Как операционные модели, ориентированные на искусственный интеллект, открывают масштабируемую и ответственную ценность

Искусственный интеллект (ИИ) сейчас внедрен практически во все отрасли. Более 250 миллиардов долларов в 2024 году инвестировали в искусственный интеллект по всему миру, и большинство крупных организаций запускают пилотные проекты по различным функциям, как показал круглый стол по лидерству в области искусственного интеллекта в августе и октябре 2025 года.

Тем не менее, для многих лидеров остается знакомое разочарование: несмотря на растущие инвестиции и эксперименты, ИИ не изменил фундаментально то, как их организации работают или создают ценность.

Проблема не в отсутствии амбиций или технологий. Это структурно. Большинство предприятий пытаются внедрить ИИ в операционные модели, разработанные для мира до появления ИИ, модели, построенные на основе линейных рабочих процессов, статических ролей и поэтапной оптимизации. В результате создание стоимости остается неравномерным, внедрение происходит медленно, а пилотным проектам сложно масштабироваться в производстве.

Иная модель начинает проявляться в предприятиях, ориентированных на искусственный интеллект, которые меняют способ выполнения работы, внедряя интеллект непосредственно в рабочие процессы, принятие решений и доставку.

Вместо того, чтобы рассматривать ИИ как инструмент, они рассматривают его как основного партнера. Их операционные модели дают практическое представление о том, что работает, когда интеллект находится в центре организации.

Но как организации, ориентированные на искусственный интеллект, переосмысливают свои возможности, процессы и результаты, и что этот сдвиг означает для лидеров, переходящих на следующий этап трансформации предприятия?

Рабочее направление Всемирного экономического форума «ИИ-первые предприятия» и диалог с заинтересованными сторонами на Ежегодном собрании 2026 годаПредприятия с нервным позвоночником, дайте некоторые идеи.

Организации, ориентированные на искусственный интеллект, создаются (или перестраиваются) на основе собственных операционных и бизнес-моделей искусственного интеллекта в качестве основного механизма создания, доставки и масштабирования ценности. Вместо того, чтобы применяться в качестве вспомогательного уровня, аналитика интегрирована в рабочие процессы и решения для обеспечения устойчивой производительности в масштабах предприятия.

На практике это означает, что искусственный интеллект интегрирован в структуру работы, процесс принятия решений и повышение производительности с течением времени, а не добавляется поверх существующих процессов.

В различных секторах становятся очевидными три определяющих изменения.

Компании, ориентированные на искусственный интеллект, создают интеллектуальные возможности, которые значительно увеличивают операционный рычаг. Как отмечает Ютун Чжан, президент Moonshot AI: “Стартапы небольшие и компактные; в них работает менее 10 человек, но у них есть сотни агентов, которые помогают им управлять всем этим на оперативном уровне. Поэтому сейчас ИИ дает всем компаниям высокий операционный рычаг”.

Этот рычаг меняет то, какие навыки имеют наибольшее значение. Грамотность ИИ и управленческие способности, особенно способность делегировать работу как людям, так и машинам, становятся необходимыми. Ричард Сочер, генеральный директор You.com, отмечает:

“Большинство индивидуальных участников не являются менеджерами, и уровень внедрения будет очень низким, пока мы не скажем: «Вот программа обучения и программа сертификации». Когда людям приходилось это делать, внедрение в старых организациях действительно возросло. Но такое мышление управления и делегирования не является естественным для большинства людей».

Структуры и нормы команды развиваются соответствующим образом. Первые лидеры в области искусственного интеллекта сообщают, что соотношение людей и искусственного интеллекта превышает 10:1, при этом эксперты в данной области, инженеры и пользователи работают вместе с системами искусственного интеллекта. Работа все чаще начинается с четко определенных результатов, за которыми следует интеллектуальный рабочий процесс и планирование процессов.

В то же время модель взаимодействия человека и ИИ все еще формируется. Как заметил Иоаннис Антоноглу, соучредитель, президент и технический директор Reflection AI:

«И люди, и многие агенты взаимодействуют друг с другом, и динамика этих систем не совсем понятна».

В результате быстрое создание прототипов, тесные циклы от пилотного проекта к производству и тесное сотрудничество между экспертами и системами искусственного интеллекта становятся стандартной практикой.

Операционные модели, ориентированные на искусственный интеллект, заменяют последовательные рабочие процессы непрерывно обучающимися адаптивными системами. По словам Рави Мхатре, партнера и соучредителя Lightspeed Venture Partners, лидеры часто начинают с простого, но важного вопроса: «Если бы у нас был доступ к неограниченному интеллекту, что бы мы построили?»

Постоянно проявляются пять характеристик:

О том, с чего начать, Бипул Синха, генеральный директор Rubrik, предлагает прагматичный подход: “Мы изучаем каждое направление бизнеса и просим каждого определить три-пять рабочих процессов, которые выполняются вручную или с помощью комбинации SaaS-приложений и людей. Затем мы спрашиваем, можем ли мы определить сквозные результаты, основанные на искусственном интеллекте”.

Вместо того, чтобы оптимизировать отдельные шаги, организации, ориентированные на искусственный интеллект, с самого начала перестраивают рабочие процессы, ориентируясь на результаты.

3. Что измеряют лидеры: от оптимизации процессов к динамичному созданию ценности

Традиционные показатели производительности по-прежнему имеют значение, но ИИ меняет способы их достижения и поддержания. На текущем этапе особенно важны надежность, точность и управление, поскольку они укрепляют доверие и ускоряют внедрение.

Среди предприятий, ориентированных на искусственный интеллект, выделяются семь категорий результатов:

Этот сдвиг касается не только эффективности. Создание стоимости становится непрерывным: продукты и услуги улучшаются за счет встроенных циклов обратной связи, а не периодических изменений дизайна.

Многие предприятия пытаются модернизировать операционные модели без адаптации бизнес-моделей или наоборот. Стартапы, ориентированные на искусственный интеллект, демонстрируют, что они должны развиваться вместе.

Конкурентное преимущество все чаще достигается за счет координации, а не экспериментирования. Успешные лидеры рассматривают возможности, процессы, результаты и реорганизацию бизнес-модели как единую интегрированную эволюцию.

В операционной модели, основанной на искусственном интеллекте, команды работают с интеллектом в качестве основного партнера, что обеспечивает более быстрое принятие решений, большую адаптируемость и устойчивое создание ценности в масштабе.

AI-First Enterprises является частью AI Global Alliance, объединяющего более 50 новаторов в области искусственного интеллекта. Группа делится практическими знаниями, тестирует новые операционные модели, оценивает экономические и операционные последствия и разрабатывает инструменты, которые помогут организациям ответственно и эффективно масштабировать ИИ.