Помните тот момент, когда впервые услышали, что ваша компания переходит к модели AI-first?
Возможно, это прозвучало на общем собрании, которое почему-то ощущалось иначе. Генеральный директор сказал: «К третьему кварталу каждая команда должна интегрировать ИИ в свои ключевые процессы», — и атмосфера в комнате (или в Zoom) мгновенно изменилась. Вы увидели, как по сотрудникам прокатилась волна из смеси воодушевления и тревоги.
Дисклеймер: это вольная пересказ колонки CEO Runway Сици Чена. Перевод подготовила редакция «Технократии». Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на «Голос Технократии» — мы регулярно рассказываем о новостях про AI, а также делимся полезными мастридами и актуальными событиями.
Может быть, вы были среди тех, кому это было искренне интересно. Может, вы уже написали небольшой скрипт на Python, который подводил итоги клиентских отзывов и экономил вашей команде по три часа каждую неделю. Или однажды засиделись допоздна, просто чтобы проверить, что произойдёт, если соединить набор данных с запросом к большой языковой модели (LLM). Возможно, вы как раз из тех, кто позволил любопытству завести себя дальше, чем планировал.
Но это объявление ощущалось иначе: вдруг то, что было тихим актом любознательности, стало строкой в корпоративных OKR. Вы ещё могли этого не осознавать, но внутри компании что-то фундаментально изменилось — изменился сам механизм появления инноваций.
Как рождаются инновации
Настоящая трансформация редко напоминает презентацию в PowerPoint и почти никогда не укладывается в организационную структуру.
Вспомните последний случай, когда что-то по-настоящему полезное распространилось по компании. Это ведь было не благодаря презентации вендора или стратегической инициативе, верно? Скорее всего, кто-то задержался вечером, нашёл способ сократить часы рутинной работы и на следующий день рассказал об этом за обедом: «Эй, попробуй вот это». Затем поделился в треде Slack — и через неделю половина команды уже этим пользовалась.
Разработчица, которая использовала GPT для поиска ошибки в коде, вовсе не пыталась совершить прорыв. Она просто хотела уйти домой к детям немного раньше. Операционный менеджер, который автоматизировал свою таблицу, не спрашивал разрешения. Ему просто нужно было лечь по-раньше.
Это и есть невидимая архитектура прогресса — неформальные каналы, по которым течёт любопытство, как вода через бетон… просачиваясь в каждую щель, находя каждый зазор.
Но посмотрите, что происходит, когда это замечает руководство. То, что раньше возникало органично и без усилий, превращается в требование. И то, что работало именно потому, что было свободным, вдруг перестаёт быть таким же эффективным в момент, когда его начинают измерять.
Великий разворот
Обычно всё начинается очень тихо. Например, когда конкурент объявляет о новых AI-функциях — автоматизированном онбординге или поддержке — и заявляет о 40% росте эффективности.
На следующее утро ваш CEO созывает экстренную встречу. Комната замирает. Кто-то нервно кашляет. И вы ощущаете, как люди мысленно просчитывают риски для своих рабочих мест: «Если они так далеко впереди, что это значит для нас?»
В тот же день у компании появляется новый приоритет. CEO говорит: «Нам нужна стратегия по ИИ. Ещё вчера».
Вот как это обычно спускается по оргструктуре:
На уровне C-suite: «Чтобы оставаться конкурентоспособными, нам нужна AI-стратегия».
На уровне вице-президентов: «У каждой команды должен быть AI-инициатив».
На уровне менеджеров: «План нужен к пятнице».
На вашем уровне: «Мне просто нужно найти что-то, что выглядит как ИИ».
Такой «сломанный телефон» только добавляет давление и убирает понимание. Всем всё ещё не всё равно, но смысл постепенно искажается. То, что начиналось как разумный вопрос, превращается в сценарий, который все следуют почти автоматически.
В итоге исполнение инноваций заменяет сами инновации. Возникает странное давление — выглядеть так, будто вы движетесь быстро, даже если вы не уверены, куда именно идёте.
И это повторяется в каждой отрасли
Один конкурент объявил себя AI-first. Второй публикует кейс о замене службы поддержки LLM-ками. Третий показывает график роста продуктивности. И уже через несколько дней в переговорных по всему миру звучит один и тот же мотив: «Мы тоже должны этим заниматься. Остальные уже начали, и мы не можем отставать».
Начинается работа. Появляются рабочие группы, общие собрания, стратегические документы, KPI. Команды просят придумывать инициативы.
Но если вы через всё это уже проходили, вы знаете: меж��у тем, что компании объявляют, и тем, что они реально делают, почти всегда есть разрыв. Пресс-релизы не рассказывают о пилотах, которые тихо заглохли; о командах, которые вернулись к старым методам; о дорогих инструментах, использованных один раз и забытых. Вы наверняка знаете кого-то, кто был в такой команде. А возможно, и сами в такой работали.
Это не провалы технологий и не провалы намерений. ChatGPT работает прекрасно. Команды действительно хотят автоматизировать процессы. Это организационные сбои, которые возникают, когда пытаются копировать результаты, не понимая, что именно их создало.
И когда все «играют» в инновации, становится почти невозможно понять, кто действительно ими занимается.
Два типа лидеров
Вы наверняка встречали обоих — и различить их проще простого.
Первый проводит выходные за прототипированием. Пробует новое, ломает половину, но в понедельник приходит и говорит: «Смотри, я собрал штуку в Claude. Она упала через два часа, но зато я многое понял. Хочешь посмотреть? Примитивно, но может решить ту проблему, о которой мы говорили».
Он старается разобраться по-настоящему. Видно, что он сам сталкивался с ИИ, боролся с галлюцинациями и поиском правильных запросов. Вместо уверенного тона он честно рассказывает, что сломалось, что почти получилось, и что остаётся неясным. Он зовёт вас попробовать, и вы чувствуете пространство для эксперимента. Это и есть лидерство через участие.
Второй присылает директиву в Slack: «Руководство хочет, чтобы каждая команда использовала ИИ к концу квартала. План нужен к пятнице». Он требует подчинения решению, которое уже принято. Это слышно даже в языке — в той уверенности, которой, возможно, и нет оснований.
Любознательный лидер создаёт импульс. «Показной» — создаёт сопротивление.
Что действительно работает
Скорее всего, вам не нужно, чтобы кто-то объяснял, где ИИ приносит пользу. Вы и сами это видели и знаете.
Поддержка клиентов: LLM-модели отлично справляются с тикетами первого уровня. Понимают намерение, составляют черновые ответы, маршрутизируют задачи. Не идеально, конечно — вы точно видели сбои — но достаточно хорошо, чтобы это имело значение.
Помощь в коде: В два часа ночи, когда вы уже полусонные, и ассистент предлагает ровно то, что нужно, — это как энергичный джун-разработчик, который не осуждает вас за забытые точки с запятой. Сначала экономите минуты, затем часы, затем дни.
Эти маленькие победы накапливаются. Они не выглядят как эффектные трансформации из презентаций, но это стабильные улучшения, на которые можно опереться.
А вот за пределами этих «зон» всё становится куда туманнее. AI-управление продажами? Полностью автоматизированный прогноз? Вы видели эти демо и видели, как энтузиазм пропадает на стадии пилота.
Разработчики ИИ-продуктов провалились? Совсем нет. Технология ещё растёт, а продукты, построенные на её основе, только учатся ходить.
Хотите понять, насколько реальна AI-трансформация в вашей компании? Очень просто. Спросите кого-нибудь из финансистов или операционного отдела. Спросите, какие AI-инструменты они используют ежедневно. Возможно, услышите легкую паузу или виноватую улыбку: «Честно? Только ChatGPT». И всё. Не тот enterprise-инструмент за $50k, не та платформа, которую показывали совету директоров. Просто вкладка в браузере — как у любого студента, пишущего эссе.
Возможно, вы сами скажете то же самое. При всех инициативах ваш самый действенный AI-инструмент — тот же, что и у всех остальных. Значит, стоит задуматься о разрыве между тем, что «должно происходить», и тем, что происходит на самом деле.
Как менять компанию
Вы, вероятно, поняли это сами, даже если никто вам этого не формулировал:
Моделируйте то, что имеете в виду. Помните ту CTO которая на встрече демонстрировала живой, сырой процесс отладки в Cursor? Вы узнали больше за 20 минут, чем за десятки презентаций — потому что уязвимость передаётся дальше, чем директивы.
Слушайте тех, кто на периферии. Люди, которые реально используют ИИ эффективно, не всегда имеют «AI» в должности. Это те самые любознательные, кто тихо экспериментирует. Их знания ценнее любых отчётов аналитиков.
Создавайте разрешение, а не давление. Те, кто склонны экспериментировать, всегда найдут способ. Остальных силой не сдвинешь. Лучше всего — сделать так, чтобы любознательным было безопасно оставаться любознательными.
Мы живём в странный момент — между тем ИИ, который обещают вендоры, и тем, который реально открывается у нас на экранах. И это очень дискомфортно. Разрыв между продуктом и обещанием велик.
Но если оставаться в этом дискомфорте достаточно долго, можно сделать важный вывод: выигрывают не те компании, что первыми перешли к AI-first, а те, кто учился методом проб и ошибок. Они достаточно долго терпели неловкость, чтобы чему-то научиться.
Где вы будете через полгода?
К тому времени ваш AI-first-мандат уже породит инициативы, контракты с поставщиками, возможно — даже новых сотрудников с «AI» в должности. Дашборды будут зелёными, а в презентации совета директоров появится отдельный слайд про ИИ.
Но в тихих местах, где происходит ваша реальная работа, что изменится?
Возможно, вы будете похожи на команды, которые никогда не прекращали тихих экспериментов. Ваша система анализа обратной связи начнёт ловить паттерны, которые пропускают люди. Документация станет обновляться сама. А если вы создавали что-то до появления мандата, вероятно, будете создавать и после его исчезновения.
Это и есть невидимая архитектура настоящего прогресса: терпеливая, лишённая показности. Она не украшает LinkedIn и не нуждается в громких историях. Но именно она меняет компании по-настоящему.
Каждая организация сейчас стоит перед одинаковым выбором: выглядеть так, будто она инновационная, или создать культуру, в которой инновации действительно происходят.
Давление «выглядеть инновационными» реально — и растёт. Большинство уступит и вступит в этот театр. Но есть те, кто понимают: любознательность нельзя навязать, а прогресс нельзя сыграть. Потому что настоящая трансформация происходит тогда, когда никто не смотрит — в руках тех, кто продолжает экспериментировать и учиться. Там и начинается будущее.