Мэтт Мейерс, генеральный менеджер направления малого и среднего бизнеса в Северной Америке в Lenovo — серия интервью

Мэтт Мейерс — генеральный менеджер направления малого и среднего бизнеса в Северной Америке в Lenovo. Он помогает малым и средним предприятиям внедрять ИИ, обеспечивать кибербезопасность и справляться с операционными задачами современной ИТ-среды. Мейерс работает в Lenovo более десяти лет. За это время он занимался развитием глобальных клиентов, услугами и программным обеспечением, решениями для цифрового рабочего пространства и коммерческим управлением. Этот опыт сформировал его стремление помогать небольшим организациям получать доступ к эффективным и защищенным технологиям, соответствующим их бюджетам и возможностям небольших ИТ-команд. В центре его внимания — практические результаты для бизнеса: поиск полезных способов применения ИИ, подбор устройств и услуг с учетом потребностей сотрудников, а также оценка отдачи от инвестиций в технологии до их масштабирования.

Lenovo — глобальная технологическая компания, в портфель которой входят персональные компьютеры, инфраструктура, программное обеспечение, решения и услуги. Для бизнеса компания предлагает компьютеры с ИИ, решения для цифрового рабочего пространства, средства защиты ThinkShield и услуги по подписке TruScale. Для малых и средних предприятий эти возможности объединяют устройства, техническую поддержку, защиту и управление жизненным циклом, помогая упростить эксплуатацию технологий. По мере того как ИИ становится частью повседневных бизнес-приложений и рабочих процессов, Lenovo разрабатывает решения для устройств, периферийных вычислений и облачных сред, предоставляя организациям выбор способов развертывания технологий и управления ими.

Вы работаете в Lenovo более десяти лет, занимались развитием глобальных клиентов, услугами и программным обеспечением, решениями для цифрового рабочего пространства, коммерческим управлением, а теперь отвечаете за направление малого и среднего бизнеса в Северной Америке. Как этот опыт изменил ваше представление о технологических проблемах малых и средних предприятий по сравнению с крупными компаниями?

За время работы в Lenovo я убедился, что основные технологические задачи удивительно похожи у компаний любого размера. Каждая организация стремится повысить производительность, укрепить безопасность, контролировать расходы и понять, как использовать новые инновации, например ИИ, для получения конкурентного преимущества.

Малые и средние предприятия отличаются прежде всего доступными ресурсами. В крупных компаниях часто есть отдельные команды, отвечающие за безопасность, инфраструктуру, закупки, ИИ и цифровую трансформацию. Во многих малых и средних предприятиях эти обязанности могут лежать на нескольких сотрудниках или даже на одном человеке. Поэтому возможности для усложнения процессов или ошибок крайне ограничены.

Я понял, что малым и средним предприятиям не нужны уменьшенные версии корпоративных технологий. Им нужны решения, разработанные с учетом особенностей их работы. Технологии должны быть защищенными, простыми во внедрении и управлении и быстро приносить пользу. Когда удается этого добиться, технологии становятся стимулом для роста, а не еще одной операционной нагрузкой, отнимающей время и внимание.

Внедрение ИИ может показаться сложной задачей для малого или среднего предприятия с небольшой ИТ-командой и ограниченным бюджетом. Что компании следует подготовить в первую очередь — два или три условия — прежде чем всерьез вкладываться в ИИ?

Самая распространенная ошибка компаний — начинать с технологий, а не с бизнес-задачи.

Первый шаг — определить, где ИИ может принести измеримую пользу. Например, сократить объем административной работы, повысить оперативность обслуживания клиентов, помочь сотрудникам быстрее находить информацию или упростить принятие решений. Самые эффективные инициативы в области ИИ нацелены на конкретный бизнес-результат.

Во-вторых, нужно разобраться в своих данных. Организациям важно четко понимать, какой информацией они располагают, где она хранится, у кого есть к ней доступ и какие сведения ни в коем случае нельзя вводить в общедоступные системы ИИ. Для начала не обязательно выстраивать идеальную систему управления данными, но необходима прочная основа.

В-третьих, определите критерии успеха до начала инвестиций. Если цель — повысить производительность, зафиксируйте исходный уровень. Если цель — сократить расходы, разберитесь, сколько компания тратит сейчас. Практичный подход — начать с конкретных сценариев использования, подтвердить их пользу, а затем масштабировать решения на основе результатов, а не предположений.

В каких областях малые и средние предприятия, с которыми вы работаете, уже получают от ИИ ощутимую пользу? А какие сценарии применения пока чрезмерно разрекламированы, если сравнить ожидания с реальными результатами компаний?

Самая заметная польза сегодня связана с повседневным повышением производительности.

Компании используют ИИ, чтобы обобщать информацию, создавать и редактировать материалы, анализировать документы, выявлять полезные выводы и сокращать объем повторяющейся административной работы. Каждая из этих задач по отдельности может показаться не слишком значимой, но в совокупности они заметно повышают эффективность всей организации.

Иногда ожидания опережают действительность, когда речь заходит о полной автоматизации. До сих пор существует мнение, что ИИ способен полностью заменить сотрудников на сложных должностях или автоматизировать бизнес-процессы практически без контроля. Сегодня большинство малых и средних предприятий получают наибольшую пользу не от этого.

Наилучшие результаты достигаются, когда ИИ помогает сотрудникам, устраняет препятствия в рабочих процессах и ускоряет принятие решений. Лучше всего начинать с повторяющихся задач, которые часто возникают, позволяют измерить эффект и быстро внедрить решение.

Многие компании призывают переходить на ПК с ИИ. Какие рабочие задачи владельца малого или среднего бизнеса действительно выигрывают от локальной обработки данных на устройстве, а когда обычного ПК в сочетании с облачными сервисами ИИ вполне достаточно?

Универсального ответа нет, поскольку сотрудники работают по-разному.

ПК с ИИ приносят наибольшую пользу тем, кто регулярно пользуется приложениями с функциями ИИ, транскрибацией и переводом речи в реальном времени, расширенными инструментами для совместной работы, средствами создания контента или выполняет задачи, связанные с конфиденциальной информацией. Локальный ИИ может повысить скорость отклика, снизить зависимость от подключения к сети и позволить выполнять некоторые функции ИИ непосредственно на устройстве, используя специализированные вычислительные ресурсы. Организации, которым важно хранить определённую информацию на устройстве, могут использовать локальный ИИ с учётом своих политик безопасности и особенностей конкретного приложения.

В то же время сегодня ПК с ИИ нужны не каждому сотруднику. Тем, кто в основном работает с традиционными офисными приложениями и время от времени пользуется облачными сервисами ИИ, обычные компьютеры могут по-прежнему обеспечивать высокую производительность.

Обсуждать обновление устройств только потому, что появились ПК с ИИ, не стоит. Важно подобрать подходящую технологию для каждого сотрудника, его задач и будущих потребностей бизнеса. Наиболее эффективные технологические стратегии связывают инвестиции с конкретными результатами, а не с трендами.

Lenovo расширяет стратегию в области ПК с ИИ и одновременно предлагает модели «устройство как услуга» через TruScale. Как небольшой компании понять, что выгоднее с финансовой и операционной точки зрения: покупать и обслуживать собственное оборудование или перейти на подписную модель?

Я советую руководителям малых и средних компаний оценивать как финансовые последствия, так и реальные трудозатраты на управление технологиями.

Традиционная модель владения может быть оправдана, если потребности в устройствах предсказуемы, у организации есть средства на первоначальные инвестиции и достаточно ресурсов для самостоятельного развертывания, поддержки и управления жизненным циклом устройств, а также планирования их обновления.

Модель «устройство как услуга» может быть привлекательна, если компания стремится к предсказуемым ежемесячным расходам, гибкости и снижению операционной нагрузки. Такие решения, как Lenovo TruScale DaaS, объединяют устройства и услуги по управлению их жизненным циклом в рамках подписки, помогая организациям упростить развертывание и поддержку устройств, управление ими и их вывод из эксплуатации.

В конечном счёте важно не только то, как компания предпочитает оплачивать технологии. Важно и то, на что она хочет направить время сотрудников. Для многих малых и средних компаний настоящая ценность заключается в том, чтобы внутренние команды могли сосредоточиться на стратегических задачах, способствующих росту, вместо управления жизненным циклом устройств и повседневного администрирования.

Обеспечивать кибербезопасность становится всё сложнее: сотрудники получают доступ к инструментам генеративного ИИ и могут раскрыть конфиденциальные данные компании. На какие новые угрозы безопасности малым и средним компаниям следует обратить особое внимание по мере внедрения ИИ в повседневные рабочие процессы?

Одна из наиболее актуальных проблем — утечка данных.

Сотрудники могут непреднамеренно передать через инструменты ИИ служебную информацию, данные клиентов, финансовые сведения или интеллектуальную собственность, не вполне понимая, как эти данные хранятся, обрабатываются и используются. Организациям необходимо установить чёткие правила использования разрешённых инструментов ИИ и обращения с данными.

В то же время ИИ повышает изощрённость кибератак. Фишинговые кампании, попытки выдать себя за другого человека и атаки с использованием методов социальной инженерии становятся убедительнее, и распознать их всё труднее.

Несмотря на появление новых угроз, базовые меры защиты по-прежнему крайне важны. Надёжное управление идентификацией, многофакторная аутентификация, защита конечных устройств, регулярная установка исправлений, стратегии резервного копирования и обучение сотрудников остаются одними из наиболее эффективных доступных средств защиты. ИИ меняет ландшафт угроз, но не отменяет необходимости строго соблюдать правила кибербезопасности.

Lenovo позиционирует решения ThinkShield для организаций с ограниченными внутренними ИТ-ресурсами. Какую часть задач кибербезопасности сегодня реально автоматизировать или передать внешним исполнителям и какие обязанности в сфере безопасности малым и средним компаниям ни в коем случае не следует полностью перекладывать на третьих лиц?

Сегодня значительную часть повседневных задач по обеспечению безопасности можно автоматизировать или поручить надёжным партнёрам.

Такие задачи, как мониторинг конечных устройств, управление обновлениями и исправлениями, обнаружение угроз и реагирование на инциденты, всё чаще выполняются с помощью автоматизации и управляемых сервисов. Это позволяет малым и средним компаниям пользоваться возможностями корпоративного уровня, не создавая команды такого же масштаба, как у крупных предприятий.

ThinkShield — пример того, как технологии могут способствовать автоматизации и помогать организациям справляться со сложными задачами в области безопасности. Однако ответственность передать на аутсорсинг нельзя.

Каждая организация по-прежнему должна понимать, какие данные для неё наиболее важны, определять, кому следует предоставить к ним доступ, устанавливать правила, определять приемлемый уровень риска и формировать культуру, в которой безопасность — ответственность каждого. Технологии и поставщики услуг могут помочь справиться со сложными задачами, но руководство должно сохранять за собой ответственность за управление рисками, контроль и принятие деловых решений.

Наиболее эффективные стратегии безопасности строятся на партнерстве, а не на делегировании ответственности.

Интегрированные сервисы могут снизить нагрузку на небольшие ИТ-команды, но при этом усилить зависимость от небольшого числа поставщиков технологий. Как малым и средним компаниям найти баланс между простотой и управляемыми сервисами, с одной стороны, и такими факторами, как гибкость, совместимость и привязка к поставщику, — с другой?

Для большинства малых и средних компаний простота имеет реальную стратегическую ценность.

Каждый дополнительный поставщик, платформа и уровень управления усложняют работу. Это отнимает время, увеличивает операционные расходы и может отвлекать ограниченные ресурсы от более приоритетных задач.

При этом простота ни в коем случае не должна достигаться за счет гибкости. Компаниям следует выбирать решения, которые хорошо интегрируются с уже используемыми системами, поддерживают открытые экосистемы и позволяют адаптироваться по мере изменения потребностей бизнеса.

Я всегда советую руководителям как можно раньше обсуждать с потенциальными технологическими партнерами совместимость, переносимость и гибкость. Лучшие партнерства в сфере технологий расширяют возможности выбора и снижают сложность. Они не должны затруднять или удорожать будущие изменения.

Одна из сложностей внедрения ИИ — оценить окупаемость инвестиций, прежде чем выделять значительные ресурсы. Какие показатели должны использовать руководители малых и средних компаний, чтобы понять, действительно ли внедрение ИИ повышает производительность или снижает затраты, а не просто добавляет еще один технологический уровень?

Самый эффективный подход к оценке — и в то же время самый простой: соотносить результаты с первоначальной бизнес-целью.

Если цель — повысить производительность, измеряйте сэкономленное время. Если цель — улучшить качество обслуживания клиентов, оценивайте время ответа, удовлетворенность клиентов и долю решенных обращений. Если задача — сократить расходы, сравните процесс до и после внедрения.

Я также советую внимательно следить за тем, насколько активно сотрудники используют решение. Оно может быть впечатляющим с технической точки зрения, но если сотрудники пользуются им нерегулярно или тратят много времени на исправление результатов, это говорит о том, насколько ценным оно оказалось на практике.

Для малых и средних компаний оценка окупаемости инвестиций не должна быть чрезмерно сложной. Зафиксируйте исходные показатели, проведите пилотный проект с четко очерченными задачами, измерьте несколько значимых показателей и масштабируйте решение, опираясь на факты. Если вы не можете четко сформулировать, что именно улучшилось, стоит пересмотреть сценарий использования, прежде чем увеличивать вложения.

Как, по-вашему, изменится технологический стек типичной малой или средней компании в ближайшие три—пять лет благодаря ИИ? Какие возможности, которые сегодня считаются доступными только крупным предприятиям, станут привычными для гораздо более мелких компаний?

Думаю, ИИ будет все чаще встраиваться в технологии, которыми компании уже пользуются, а не существовать как отдельная категория инструментов.

Интеллектуальные функции будут интегрированы в устройства, платформы для совместной работы, бизнес-приложения, операционные системы и решения для обеспечения безопасности. Вычислительные нагрузки будут распределяться между устройствами, периферийными и облачными средами с учетом требований к производительности, стоимости и безопасности.

Для малых и средних компаний это чрезвычайно важно: возможности, для которых раньше требовались значительные бюджеты и большие ИТ-команды, станут гораздо доступнее. Все больше таких компаний смогут использовать расширенный мониторинг безопасности, интеллектуальную автоматизацию, сложные аналитические инструменты, проактивное управление устройствами и персонализированную поддержку сотрудников.

По сути, ИИ помогает сделать технологии доступными для всех. Чтобы эффективно конкурировать, малому бизнесу не должны требоваться бюджет, ресурсы или штат компании из списка Fortune 500. В ближайшие несколько лет, как я ожидаю, разрыв между возможностями крупных предприятий и малых и средних компаний продолжит сокращаться.

Настоящим преимуществом будет не сам доступ к ИИ, а то, насколько эффективно компании смогут использовать его для расширения возможностей сотрудников, обслуживания клиентов и достижения бизнес-результатов.

Спасибо за интересное интервью. Читателям, которые хотят узнать больше о практическом внедрении ИИ и безопасной, удобной в управлении ИТ-инфраструктуре для малых и средних компаний, рекомендуем посетить сайт Lenovo.