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.

Наша особая гордость – разработка собственной системы производственного планирования в среде «1С:Управление производственным предприятием» (КСМПП).

Сегодня Университет — это уже не только лекции и сессии, а цифровая среда, где важны скорость, удобство и технологичность. Как меняется роль среднего профессионального образования? Каким образом ИТ-инфраструктура становится незаменимым инструментом управления для крупнейшего университета? Почему искусственный интеллект становится базовой компетенцией? На эти и ещё целый ряд других вопросов отвечает ректор Московского технического университета связи и информатики Сергей Ерохин. В первой части интервью мы сделаем акцент на тенденциях современного образования, развития ИТ-ландшафта Университета и внедрении системы «1С:ERP Управление предприятием».

Какие результаты принесла цифровая трансформация МТУСИ? Какие уроки удалось извлечь из реализованных проектов и какие задачи стоят впереди? Об этом рассказывает ректор Московского технического университета связи и информатики Сергей Ерохин.

Переход с западных на российские ERP-системы неизбежен и чем раньше предприятия начнут этот процесс, тем дешевле обойдется проект – в этом нас убеждает опыт аэропорта Пулково. Как Пулково совершило переход с системы SAP R/3 на отечественную «1С:ERP Управление предприятием» в очень короткие сроки и как удалось сэкономить 400 миллионов рублей? Об этом мы спросили заместителя генерального директора, главного финансового директора Ольгу Корочкину и директора по информационным технологиям аэропорта Пулково Андрея Нестерова. В первой части интервью – о причинах перехода, этапах и результатах проекта.

Многие компании ждут, когда же появится стандартный подход к внедрению генеративного ИИ. И напрасно, ждать можно долго. На этапе становления инновационной технологии подход к ее внедрению всегда происходит наощупь, через эксперименты, пилоты, короткие циклы и быстрые итерации. Не пытайтесь сразу перестроить весь процесс продаж с помощью генеративного ИИ. Найдите узкий, но самый рутинный участок работы, где сотрудники ежедневно теряют часы. И запустите там небольшой пилот с минимальными ресурсами. И на этому пути вас ждет много ошибок, о наиболее распространенных из них мы поговорим в этой части статьи.

Прежде чем запускать первый пилотный проект с генеративным ИИ, большинство компаний совершают одну и ту же ошибку: они сосредотачиваются на возможностях модели и упускают из виду собственную готовность. Исследования показывают, что до 80% неудач в этой области связаны не с качеством работы нейросетей, а с организационными и процессными ограничениями, которые можно было выявить и устранить на старте. Готовность к внедрению генеративного ИИ проще всего посмотреть через шесть взаимосвязанных элементов: целеполагание, готовность процесса, готовность данных, инфраструктура, команда и обеспечение безопасности.

В части 4 «Уровни зрелости использования генеративного ИИ» мы писали, что реальное развитие корпоративного ИИ начинается тогда, когда компания начинает переходить к экспериментам и системному исследованию возможностей использования генеративного ИИ в конкретных задачах. Это суть второго уровня использования генеративного ИИ, который мы и будем далее обсуждать. На уровне 1 использования ИИ мы можем понять, где уже возникла реальная практика использования генеративного ИИ (подробнее об этом читайте в части 5 «Что руководителю делать с «теневым» и персональным ИИ?»). На более зрелом уровне команды выбирают конкретную задачу, проводят эксперименты, запускают пилоты, создают ассистентов и агентов, и смотрят, способен ли ИИ дать результат лучше, быстрее или дешевле, чем человек. Здесь важно понять, где процесс готов к использованию ИИ или перестройке, где пилоты дают измеримый эффект и каков он может быть. В этой части мы дадим прагматичные советы по выбору областей для пилотов.

Генеративный ИИ пришел в компании не через ИТ-стратегию и не через ИТ-департамент. Он пришел «с черного хода» − через конкретного сотрудника, который хотел быстрее писать, анализировать, готовить встречи и разгребать рутину. В этом есть как неожиданные преимущества, так и значимые риски и проблемы. Поэтому главный вызов для бизнеса связан не с выбором модели и не с закупкой подписок. Вопрос интереснее: сумеет ли компания превратить стихийную и почти повсеместную личную практику в управляемую систему, которая дает масштабируемый результат, а не хаос и новые риски? Мы поговорим о «теневом» и персональном ИИ и к каким проблемам приводит эта практика?