Почему второй акт ИИ связан с масштабированием операций

В прошлом году каждый совет директоров хотел знать одно: внедрили ли мы ИИ. В этом году вопрос стал сложнее. Действительно ли мы масштабируем его, и что тихо отстаёт в тех частях бизнеса, к которым ИИ ещё не дошёл.

Это различие имеет значение. Внедрение — это галочка в закупочном списке. Масштабирование — реальное операционное решение. Оно затрагивает численность персонала, соответствие требованиям и «мышечную память» команд, которые годами выполняют один и тот же процесс.

McKinsey’s 2026 survey из 1 719 руководителей показала, что 44 % организаций теперь говорят, что ИИ масштабируется по всему предприятию, против 38 % годом ранее. Вот цифра, которая действительно важна: 80 % людей говорят, что ИИ сделал их работу лично быстрее. Только 37 % компаний могут указать какой‑либо реальный эффект на EBIT.

Перевод: отдельные сотрудники летят вперёд. Компании — нет. Я постоянно думаю об этом разрыве, потому что его закрытие — по сути моя работа.

К 2027 году масштабирование ИИ станет реальностью в операционной сфере. Четыре вещи, к которым я постоянно возвращаюсь.

Работа COO стала ещё более загруженной

Считается, что роль COO — чисто исполнительная. Это не так. COO находится между видением и реальностью, и ИИ лишь усилил конкуренцию в этом пространстве.

У каждой команды теперь есть собственная дорожная карта ИИ. Кто‑то должен наблюдать за всем этим и проверять, складывается ли из этого что‑то связное, или это просто пять отдельных ставок, работающих параллельно.

Несогласованность всегда была дорогой. ИИ ускоряет её рост. Моя задача — ловить трения до того, как они коснутся клиента, и сохранять честность исполнения, когда проще позволить энтузиазму заменить план.

Это не тормоз для скорости.

Проектировать для масштабирования до того, как это понадобится

Маленькие компании любят откладывать проектирование процессов, потому что быстрое движение кажется лучше. ИИ делает эту отговорку ещё более привлекательной.

Чат‑бот, подключённый к очереди поддержки, выглядит как прогресс. Это не так. Это лишь более быстрая версия того же недокументированного беспорядка. Настоящая работа — начать рано и выяснить, какой 10‑шаговый процесс можно сократить до 3 шагов, не отрезая ничего важного.

Агент, обрабатывающий продления, хорош только настолько, насколько хороша логика передачи под ним. Если процесс был расплывчатым, когда им управлял человек, он останется расплывчатым независимо от того, какие технологии вы наложите сверху.

Идти медленно, чтобы идти быстро. Это клише, потому что оно правдиво.

Это не значит бюрократию. Это значит, что каждый шаг рабочего процесса имеет чёткого владельца, а документация настолько плотна, что модель может следовать ей без догадок. И это значит, что команды действительно общаются друг с другом, а не building in silos.

Сделайте это правильно с самого начала, и рост перестанет требовать увеличения численности персонала в том же темпе, что и рост клиентов.

Слепота — реальный риск, а не сам риск

Каждая растущая компания несёт риск. Опасность заключается в том, что его не видят ясно, а ИИ изменил, что значит «видеть ясно». Опрос McKinsey’s 2026 AI Trust Maturity Survey показал, что почти две трети руководителей называют безопасность и риск главными препятствиями для полного масштабирования агентных ИИ.

Часть моей работы — выявлять операционный риск до того, как он станет заголовком. Автономный агент теперь один из тех рисков, о котором я думаю как о человеке. Это не инструмент, который кто‑то просто включил. Это принимающий решения, и я отвечаю за его результаты, даже если никогда лично их не проверял.

Это значит создавать рамки одобрения и контрольные механизмы до того, как агент получит доступ к живым данным клиентов, а не после того, как первый инцидент заставит вести разговор. Это значит больше межкомандных обсуждений, особенно касающихся режимов отказа, которые совершенно новы для agentic systems.

Управление рисками никогда не было о замедлении. Речь идёт о том, чтобы бизнес выжил в условиях собственного роста.

Автоматизировать скучную работу в первую очередь. CX вытекает из этого, а не построен вокруг неё

Каждый процесс, который мы оцениваем для ИИ, получает те же три вопроса, которые я бы задал новому сотруднику: кто владеет результатом, что происходит при сбое и как мы узнаем об этом до того, как узнает клиент.

Третий вопрос — тот, который большинство компаний пропускает. Это также тот, который тихо поддерживает исследование MIT. Наивысший ROI‑достижения были не в продажах и маркетинге, куда сейчас направляется более половины бюджета корпоративного ИИ. Они были в бэк‑офисных задачах: проверка правомочности, сверка, документация. То, что никогда не попадает в демонстрацию для инвесторов.

Опыт клиента рассматривается как проблема поддержки. На самом деле это совокупность десятков решений, которые клиент никогда не видит, и это становится всё более правдой по мере того, как ИИ проникает в сервисный слой.

CX сводится к тому, совпадает ли ожидание с обещанием, которое вы дали. Процессы за кулисами решают, станет ли ИИ преимуществом или обузой.

Лидерство — это операционный ритм, а не титул

По мере роста компаний сложность превышает численность персонала, а ИИ ещё быстрее расширяет этот разрыв.

Моя работа заключается в создании ясности внутри этой более широкой области. Кто проверяет, что генерирует агент. Кто имеет полномочия отозвать его, если рабочий процесс начинает выдавать результаты, не одобренные никем.

Это проявляется в операционных обзорах, которые мы уже проводим, теперь с постоянной строкой, указывающей, что автоматизировано, а что проверяется человеком. Это также проявляется в более сложных разговорах, например, когда одна команда хочет выпустить агента быстрее, чем готова другая команда.

Твёрдый операционный ритм всегда удерживал быстрорастущие компании от того, чтобы обгонять собственное суждение. ИИ лишь повысил риск пропуска этого ритма.

Ни одно из этого не противоречит быстрому внедрению ИИ. Оно противоречит путанице между движением и прогрессом.

Компании, которые действительно масштабировались с помощью ИИ через двенадцать месяцев, не будут теми, кто первым внедрил его. Это будут те, кто двигался достаточно медленно, чтобы потом ускориться, оставался честным относительно влияния на клиентов и автоматизировал непривлекательные задачи, прежде чем гнаться за блестящими.

Масштабирование агентного ИИ — это больше, чем технология. Операционное совершенство превращает его потенциал в измеримый бизнес‑эффект.