Искусственный интеллект кардинально изменит подход к стратегическому управлению. Однако по мере его распространения стратегам потребуется доступ к уникальным данным, креативность и новые навыки для разработки оригинальных решений.
В основе стратегии лежит извлечение инсайтов из фактов и данных, формирование реальных вариантов действий на их основе, принятие необратимых решений и реализация инициатив, превращающих эти решения в ценность. Аналитика данных уже несколько десятилетий помогает в этом процессе, но ранее технологии могли лишь дополнять и частично автоматизировать вводные данные для стратегии. Теперь же они способны объединять их в сложные аналитические выкладки. Со временем искусственный интеллект, возможно, даже сможет рекомендовать жизнеспособные стратегии.
Искусственный интеллект, включая генеративный ИИ, обладает потенциалом преобразовать работу стратегов, ускоряя и усиливая анализ и генерацию инсайтов, а также снижая влияние когнитивных искажений и социальных факторов. Современные инструменты, опираясь на недавний взрывной рост объемов данных и предыдущие достижения искусственного интеллекта, значительно повысившие точность прогнозирования, делают получение инсайтов проще и дешевле. Влияние, которое мы наблюдаем как в клиентских организациях, так и в собственной работе, позволяет нам рассматривать этот момент как новый поворотный момент в разработке стратегии — возможно, сопоставимый с созданием ключевых стратегических концепций в 1970-х и 1980-х годах.
Хотя искусственный интеллект не отменяет необходимости лидеров проявлять стратегическую решимость, совершая смелые шаги, мы ожидаем, что со временем эта технология усилит все этапы разработки стратегии — от проектирования до мобилизации и реализации. Уже сегодня наибольшую пользу искусственный интеллект приносит именно на этапе проектирования, помогая компаниям оценить свою стартовую позицию с учётом отраслевых и рыночных тенденций. С его помощью можно определять потенциальные объёмы рынков, анализировать шаги конкурентов и оценивать ценность различных стратегических инициатив в рамках нескольких сценариев. Однако на этом его роль не заканчивается: стратегия требует мобилизации компании, эффективного распределения ресурсов и мониторинга выполнения. В этих задачах искусственный интеллект также может сыграть важную роль.
Новые роли искусственного интеллекта в стратегическом управлении
Ключевым при формировании стратегического видения по‑прежнему остаётся человеческое суждение, и оно объединяет амбиции компании и пути их реализации. Однако искусственный интеллект способен ускорить работу стратегических команд и сделать её более точной. Уже сейчас можно выделить пять ролей, которые искусственный интеллект здесь может выполнять: исследователь, интерпретатор, партнёр по размышлениям, симулятор и коммуникатор. Каждая из этих ролей может задействоваться на разных этапах разработки стратегии.
Исследователь
Стратеги тратят много времени на сбор и анализ данных из множества источников. Способность искусственного интеллекта обобщать информацию и выявлять значимые взаимосвязи между разнородными наборами данных может значительно повысить эффективность работы стратегов. Например, ИИ‑движок, предназначенный для поиска потенциальных объектов слияния и поглощения (M&A), способен выявлять недооценённые активы, соответствующие стратегической гипотезе компании, тем самым повышая эффективность процесса, который сегодня во многом зависит от знаний рынка руководителей и их посредников.
Такой инструмент может анализировать публичную информацию о более чем 40 миллионах компаний на разных языках и формировать короткий список релевантных целей за считанные минуты. Однако, несмотря на то что искусственный интеллект работает быстрее и тщательнее, чем человек, стратегам всё равно необходимо правильно формулировать вопросы, чтобы получать действительно ценные инсайты.
Интерпретатор
Чтобы превратить аналитику данных в полезные инсайты, стратеги должны понимать, как полученные результаты могут способствовать достижению их целей. Например, поиск возможностей для роста часто требует анализа смежных направлений. Такие идеи расширения могут появляться из различных источников — наблюдений за действиями конкурентов или глубокого понимания новых потребностей клиентов. ИИ‑инструменты могут значительно упростить этот процесс, объединяя данные из различных источников (годовых отчётов, патентов, отзывов клиентов, данных о покупках) в так называемые «обзоры роста». Эти обзоры обобщают наиболее популярные направления экспансии, а затем интерпретируют их и оценивают степень соответствия стратегии компании. Такой анализ помогает стратегам сузить круг возможных вариантов, найти прецеденты или бенчмарки для планируемых шагов и выявить новые идеи.
Ещё одна область, где искусственный интеллект уже выступает в роли интерпретатора, — анализ и мониторинг трендов. При разработке стратегий и пересмотре предположений стратегам необходимо следить за изменениями в ключевых тенденциях. Генеративный искусственный интеллект способен анализировать огромные массивы информации, выделять ключевые закономерности трендов и интерпретировать, ускоряется ли тенденция, достигает зрелости или идёт на спад. Например, организация, изучающая спрос на экологически устойчивые строительные материалы, может отслеживать уровень интереса со стороны архитекторов, объём патентов и упоминания конкурентов задолго до того, как эти сигналы отразятся в объёмах продаж.
Партнёр по размышлениям
Искусственный интеллект также может выполнять роль интеллектуального партнёра в процессе мозгового штурма, ускоряя генерацию идей и помогая руководителям избежать когнитивных искажений или слепых зон. В частности, генеративный ИИ может помочь стратегам избежать распространённых ошибок, анализируя их планы через призму устоявшихся стратегических моделей. Например, команда может протестировать свою стратегию — как до её реализации, так и в ходе исполнения — используя генеративный искусственный интеллект в роли оппонента, выявляющего потенциальные скрытые риски и управленческие ошибки.
Симулятор
Прежде чем выбрать стратегический курс, стратеги анализируют влияние различных рыночных сценариев, принимая во внимание макроэкономические условия, возможные шаги конкурентов и реакцию заинтересованных сторон. Искусственный интеллект делает этот процесс значительно более точным, применяя сложные модели и тактическое моделирование и симуляции. Эта функция также полезна на этапе исполнения стратегии: искусственный интеллект может отслеживать ранние сигналы рынка, моделировать их влияние и предупреждать команду о необходимости скорректировать курс.
Коммуникатор
Ясное и убедительное изложение стратегического пути, его целей и последствий для компании и её заинтересованных сторон играет ключевую роль в обеспечении успешной реализации стратегии. Возможность генеративного искусственного интеллекта адаптировать концепции под различные форматы стала одной из самых востребованных с момента появления ChatGPT. Стратеги могут использовать инструменты генеративного ИИ для создания убедительных материалов, адаптированных к разным уровням экспертности аудитории. Кроме того, материалы могут представляться в разных форматах — от кратких справок и ключевых положений до, например, подкастов. Искусственный интеллект также может контролировать, насколько последовательно внешние коммуникации компании отражают её стратегическое видение в различных каналах.
Рассмотрим, как эти пять применений искусственного интеллекта работают на практике — на примере регионального банка в Юго‑Восточной Азии, который стремился выйти в новый сегмент или расширить своё присутствие в других регионах. Стратегическая команда использовала ИИ‑модель для анализа делового контекста и перспективных трендов в отрасли и регионе. Инструмент сформировал интерактивные отчёты, которые позволили стратегам уточнить дальнейшие направления исследования. На основе этого анализа команда решила сосредоточиться на возможностях в цифровой финансовой экосистеме, в частности, в сфере peer‑to‑peer платежей и микрокредитования.
Затем команда запросила у искусственного интеллекта рекомендации по наиболее перспективным смежным направлениям для инвестиционного роста. Проанализировав данные о банках по всему миру, инструмент построил граф связей между родственными и синергетическими бизнес‑сегментами. Руководство выбрало несколько из них для детального изучения — например, трансграничные цифровые сервисы для всего региона или сегмент микрокредитования во Вьетнаме — и разработало гипотезы относительно их потенциальных траекторий роста. Для более глубокого понимания каждого сегмента команда задала искусственному интеллекту вопросы: «Кто мои конкуренты на каждом рынке и какие у них уникальные предложения?» Некоторые рынки руководителям были незнакомы, поэтому стратеги также уточняли: «Мы рассматриваем выход на банковский рынок Вьетнама. С какими рисками сталкивались компании в прошлом? Есть ли примеры неудачных попыток (с источниками)?»
Команда также изучила неорганические варианты роста, такие как партнёрства и сделки по слиянию и поглощению (M&A). Проведя сканирование с помощью искусственного интеллекта, они сформировали короткий список малых и средних компаний, обладающих технологиями, необходимыми для реализации цифровой стратегии банка. Генеративный искусственный интеллект также помог им сформировать предварительные профили для due diligence перед потенциальными переговорами.
Наконец, когда гипотезы были сформированы в конкретные стратегические варианты, искусственный интеллект помог стратегам смоделировать прогнозируемый P&L (отчёт о прибылях и убытках) и динамику роста. Дополнительно инструмент использовал внутренние данные, такие как управленческие отчёты о предыдущем выходе банка на зарубежный рынок, чтобы помочь руководству лучше понять сильные и слабые стороны их способности к реализации стратегии.
Многие компании уже разрабатывают инструменты, позволяющие сделать подобные сценарии реальностью, создавая собственные ИИ‑агенты для симуляции рассуждений или выполнения сложных исследовательских задач. Однако даже организации, которые только начинают внедрять искусственный интеллект, могут уже сейчас изучать его потенциальные роли. По мере развития технологий стратеги, которые освоят создание уникальных приложений на базе искусственного интеллекта, получат критическое преимущество в инсайтах перед конкурентами.
Важные аспекты внедрения искусственного интеллекта в стратегическое управление
Хотя кейс юго‑восточноазиатского банка выглядит вдохновляюще, стратеги должны учитывать несколько вызовов при внедрении искусственного интеллекта. Генеративный ИИ несёт в себе хорошо задокументированные риски — от предвзятости модели (например, использование исторических данных для обучения может привести к чрезмерному акценту на определённых типах клиентов) до недостаточной объяснимости (неспособности предоставить логически обоснованный анализ) и галлюцинаций (создания правдоподобного, но ложного контента). Хорошая новость заключается в том, что эти проблемы уже решаются. Например, искусственный интеллект может сам контролировать свою работу: так называемый критический агент проверяет результаты, полученные другими ИИ‑приложениями, выявляет потенциальные ошибки и может даже напрямую инициировать корректировку задач.
Помимо этих известных рисков, генеративный искусственный интеллект требует от стратегов учёта ещё пяти ключевых аспектов.
Во‑первых, возрастает значимость доступа к проприетарным данным. Генеративный искусственный интеллект ускоряет долгосрочную тенденцию к демократизации инсайтов — сегодня как никогда просто использовать готовые инструменты для быстрого получения инсайтов, которые становятся основой любой стратегии. Однако по мере распространения ИИ‑моделей увеличиваются и риски работы с массовыми, унифицированными данными. Компании, использующие стандартные входные данные, будут получать стандартные выходные результаты, что приведёт к шаблонным стратегиям, которые, по определению, не дадут конкурентных преимуществ. В связи с этим критически важным становится создание экосистем проприетарных данных, которые включают как количественные, так и качественные источники.
Во‑вторых, рост объёмов данных и инсайтов усиливает потребность в фильтрации сигнала от шума. Это давний вызов, но генеративный искусственный интеллект делает его ещё более сложным. Мы полагаем, что со временем технологии научатся эффективно выделять действительно значимые сигналы, но пока они ещё не достигли этой стадии.
В‑третьих, чем проще становится генерация инсайтов, тем важнее навык их стратегического синтеза на уровне топ‑менеджмента. Бизнес‑лидеры, особенно те, кто принимает стратегические решения, не могут эффективно работать, если тонут в данных, даже если все эти данные содержат лишь полезные сигналы. Генеративный искусственный интеллект постепенно совершенствуется в синтезе информации, но в ближайшей перспективе именно лидеры стратегического управления должны полностью контролировать этот процесс.
В‑четвёртых, искусственный интеллект усиливает роль процессов, которые организации используют для разработки стратегий. Наши исследования показывают, что качество процессов значительно важнее для успеха стратегии, чем качество отдельных инсайтов. Высококачественные процессы включают в себя не только разработку и оценку стратегических альтернатив, но и учёт неопределённости, способность к смелым решениям и, что особенно важно, устранение когнитивных искажений в процессе принятия решений. Хорошая новость в том, что генеративный искусственный интеллект ускоряет получение инсайтов, освобождая больше времени для стратегических команд на совершенствование эталонных процессов.
Наконец, для эффективного использования генеративного искусственного интеллекта подразделение стратегического управления должно инвестировать в технологии, обеспечивающие доступ к экосистемам проприетарных данных. Такой экосистемный подход избавляет компании от необходимости самостоятельно генерировать или владеть всеми данными, а вместо этого строить сети источников, к которым они могут бесшовно подключаться с помощью технологий. Кроме того, стратегам потребуется идентифицировать (а часто и адаптировать) инструменты генеративного искусственного интеллекта, которые смогут эффективно выполнять функции исследователя, симулятора, интерпретатора, партнёра по размышлениям и коммуникатора.
Что дальше
С чего начать? Мы рекомендуем три первоочередных шага:
Развивайте экспертность.
Стратег будущего должен понимать, как работает искусственный интеллект. Как механизм предсказания слов обрабатывает сложные концепции и информацию? Как модели извлекают инсайты из заданных данных и промптов? Те, кто разберётся в этих процессах, смогут участвовать в создании инструментов, необходимых для их работы, например, запускать сложные симуляции будущих изменений рынка и конкурентной среды. Специалисты с такими навыками будут крайне востребованы, что делает их удержание приоритетом для компании.
Начинайте внедрение уже сегодня.
Искусственный интеллект прочно вошёл в нашу реальность, и поиск оптимальных способов его применения в разработке стратегии становится необходимостью. Стратегические команды должны изучить возможности искусственного интеллекта — от помощи в исследованиях и генерации инсайтов до выявления потенциальных рисков. Команды, которые протестируют доступные инструменты на этих задачах, лучше поймут, какие дополнительные технологии им необходимо разрабатывать или в какие стоит инвестировать.
С организационной точки зрения лидеры должны обеспечивать стратегические команды доступом к экспертам в области анализа данных, дата‑инжиниринга и больших языковых моделей. Это можно реализовать через встраивание технических специалистов в стратегические команды или предоставление доступа к ним через центры компетенций.
Создавайте собственную экосистему инсайтов.
Даже самые продвинутые ИИ‑модели ограничены в своих возможностях — они могут лишь интерпретировать существующие данные и не способны генерировать новые сигналы. Например, искусственный интеллект не заменит инсайты, полученные в ходе этнографических исследований или непосредственного общения с клиентами. Напротив, такая эксклюзивная информация будет становиться всё более важной для разработки уникальных стратегий по мере того, как внешние данные становятся доступными и недорогими для всех участников рынка.
Чтобы получить преимущество, стратегам нужно расширять свою экспертизу, взаимодействуя с инноваторами и ключевыми игроками как внутри, так и за пределами своих организаций. В центре внимания стратегов всё больше будет находиться разработка гипотез, их тестирование и анализ результатов, а также поддержка инфраструктуры искусственного интеллекта и данных, что позволит превращать инсайты в конкурентное преимущество.
Искусственный интеллект не сможет — и, как мы считаем, не должен — заменить человеческую логику и интерпретацию в такой сложной сфере, как стратегия. Однако он способен предоставить более быстрые и объективные ответы, которые значительно усилят наши способности к принятию решений. Выполняя уже существующие роли — от исследователя и интерпретатора до симулятора и интеллектуального партнёра, — искусственный интеллект постепенно переопределяет роль стратегов и помогает компаниям принимать более взвешенные стратегические решения. Повышая эффективность разработки стратегии и одновременно давая больше возможностей для креативности и прорывных идей, позволяющих лидерам формулировать смелые шаги, искусственный интеллект может дать компаниям необходимое конкурентное преимущество для успеха на рынке.
Все актуальные инструменты и лучшие практики управления в IT можно изучить на онлайн-курсах Otus от практикующих экспертов области: приходите на открытые уроки курсов, чтобы обсудить актуальные темы.
Автор: rikki_tikki
