«Инструмент никогда не является решением», — сказал Сокарас. Компания, которая покупает продукт и ждёт, что всё изменится, получает «ещё одну зависимость или программу, пылящуюся на полке».
Мероприятие называлось Zapier Outpost Windsor и проходило с 8 по 10 сентября в Oakley Court, на берегу Темзы неподалёку от Виндзора. Zapier оплатила перелёты, проживание и питание примерно двадцати приглашённым руководителям, отвечающим за корпоративные операции и ИИ, включая меня. Сессии дня вели Филип Лакин, директор Zapier по трансформации с помощью ИИ, и Алекс Максвелл, руководитель Zapier AI Leaders Lab.
Максвелл начал не с цифры Zapier. Он привёл данные MIT NANDA: 95% корпоративных инициатив в сфере ИИ не обеспечивают измеримую окупаемость инвестиций при общих расходах порядка 30–40 млрд долларов. «Это проблема проектирования системы», — говорилось на слайде. TNW уже писало об этом разрыве, в том числе о парадоксе производительности ИИ по версии McKinsey, утрате знаний, которую результаты работы ИИ вызывают у других людей, и системе учёта запасов Starbucks.
Внедрение — не конечная цель
Максвелл описал путь самой Zapier как «операцию на открытом сердце, которую мы проводим сами себе». Zapier устраивала хакатоны, назначала ответственных за внедрение, разрабатывала шкалы оценки компетенций и отслеживала ежедневное использование ИИ. На слайде было указано, что ИИ внедрён на 100% — «в каждой команде, каждый день». Генеральный директор Уэйд Фостер указывает эту цифру как 97% в своём опубликованном отчёте.
«Внедрение — это не трансформация. Организация, уверенно работающая с ИИ, но не меняющая саму работу, просто быстрее делает то же самое», — говорилось на следующем слайде.
Внедрение ИИ в британском бизнесе распространяется шире, но не становится глубже. По мнению Zapier, показатель неудач в 95% объясняется не проблемами технологий, а недочётами в устройстве организаций. В практическом подходе Zapier проектирование означает распределение ролей, систему стимулов и архитектуру сценариев применения.
Три необходимые роли
Сокарас рассказал о структуре, которую компания наблюдает в организациях, добивающихся результатов в трансформации с помощью ИИ и управлении изменениями. Сама Zapier устроена так же.
Первая роль — руководитель уровня C-suite, формулирующий задачу. Кто-то из высшего руководства задаёт курс, причём в нём должны быть чёткие ограничения. Цель увеличить рост без расширения штата работает. Призыв без конкретных рамок — нет.
«Если нет ограничений и вы просто просите людей измениться, они не изменятся», — сказал Сокарас.
Самый большой разрыв возникает уровнем ниже — среди вице-президентов, директоров и старших менеджеров. Именно эти люди определяют систему вознаграждений, но поставленная цель редко отражается на их собственных показателях.
Вторая роль — гильдия по трансформации с помощью ИИ. В неё входят сотрудники из разных направлений бизнеса, а работа в гильдии включена в их должностные обязанности, а не добавлена поверх них. На неё официально выделяют 30–40% рабочего времени.
Третья роль — уполномоченные сотрудники в подразделениях бизнеса, которые замечают проблемы, достойные решения. Им не нужно ничего разрабатывать. Им важно достаточно хорошо понимать возможности технологий, чтобы видеть, где рабочие процессы дают сбой.
Над всеми тремя ролями стоит единый руководитель по трансформации с помощью ИИ, отвечающий за результат. Сокарас назвал эту должность «единственным человеком, с которого спросят».
Три типа сценариев применения и одна засада
Сценарии применения на уровне отдельных сотрудников не создают зависимости от системы. Один человек ускоряет собственную работу, и никто другой не полагается на её результат.
Сценарии на уровне команды устроены иначе: на результат опираются несколько человек. Именно здесь Сокарас посоветовал привлечь операционную команду. Изменение на раннем этапе процесса может нарушить работу всех, кто подключается позже. Сокарас назвал это «расстановкой приоритетов через засаду».
Сценарии на уровне всей организации, например служба поддержки ИТ, начинаются с формулирования бизнес-требований совместно с командами бизнес-систем и операционной деятельности. Сценарии могут переходить на более высокий уровень. Если пять человек разрабатывают каждый свою версию одной и той же панели мониторинга, это сигнал, сказал Лакин, а не пять решений.
Доказательство эффективности: 1,2 млн долларов благодаря одному рабочему процессу
В качестве примера Zapier привела постоянно работающий рабочий процесс ИИ для представителя по развитию продаж. Лиа Миранда из команды маркетинга жизненного цикла Zapier заметила такую возможность. Ручная версия требовала от 30 до 45 минут изучения информации по каждому лиду, а перспективные лиды тем временем остывали.
Рабочий процесс запускается, когда целевая компания взаимодействует с контентом. Он изучает компанию, извлекает контакт из HubSpot и готовит персонализированное письмо. Прежде чем отправить его, менеджер по работе с клиентами проверяет материалы в Slack.
Цифры на экране: 1,2 млн долларов в воронке продаж и 184 заключённые сделки, 10 сэкономленных часов в неделю на каждого менеджера по работе с клиентами, 480 возвращённых рабочих часов в год, высвобождение ресурсов, эквивалентных 4,5 штатным единицам, и отказ от затрат на инструменты в размере 15 000–20 000 долларов. Это собственные цифры Zapier, и я их не проверял. На слайде этот проект назвали знаковым для команды: он приносит большую ценность, охватывает разные подразделения и заметен руководству. По словам Лакина, именно такие примеры помогают людям поверить.
Какие возражения прозвучали в зале
Самый острый обмен репликами произошёл с человеком, который уже применял такой подход во времена роботизированной автоматизации процессов. Ответственному за внедрение выделяют 20% рабочего времени. Месяц спустя его руководитель снова полностью загружает его работой. В таком случае, сказал Лакин, согласованной поддержки руководства на самом деле не было.
«Если вы не выделите время и не покажете, что действительно цените эту работу, — через оплату, стимулы и выделенное время, — ничего не получится», — сказал Лакин.
Поставщик среди участников
Каждый участник может бесплатно привлечь выездную инженерную команду Zapier для разработки одного сценария применения — вне зависимости от того, будет ли он работать на Zapier.
«Работа с ИИ — это процесс управления изменениями, в центре которого стоят люди, и им нужны быстрые результаты, чтобы почувствовать, что это делается и для них», — сказал Сокарас.
Опубликовано 30 сентября 2026 - 07:20 Наверх
