни, інакше ризикують втратити актуальність або вигоріти.

Стійкість до змін — це здатність перетворювати виклики на систематичне навчання. Вона базується на трьох речах: вчасно вловлювати сигнали ринку й технологій, швидко перебудовувати ресурси — таланти, капітал, повноваження — за тижні, а не місяці, й фіксувати здобуті уроки в процесах, коді чи політиках.

Хороший приклад — Shopify. У 2023 році компанія відокремила логістику, щоб зосередитися на продукті, і швидко запустила AI-помічника Sidekick для допомоги підприємцям. Shopify не просто користується ШІ, а постійно себе перебудовує, щоб відповідати ринку.

Як зрозуміти, чи ваша компанія стійка до змін? Запитайте себе: чи можна швидко перевести людей на пріоритетні проєкти? Чи мають працівники ресурси для експериментів? Чи масштабуються успішні ідеї? Чи вважається провал навчанням, а не поразкою? Якщо "так" — рідкість, ваша AI-стратегія ще не дає результатів.

Щоб зміцнити стійкість, треба навчитися працювати з новими інструментами і мисленням через практичні AI-експерименти. Потім — запускати маленькі, швидкі зміни, які приносять швидкий результат. Важливо не просто оновлювати старі моделі, а створювати нові, де завдання ефективно розподіляються між людьми та автоматизацією. Потрібні також цикли постійного навчання, вимірювання і розвиток навичок. І — не менш важливо — дбати про добробут співробітників, щоб уникнути вигоряння.

Компанії на кшталт Accenture, DBS, Moderna, P&G і Cisco вже демонструють, як ці підходи дають реальні результати: підвищення продуктивності, скорочення витрат, посилення культури інновацій. Лідери, які розвивають стійкість до змін, запускають ефект накопичення — кожен AI-експеримент стає ефективнішим, кожне впровадження — швидшим. А ті, хто розглядає ШІ як разове оновлення, ризикують відстати. Бо в AI-епосі вирішальне значення має не технологія, а здатність змінюватися — сміливо і системно.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело