ANDRE_DATAIST Telegram 204
Второй мозг менеджера: как ИИ помогает принимать лучшие решения

Каждый менеджер - дирижер, которому приходится одновременно держать во внимании множество дел: письма, встречи, бюджеты, KPI… По оценке Deloitte, средний руководитель тратит до 62% рабочего времени на поиск данных и подготовку отчетов, и лишь менее трети дня остается на основную работу. Помощь нужна не когда-нибудь, а сегодня - иначе стратегия утонет в операционке.

Автоматизацию часто воспринимают как угрозу рабочим местам. В менеджменте этот страх не оправдан: факторы неопределенности, культура и ценности компании сложно запрограммировать. Поэтому бизнес делает ставку на аугментацию: ИИ собирает данные, строит отчеты и прогнозы, предлагает решения, а финальный выбор - за человеком. По опросу Deloitte только 30% компаний стремятся «автоматизировать все», остальные полагаются на модель «второго пилота», снижающую когнитивную нагрузку и риск ошибок.

Чтобы понять, где именно ИИ приносит наибольшую пользу, рассмотрим три объекта управления:

• Продукт - донесение ценности клиенту (анализ отзывов, прогноз спроса и динамическое ценообразование);

• Проект - инициатива со сроком и бюджетом (ранний прогноз рисков и оптимизация критического пути).

• Процесс - повторяющаяся последовательность действий (анализ и прогноз метрик, оптимизация ресурсов).

Люди - субъекты управления, их можно мотивировать (например, деньгами или печеньками) или манипулировать. В то время как ИИ-сотрудникам мотивация не нужна, если только их не персонализировать.

Теперь углубимся больше в процессы как объект управления. Они бывают трех видов:

• Бизнес-процессы - зарабатывают деньги;

• Поддерживающие - только тратят;

• Управленческие - задают параметры для всей компании.

Задача ИИ - повышать прибыль и снижать затраты. Увольнение лишнего оператора на складе едва заметно для крупной компании, а вот неоптимальное управленческое решение обходится очень дорого.

Классический управленческий цикл включает три этапа: планирование, реализацию и контроль. Поэтому ИИ-сотрудники должны:

Прогнозировать состояние среды в условиях неопределенности при различных сценариях и планировать задачи;

Выполнять выбранные задачи с помощью определенных инструментов;

Оценивать корректность выполнения задач и передавать данные для дообучения моделей.

На каждом шаге рядом находится менеджер: проверяет риски прогноза, утверждает план, контролирует ход работ и при необходимости вносит коррективы.

Существует целое направление - Decision Intelligence (DI) или наука о принятии решений. Если Business Intelligence (BI) говорит нам, что случилось, то Decision Intelligence предсказывает, «что будет, если…».

Визуальные причинно-следственные связи цепочек «действие → результат» позволяют просчитать: сниженная цена улучшит оборот, но увеличит нагрузку склада; при текущем темпе продаж план квартала сорвется через 18 дней. Gartner прогнозирует, что к 2026 г. 70% крупных компаний внедрят DI-фреймворки именно в управленческие процессы. В Сбере я как раз занимался созданием таких систем.

Есть и пару других интересных технологий для менеджеров:

Process Mining анализирует логи систем, выявляя «узкие горлышки» в процессах.

Organizational Network Analysis превращает почту и чаты в граф коммуникаций, выявляя скрытых лидеров и перегруженных сотрудников. Microsoft таким образом повысила продуктивность команд на 15%.

Согласно отчету PwC (2024), компании, которые внедрили ИИ в управленческие процессы, ожидают нарастить EBITDA (прибыль без долгов, налогов и амортизации) на 12% быстрее конкурентов. Дополнительные эффекты: −50 % ошибок прогнозов, −30 % затрат на запасы, +30% скорость вывода продукта, +15% эффективность оборудования, −8% текучести персонала.

ИИ не отнимает власть у людей - он избавляет их от рутины, освобождая время для стратегии, творчества и лидерства. На рынке выигрывают компании, где человек и машина работают в тандеме.

Лично я в поддержке принятия решений больше доверяю данным и алгоритмам, чем людям. А вы?

#технологии



tgoop.com/andre_dataist/204
Create:
Last Update:

Второй мозг менеджера: как ИИ помогает принимать лучшие решения

Каждый менеджер - дирижер, которому приходится одновременно держать во внимании множество дел: письма, встречи, бюджеты, KPI… По оценке Deloitte, средний руководитель тратит до 62% рабочего времени на поиск данных и подготовку отчетов, и лишь менее трети дня остается на основную работу. Помощь нужна не когда-нибудь, а сегодня - иначе стратегия утонет в операционке.

Автоматизацию часто воспринимают как угрозу рабочим местам. В менеджменте этот страх не оправдан: факторы неопределенности, культура и ценности компании сложно запрограммировать. Поэтому бизнес делает ставку на аугментацию: ИИ собирает данные, строит отчеты и прогнозы, предлагает решения, а финальный выбор - за человеком. По опросу Deloitte только 30% компаний стремятся «автоматизировать все», остальные полагаются на модель «второго пилота», снижающую когнитивную нагрузку и риск ошибок.

Чтобы понять, где именно ИИ приносит наибольшую пользу, рассмотрим три объекта управления:

• Продукт - донесение ценности клиенту (анализ отзывов, прогноз спроса и динамическое ценообразование);

• Проект - инициатива со сроком и бюджетом (ранний прогноз рисков и оптимизация критического пути).

• Процесс - повторяющаяся последовательность действий (анализ и прогноз метрик, оптимизация ресурсов).

Люди - субъекты управления, их можно мотивировать (например, деньгами или печеньками) или манипулировать. В то время как ИИ-сотрудникам мотивация не нужна, если только их не персонализировать.

Теперь углубимся больше в процессы как объект управления. Они бывают трех видов:

• Бизнес-процессы - зарабатывают деньги;

• Поддерживающие - только тратят;

• Управленческие - задают параметры для всей компании.

Задача ИИ - повышать прибыль и снижать затраты. Увольнение лишнего оператора на складе едва заметно для крупной компании, а вот неоптимальное управленческое решение обходится очень дорого.

Классический управленческий цикл включает три этапа: планирование, реализацию и контроль. Поэтому ИИ-сотрудники должны:

Прогнозировать состояние среды в условиях неопределенности при различных сценариях и планировать задачи;

Выполнять выбранные задачи с помощью определенных инструментов;

Оценивать корректность выполнения задач и передавать данные для дообучения моделей.

На каждом шаге рядом находится менеджер: проверяет риски прогноза, утверждает план, контролирует ход работ и при необходимости вносит коррективы.

Существует целое направление - Decision Intelligence (DI) или наука о принятии решений. Если Business Intelligence (BI) говорит нам, что случилось, то Decision Intelligence предсказывает, «что будет, если…».

Визуальные причинно-следственные связи цепочек «действие → результат» позволяют просчитать: сниженная цена улучшит оборот, но увеличит нагрузку склада; при текущем темпе продаж план квартала сорвется через 18 дней. Gartner прогнозирует, что к 2026 г. 70% крупных компаний внедрят DI-фреймворки именно в управленческие процессы. В Сбере я как раз занимался созданием таких систем.

Есть и пару других интересных технологий для менеджеров:

Process Mining анализирует логи систем, выявляя «узкие горлышки» в процессах.

Organizational Network Analysis превращает почту и чаты в граф коммуникаций, выявляя скрытых лидеров и перегруженных сотрудников. Microsoft таким образом повысила продуктивность команд на 15%.

Согласно отчету PwC (2024), компании, которые внедрили ИИ в управленческие процессы, ожидают нарастить EBITDA (прибыль без долгов, налогов и амортизации) на 12% быстрее конкурентов. Дополнительные эффекты: −50 % ошибок прогнозов, −30 % затрат на запасы, +30% скорость вывода продукта, +15% эффективность оборудования, −8% текучести персонала.

ИИ не отнимает власть у людей - он избавляет их от рутины, освобождая время для стратегии, творчества и лидерства. На рынке выигрывают компании, где человек и машина работают в тандеме.

Лично я в поддержке принятия решений больше доверяю данным и алгоритмам, чем людям. А вы?

#технологии

BY 🤖 Датаист




Share with your friend now:
tgoop.com/andre_dataist/204

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Healing through screaming therapy Choose quality over quantity. Remember that one high-quality post is better than five short publications of questionable value. Add the logo from your device. Adjust the visible area of your image. Congratulations! Now your Telegram channel has a face Click “Save”.! During the meeting with TSE Minister Edson Fachin, Perekopsky also mentioned the TSE channel on the platform as one of the firm's key success stories. Launched as part of the company's commitments to tackle the spread of fake news in Brazil, the verified channel has attracted more than 184,000 members in less than a month. The administrator of a telegram group, "Suck Channel," was sentenced to six years and six months in prison for seven counts of incitement yesterday.
from us


Telegram 🤖 Датаист
FROM American