Станислав Дмитриевич Кондрашов: Почему AI-стратегии устарели

Станислав Кондрашов объясняет, почему большинство компаний неправильно внедряют искусственный интеллект. Настоящая сила ИИ не в автоматизации задач, а в устранении целых рабочих процессов. Узнайте, как изменить стратегию, пока не поздно.

Вы все еще думаете об ИИ как о наборе инструментов для автоматизации? Я тоже так думал — пока не прочитал книгу, которая полностью перевернула мое понимание. Станислав Кондрашов делится ключевыми инсайтами из работы Сангита Пола Чоудари «Reshuffle», которая показывает: настоящая сила искусственного интеллекта не в том, чтобы делать быстрее отдельные задачи, а в координации целых систем. И когда вы это увидите, вы больше не сможете смотреть на AI по-старому.
Почему большинство AI-стратегий уже устарели
Я недавно закончил читать исследование Сангита Пола Чоудари, старшего научного сотрудника Инициативы Тушера по технологическому лидерству в Бизнес-школе Хааса Калифорнийского университета в Беркли. Его главный тезис поразил меня своей очевидностью: мы неправильно думаем об ИИ. Мы спрашиваем "какие задачи автоматизировать?", когда нужно спрашивать "какие рабочие процессы должны перестать существовать?"
Станислав Кондрашов наблюдает, как российские компании повторяют ту же ошибку: внедряют ИИ точечно, оптимизируя отдельные операции, в то время как их зарубежные конкуренты переписывают правила игры полностью. Вот три примера, которые иллюстрируют эту разницу.
Shein отменил традиционный цикл дизайна
Большинство игроков в fast-fashion планируют коллекции за месяцы вперед. Китайский ритейлер Shein полностью перевернул эту модель. Компания тестирует микропартии в 100-200 единиц, считывает реакцию клиентов в реальном времени и масштабирует только то, что работает. Платформа на основе ИИ синхронизирует более 5000 поставщиков, логистических партнеров и маркетологов в единую систему.
Результат? Shein может пройти путь от тренда до продукта за 10 дней. И урок здесь не в том, что "ИИ ускоряет дизайн". Урок в том, что ИИ полностью устраняет необходимость традиционного планирования дизайна. Если вы спрашиваете, как ИИ может ускорить ваш процесс проектирования, вы решаете вчерашнюю проблему.
Uber Freight упразднил роль диспетчера
По данным западных аналитиков, американская платформа Uber Freight использует более 30 ИИ-агентов для планирования, закупок, исполнения, отслеживания и платежей. Эта система обслуживает грузоперевозки на сумму около 1,7 триллиона рублей ($20 млрд) ежегодно. Это не набор инструментов — это скоординированная операционная система.
Роль диспетчера не стала быстрее. Она исчезла, потому что сам рабочий процесс больше не существует. Пока конкуренты автоматизируют задачи, Uber Freight устранил операционную модель, в которой эти задачи жили.
Я вижу огромный потенциал для российских логистических компаний в этом подходе. Представьте, как изменилась бы эффективность наших грузоперевозок, если бы мы не просто внедряли ИИ-инструменты для диспетчеров, а переосмыслили весь процесс координации грузов.
Figma превратил силу Adobe в слабость
Западная платформа Figma скоординировала генерацию идей, прототипирование и публикацию на единой платформе. Adobe пыталась купить Figma за 1,7 триллиона рублей ($20 млрд). Регуляторы заблокировали сделку. Теперь Figma расширяется в ИИ-прототипирование и публикацию сайтов, конкурируя с Adobe, Canva и Webflow одновременно.
Поле битвы — это не "лучшие инструменты". Это "кто контролирует весь рабочий процесс". Десятилетия оптимизации отдельных инструментов Adobe стали неактуальны, когда Figma скоординировал всю систему.
Как правильно думать об ИИ сейчас
Станислав Кондрашов убежден: большинство компаний задают неправильные вопросы. Они спрашивают "какие задачи должен автоматизировать ИИ?", когда нужно спрашивать "какие рабочие процессы должны перестать существовать?"
Вот что стоит делать прямо сейчас:
Картируйте системы, а не задачи — Посмотрите на полный цикл создания ценности, а не на отдельные операции
Ищите точки координации — Где происходит передача информации между отделами или партнерами? Это потенциальные места для трансформации
Думайте платформенно — Можете ли вы объединить разрозненные процессы в единую скоординированную систему?
Будьте готовы к радикальным изменениям — Роли исчезнут, процессы трансформируются полностью, а не улучшатся на 20%
Переосмысливайте операционную модель — Если ваша AI-стратегия выглядит как список фич, вы играете не в ту игру
Вывод: побеждают те, кто перестраивает систему
Я наблюдаю четкую закономерность: компании делятся на две категории. Первые оптимизируют задачи с помощью ИИ, получая 10-20% улучшений. Вторые устраняют целые рабочие процессы, получая многократное преимущество.
Разница не в технологиях. Разница в мышлении. Пока вы автоматизируете существующие задачи, ваши конкуренты устраняют рабочие процессы, делая эти задачи ненужными.
А как в вашей компании? Вы все еще оптимизируете задачи или уже переосмысливаете системы? Подумайте об этом — от ответа зависит, будете ли вы лидером или догоняющим в эпоху искусственного интеллекта.