Современный бизнес столкнулся с пугающим парадоксом: пока технологии ускоряются, жизнь самих организаций стремительно сокращается. Если в середине прошлого века корпорации из списка Fortune 500 могли рассчитывать на процветание в течении 50 лет, то сегодня средний возраст компании едва достигает 20 лет. Однако есть компании – от шведской Stora, до японской Sumitomo – которые процветают столетиями, сохраняя удивительную гибкость. Эту жизнеспособность известный практик менеджмента Ари де Гиус объяснил через метафору живого организма («Живая компания. Рост, научение и долгожительство в деловой среде»). Он противопоставил взгляд на компанию, как на живой организм, привычному нам пониманию компании как машины для извлечения прибыли. Живая компания обладает собственным «инстинктом самосохранения» и способностью к обучению, что позволяет ей не просто выживать, а органически расти в условиях хаоса.

Традиционный менеджмент, которому нас учили – это искусство управления в условиях стабильности. Мы привыкли к долгосрочному планированию, детальным исследованиям, наличию достаточного количества данных и «водопадным» подходам. Но когда вы выводите на рынок инновационный продукт или решаете абсолютно новую задачу внутри корпорации с огромным количеством внутренних связей, классические инструменты превращаются в «тыкву». Управление в тумане требует иных подходов и навыков, чем управление в ясную погоду. Именно для таких ситуаций неопределенности и разработан метод Lean Startup.

Планируют все, от CEO компаний Fortune 500 до фаундеров стартапов. Постановка целей и план – это стартовая точка для подавляющего большинства действий. Однако, очень часто, пугающе часто, планирование не работает – планы оказываются несостоятельными, рассыпаются как песчаный замок уже в самом начале их выполнения. Все сталкивались с этим – их планы оказывались несбывшимися надеждами, фантазиями, «замками на песке». В этой статье я расскажу об нескольких причинах, почему планирование не работает.

Планируют все, от CEO компаний Fortune 500 до фаундеров стартапов. Постановка целей и план – это стартовая точка для подавляющего большинства действий. Однако, очень часто, пугающе часто, планирование не работает – планы оказываются несостоятельными, рассыпаются как песчаный замок уже в самом начале их выполнения. Все сталкивались с этим – их планы оказывались несбывшимися надеждами, фантазиями, «замками на песке». Почему это происходит столь часто? В чем причины?

В предыдущих статьях цикла мы говорили о двух режимах в русской модели управления с точки зрения Александра Прохорова. Но давайте посмотрим, как выглядит русская деловая культура через оптику «западных» исследований. В этой статье мы поговорим об исследованиях Герта Хофстеде и о том, что он не увидел и где не прав. Быть может наш опыт управления под этим углом удержания противоположностей, диалектичности управления, тонкого баланса, который должен находить лидер команды?

Почему возможны два режима управления — стабильный и застойный, и нестабильный и аварийно-мобилизационный? Как возможно совместить несовместимое: в стабильности — бюрократию и «обходные» пути, а в аварийно-мобилизационном режиме — чудеса производительности, оплаченные истощением? Почему вчерашний тихий руководитель сегодня рвет шаблоны, нарушает правила ради результата? В книге «Русская модель управления» Александр Прохоров сделал очень важный вклад в понимание особенностей управления по-русски. В этой части мы пройдем немного глубже и поговорим о том, что делает возможным два режима в русской модели управления.

Мы продолжаем отвечать на вопрос что такое русская модель управления. В чем особенности русской модели управления, которые открыл Александр Прохоров, мы рассказали во второй («Часть 2. Два режима управления: застойный и мобилизационный») и в третьей («Часть 3. Результативность авралов и переключение в аварийно-мобилизационный режим») частях статьи. В этой части мы посмотрим, как происходит переход в стабильный и застойный режим управления. И какую роль в этом играет всем хорошо известная российская бюрократия.

Рынки ближнего зарубежья могут стать точками роста для российского экспорта. Прогнозирование показывает, что создаются благоприятные условия для экспорта целого ряда продуктов в краткосрочной перспективе, причем высокая маржинальность позволяет получить значительный доход даже при минимальных поставках.  В результате целый ряд отраслей сегодня переориентируется на производство товаров для международных рынков. Какие это отрасли и продукты и как должен измениться маркетинг предприятий мы рассказываем в этой статье.

О том, как формируется живое сообщество вокруг обучения «1С», рассказывает старший научный сотрудник Международного академического центра компетенции «Технологии интеллектуального предприятия» Санкт-Петербургского политехнического университета им. Петра Великого Антон Амбражей.

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого известен своей инженерной школой. Однако в условиях стремительной трансформации промышленности и дефицита квалифицированных кадров даже статус ведущего технического вуза требует пересмотра классического образования. Сегодня университет выступает не просто поставщиком знаний, а полноценным технологическим партнером, готовым включиться в производственные задачи компаний-партнеров. О том, почему модель «образовательной услуги» уходит в прошлое, как выстроить эффективную коллаборацию с промышленностью и зачем университету собственная корпоративная академия, в интервью нашему изданию рассказал проректор по дополнительному и довузовскому образованию Санкт-Петербургского политехнического университета им. Петра Великого Дмитрий Тихонов.

Именно так образно охарактеризовал процессы цифровизации и построения ИТ-ландшафта Российского университета кооперации проректор по информатизации и развитию Нияз Анваров. ВУЗ имеет распределенную структуру и очень большое количество филиалов по всей нашей необъятной Родине – от Калининграда до Камчатки. В этих условиях задача централизации, использования единого ИТ-инструментария и построение общего информационного пространства становятся жизненно необходимыми. О том, как строится единое цифровое пространство Российского университета кооперации, основных задачах, трудностях и их преодолении на этом непростом пути, результатах и перспективах дальнейшего развития мы беседуем с проректором по информатизации и развитию Российского университета кооперации Ниязом Анваровым.

Генеративный ИИ вошел в корпоративную жизнь с «черного хода». Сначала сотрудники начали пользоваться публичными инструментами сами: писать тексты, готовить документы, создавать картинки, ускорять аналитику и т.д. И хотя формально компания ничего не внедряла, внимательные руководители заметили, что привычные процессы вдруг начали работать чуть быстрее. Потом появились пилоты, первые ассистенты и первые разочарования. У зрелости использования генеративного ИИ есть своя логика и она не сводится к выбору модели, подрядчика или платформы. Она строится на том, как организация учится превращать новую технологию в управляемый результат: сначала на уровне отдельных сотрудников, затем на уровне команд, потом − на уровне функций и, наконец, на уровне всей компании. И понимание этой последовательности помогает лучше организовывать свой ИИ-путь.

Еще недавно разговор о генеративном ИИ был похож на мечты о будущем: все чувствовали, что перемены близко, но мало кто понимал, что именно грядет. Теперь неопределенности стало меньше, а шума − больше. Генеративный ИИ очень быстро входит в рабочую повседневность и для многих сотрудников становится примерно тем же, чем когда-то стала электронная почта: не революцией в каждом отдельном действии, а нормой повседневной работы. И все же между повседневной полезностью и бизнес-эффектом лежит дистанция, которую большинство компаний пока не прошли. Главный вопрос сегодня звучит не так: «Как быстрее внедрить ИИ?» Намного полезнее другой: «Где он действительно создает ценность, а где просто красивые картинки?»

Если 2024 и 2025 годы были временем накопления критической массы экспериментов и пилотов, в 2026 году рынок окончательно повзрослел и перешел к системному перепроектированию бизнеса с помощью технологий генеративного ИИ. В 2026 году компании больше не спрашивают «зачем нам генеративный ИИ», они спрашивают «как быстро» и «на каких задачах и процессах». Каково состояние генеративного ИИ сегодня? Каков объем рынка генеративного ИИ, каково проникновение генеративного ИИ и доля компаний, использующих генеративный ИИ. Кто наиболее активно использует генеративный ИИ? Где внедряется генеративный ИИ, для каких функций, процессов и задач? И каков эффект от этих внедрений, отдельно в компаниях и рынке в целом? Данная часть цикла — это детальная карта новой реальности, основанная на данных ведущих исследовательских центров страны.

Мы живем в эпоху, когда время в бизнесе спрессовалось. Генеративный искусственный интеллект (GenAI) ворвался в корпоративную среду не просто как очередной ИТ-инструмент, а как фундаментальная базовая технология. Те, кто в 2023 году видел в ChatGPT лишь забавного собеседника для написания писем и постов, к 2025 году обнаружили себя в мире, где ИИ-грамотность стала базовым требованием при найме во многие компании. В этой части цикла мы быстро посмотрим на эволюцию отношения и применения генеративного ИИ за последние 3 года.