- Статья «Справочник по генеративному ИИ для организаций» (The Gen AI Playbook for Organizations) в Harvard Business Review (выпуск за ноябрь–декабрь 2025 г.) Бхарата Н. Ананда (Bharat N. Anand) и Энди Ву (Andy Wu) утверждает: компании не могут ждать «идеального ИИ» — им нужна немедленная стратегия внедрения GenAI, сосредоточенная на стратегическом отличии, а не на скорости развертывания.
- Авторы предлагают стратегическую рамку 2×2, которая помогает определить, где и как использовать GenAI, на основе двух критериев: стоимость ошибок (cost of errors) и тип необходимого знания (неявное – tacit vs. явное – explicit).
- «Зона без сожалений» (No regrets zone) (низкая ошибка, явное знание): ИИ выполняет полностью – например, ответы клиентам, обработка возмещений, скрининг резюме.
- «Творческий катализатор» (Creative catalyst) (низкая ошибка, неявное знание): ИИ поддерживает идеи – написание слоганов, дизайн, презентации.
- «Контроль качества» (Quality control) (высокая ошибка, явное знание): ИИ производит – человек контролирует – например, составление контрактов, написание кода, финансовый анализ.
- «Человек в первую очередь» (Human-first) (высокая ошибка, неявное знание): человек лидирует – ИИ помогает – например, стратегия, подбор руководителей, медицинская диагностика.
- Авторы предупреждают: спрашивать «Насколько умен ИИ» — это неверное направление; правильный вопрос: «Где следует использовать ИИ для создания конкурентного преимущества».
- Истинная ценность GenAI заключается в его способности создавать относительную эффективность, а не абсолютную точность. Даже с небольшими ошибками ИИ все равно помогает сэкономить время, масштабировать операции и снизить операционные расходы.
- Компании должны универсализировать доступ к ИИ для всех сотрудников, устраняя «узкие места» со стороны ИТ или медленных процессов утверждения — в противном случае их обгонят более гибкие конкуренты.
- Три источника устойчивого преимущества ИИ:
- Быстрое и выборочное развертывание в подходящих задачах.
- Проприетарные данные – консолидация, использование и «ИИ-изация» внутренних данных активов.
- Культура и люди – использование ИИ как инструмента повышения ценности, а не замены.
- Ананд и Ву рекомендуют компаниям пересмотреть организационную структуру, перепроектировать процессы, чтобы соответствовать «ИИ-ориентированной организации» (AI-native organization). Персонал перейдет от «управления инструментами» к «сотрудничеству с ИИ».
- Распространенные ошибки: ожидание 100% точности от ИИ, неизмерение ценности сэкономленного времени или неперевод производительности в реальную прибыль в Отчете о прибылях и убытках (P&L).
📌 Статья «Справочник по генеративному ИИ для организаций» в Harvard Business Review (выпуск за ноябрь–декабрь 2025 г.) утверждает: компании не могут ждать «идеального ИИ» — им нужна немедленная стратегия внедрения генеративного ИИ, сосредоточенная на стратегическом отличии, а не на скорости развертывания. Предприятия должны пересмотреть организационную структуру, перепроектировать процессы, чтобы соответствовать «ИИ-ориентированной организации» (AI-native organization). Персонал перейдет от «управления инструментами» к «сотрудничеству с ИИ». Долгосрочное преимущество будет зависеть от уникального использования ИИ, собственных данных и культуры сотрудничества человека и машины.
