Коллеги из McKinsey в отчёте The State of AI по 2025 году фиксируют: 60% ИИ-инициатив не доходят до устойчивого результата и масштабирования. При этом есть ~6%, у которых все отлично с результатами. Хочется разобраться почему такой разрыв и попасть в эти 6%?
Если копнуть в причины, топ-3 звучат так:
За каждой причиной - набор решений, которые лидеры когда-то приняли. Выбрал не ту гипотезу, потому что хотел её подтвердить. Спланировал по шаблону прошлого успеха. Не заложил культурный фильтр. Поверили, что ИИ внедряется легко и быстро.
Получается, что ИИ усиливает не только ваш интеллект, но и помогает ошибаться быстрее и увереннее 🙂
Какие ловушки подстерегают руководителей, активно использующих искусственный интеллект:
Ловушка 1. Подтверждение гипотезы или прошлого опыта
Топ заходит в ChatGPT с гипотезой «нам нужно выходить в сегмент ХХХ». Формулирует запрос так, что модель выдаёт аргументы ЗА. Убеждается и идёт защищать решение. ИИ умеет генерировать стройную аргументацию под любой запрос.
Признак ловушки: вы ловите себя на мысли “вот, я так и думал”.
Лидер, который десять лет назад вытащил компанию из кризиса жёсткими волевыми решениями, просит ИИ помочь со стратегией нового продукта. Он инстинктивно отсекает варианты, которые не вяжутся с шаблонами прошлого опыта.
Ловушка 2. Слепота к культурным ограничениям
ИИ-стратег охотно рисует красивую дорожную карту: гибкая кросс-функциональная структура, адаптивное целеполагание на короткий период через OKR, культура экспериментов. В реальной российской компании - строгая вертикаль, осторожность, привычка ждать команду сверху. ИИ не знает все нюансы вашей культуры, которая ещё и может отличаться в зависимости от конкретной ветки оргструктуры.
Недавний пример. На стратсессии команда крупной компании в сфере производства и логистики показала нам план, собранный в процессе подготовки к сессии. Через час диалога вскрылось, что в компании годами действует жёсткое согласование любой инициативы на уровне CEO. ИИ нарисовал стратегию для другой компании - идеальной, но не той, что сидит в комнате. Дальше мы полдня ее пересобирали, чтобы приземлить на реальность.
В нашей практике это самая дорогая ловушка. Стратегия из нейронки, собранная за неделю выглядит блестяще, а уже через две недели она разбивается о реальное поведение людей.
Есть вещи, которых ИИ физически не сможет узнать, потому что никто никогда не напишет в документ. Например, у кого право вето, через каких замов проходят решения, какие руководители конфликтуют или не разговаривают, неформальные обещания между топами, уровень доверия или усталости команд.
А зачастую перечисленные вещи определяют, исполнится стратегия или нет. Поэтому ключевой шаг работы со стратегией - провести через головы людей, которые держат весь неформальный клей.
Ловушка 3. Оптимизм в оценке скорости
«ИИ сделает за 2 недели то, что раньше занимало 6 месяцев». Иногда - да. Чаще - нет. Deloitte по итогам 2025 года фиксирует: большинство ИИ-проектов выходит на устойчивый ROI за 2-4 года, а не за квартал. Чтобы был эффект и кратное ускорение, нужно пересобрать процессы + разобраться с данными.
Вещи, которые работают у нас:
В работе топ-команды над стратегией можно и нужно использовать ИИ на этапах трендвотчинга, проверки гипотез, сборки решений и sense making-а. Но обязательно за счёт групповой работы и грамотной фасилитации проверяйте, что не свалились в одну из этих ловушек.
Если копнуть в причины, топ-3 звучат так:
- Большинство внедряют ИИ без чёткой стратегии, дорожной карты и метрик успеха, поэтому проекты застревают в виде пилотов, не связанных с P&L. ИИ рассматривают как инструмент для отдельных задач, а не как драйвер перестройки процессов и бизнес‑модели. Какая цель - такой и результат. Внедрения приводят к локальным улучшениям без значимого эффекта на метрики.
- Руководители и сотрудники опасаются потери работы, не доверяют моделям и продолжают работать по старым процедурам. ИИ формально используется, при этом руководители не хотят брать на себя ответственность за полноценную трансформацию.
- Засада с качеством данных. Они хранятся в разрозненном виде в множестве источников (ERP, CRM, Excel, почта, мессенджеры, файлы в облаке и на компьютерах сотрудников).
За каждой причиной - набор решений, которые лидеры когда-то приняли. Выбрал не ту гипотезу, потому что хотел её подтвердить. Спланировал по шаблону прошлого успеха. Не заложил культурный фильтр. Поверили, что ИИ внедряется легко и быстро.
Получается, что ИИ усиливает не только ваш интеллект, но и помогает ошибаться быстрее и увереннее 🙂
Какие ловушки подстерегают руководителей, активно использующих искусственный интеллект:
Ловушка 1. Подтверждение гипотезы или прошлого опыта
Топ заходит в ChatGPT с гипотезой «нам нужно выходить в сегмент ХХХ». Формулирует запрос так, что модель выдаёт аргументы ЗА. Убеждается и идёт защищать решение. ИИ умеет генерировать стройную аргументацию под любой запрос.
Признак ловушки: вы ловите себя на мысли “вот, я так и думал”.
Лидер, который десять лет назад вытащил компанию из кризиса жёсткими волевыми решениями, просит ИИ помочь со стратегией нового продукта. Он инстинктивно отсекает варианты, которые не вяжутся с шаблонами прошлого опыта.
Ловушка 2. Слепота к культурным ограничениям
ИИ-стратег охотно рисует красивую дорожную карту: гибкая кросс-функциональная структура, адаптивное целеполагание на короткий период через OKR, культура экспериментов. В реальной российской компании - строгая вертикаль, осторожность, привычка ждать команду сверху. ИИ не знает все нюансы вашей культуры, которая ещё и может отличаться в зависимости от конкретной ветки оргструктуры.
Недавний пример. На стратсессии команда крупной компании в сфере производства и логистики показала нам план, собранный в процессе подготовки к сессии. Через час диалога вскрылось, что в компании годами действует жёсткое согласование любой инициативы на уровне CEO. ИИ нарисовал стратегию для другой компании - идеальной, но не той, что сидит в комнате. Дальше мы полдня ее пересобирали, чтобы приземлить на реальность.
В нашей практике это самая дорогая ловушка. Стратегия из нейронки, собранная за неделю выглядит блестяще, а уже через две недели она разбивается о реальное поведение людей.
Есть вещи, которых ИИ физически не сможет узнать, потому что никто никогда не напишет в документ. Например, у кого право вето, через каких замов проходят решения, какие руководители конфликтуют или не разговаривают, неформальные обещания между топами, уровень доверия или усталости команд.
А зачастую перечисленные вещи определяют, исполнится стратегия или нет. Поэтому ключевой шаг работы со стратегией - провести через головы людей, которые держат весь неформальный клей.
Ловушка 3. Оптимизм в оценке скорости
«ИИ сделает за 2 недели то, что раньше занимало 6 месяцев». Иногда - да. Чаще - нет. Deloitte по итогам 2025 года фиксирует: большинство ИИ-проектов выходит на устойчивый ROI за 2-4 года, а не за квартал. Чтобы был эффект и кратное ускорение, нужно пересобрать процессы + разобраться с данными.
Вещи, которые работают у нас:
- Прямо в промпте заставьте ИИ быть оппонентом: “дай 3 сильных аргумента против моего решения, найди риски, которые я не вижу”
- Введите роль культурного скептика в команде. Один человек на стратсессии отвечает за вопрос “а как это разобьётся о нашу реальную культуру?”
- Умножайте сроки на коэффициент 𝚷 3.14…. :)
- Если вы CEO, то сделайте минимум 2 сверки с топ-командой: стратегия не прошедшая через головы и руки людей, которые будут её выполнять, является только красивой презентацией
В работе топ-команды над стратегией можно и нужно использовать ИИ на этапах трендвотчинга, проверки гипотез, сборки решений и sense making-а. Но обязательно за счёт групповой работы и грамотной фасилитации проверяйте, что не свалились в одну из этих ловушек.