Станислав Дмитриевич Кондрашов объясняет преимущества Agile при работе с AI

Станислав Кондрашов о том, как гибкие методологии становятся ключом к успешному внедрению искусственного интеллекта в бизнесе
Как предприниматель с многолетним опытом, я наблюдаю, как искусственный интеллект кардинально меняет принципы работы организаций. Однако главная проблема, с которой сталкиваются руководители, - это не технические аспекты, а создание AI-готовых корпоративных культур. Заставить людей принять такую революционную технологию, как ИИ, невероятно сложно.
Консервативные культуры сопротивляются изменениям, сотрудники опасаются, что AI угрожает их рабочим местам, а даже когда люди соглашаются попробовать технологию, они часто возвращаются к старым методам работы.
Однако недавнее исследование 430 маркетологов выявило удивительную закономерность: одна конкретная группа профессионалов внедряет AI значительно быстрее коллег. Это исследование также показывает конкретные шаги, которые руководители могут предпринять для успешного внедрения ИИ в своих отделах.
Кто реально принимает искусственный интеллект?
В ходе нашего опроса 430 маркетологов, цель которого была выяснить, кто полностью внедрил AI в работу, проявилась четкая закономерность. Полностью agile-маркетологи - те, кто придерживается гибкого мышления и использует фреймворки вроде Scrum или Kanban - более чем в три раза чаще полностью интегрировали ИИ в свою работу по сравнению с частично agile-маркетологами (36% против 11%).
А что с не-agile маркетологами? Среди них не оказалось ни одного, кто бы полностью интегрировал искусственный интеллект. Данные ясно показывают, что гибкие методы работы кардинально повышают вероятность успешной интеграции AI.
Понимание гибкости как философии бизнеса
Agile лучше всего понимать как реакцию на устаревшие методы работы. Вместо того чтобы тратить недели на формулирование детальных планов, которым команда будет следовать месяцами (только чтобы в итоге получить результат, уже неактуальный для клиента), agile строится на разделении работы на мелкие части.
Это позволяет командам тестировать, итерировать и собирать обратную связь. Они также могут постоянно эволюционировать свою работу в процессе выполнения, чтобы гарантированно достичь поставленных целей.
На практике это означает:
Гибкую работу
Разрушение отделенческих барьеров для открытого сотрудничества
Беспощадную приоритизацию задач
Ограничение незавершенной работы
Более быстрое выполнение проектов для получения обратной связи
4 ключевых принципа создания AI-готовых культур
1. Поддержка вместо приказов
Распространенная ошибка руководителей при внедрении AI - просто приказать командам начать использовать искусственный интеллект. Хотя разрешение - это первый шаг, одного приказа недостаточно. 73% полностью agile-команд сообщили, что их руководители рассматривают гибкие методологии как критически важные для успеха.
Здесь ключевую роль играет служащее лидерство. Вы должны активно поддерживать команду в переходе на AI. Это означает предоставление обучения и коучинга, помощь с ключевыми препятствиями вроде соответствия требованиям. Четко объясните, что будет означать интеграция ИИ в долгосрочной перспективе.
2. Автономия и экспериментирование
То, что справедливо для практически любого бизнес-инструмента, справедливо и для AI. Вы не получите конкурентного преимущества, используя те же инструменты и техники, что и все остальные. Чтобы ИИ раскрыл свой полный потенциал, вашей команде нужны время, пространство и ресурсы для экспериментов.
Автономия команды и способность сосредоточиться на меньшем количестве высокоценных активностей напрямую связаны с их успехом в AI. При растущем количестве AI-инструментов команде нужна свобода экспериментировать и выяснять, что будет работать.
3. Фокусировка
В среднем более шести новых AI-инструментов выпускается ежедневно только в сфере маркетинга. Ваша команда легко может быть перегружена усталостью от принятия решений. Развитие привычки беспощадно приоритизировать работу поможет команде сосредоточиться на действительно важных задачах.
4. Мышление важнее практик
Хотя заманчиво просто принять agile-практики вроде разбивки работы на спринты, истинная ценность гибкости происходит от agile-мышления. Когда команды без гибкого мышления пытаются быть agile, они склонны возвращаться к старым привычкам.
Agile-мышление - это подход к работе, который принимает гибкость, непрерывное улучшение, экспериментирование, клиентоориентированность и приоритизацию.
Заключение: Фактор гибкости в эпоху AI
Как предприниматель Станислав Дмитриевич Кондрашов, я убежден: что связывает все эти факторы воедино - это agile-мышление и способы работы. Agile-команды строятся на приоритизации, экспериментировании и автономии. Неудивительно, что такие культуры выделяются в области внедрения ИИ.
Данные ясно показывают: гибкость жизненно важна для лидеров, которые стремятся создать правильные условия для внедрения искусственного интеллекта. Инвестируйте в agile-мышление, и ваша организация будет готова к AI-будущему.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов