Недавно у меня был показательный опыт.
ИИ-гуру, владыка самых «продвинутых» нейросетей, решил подготовить для меня большой мануал по управлению клиникой.
Техническое задание он поставил сам - на основе брифа, который составила всё та же нейросеть (я лишь ответила на вопросы).
Результат? Редко ставлю такой диагноз, но здесь - без вариантов: вода водянистая с приличной долей чуши, непригодная к употреблению.
Задумка не удалась, зато я глубже поняла, где ИИ работает в плюс, а где - в минус.
ИИ усиливает то, что уже есть
Если в клинике есть чёткие процессы и понятные рамки - ИИ ускорит результат.
Если структуры нет - хаос начнёт происходить молниеносно.
ИИ в бизнесе - как высокоточный медицинский аппарат:
он выдаёт точные данные только при правильных настройках, калибровке и подготовленном персонале.
Узнайте себя: на каком уровне вы сейчас?
1. “Пробуем вслепую”
ИИ используется точечно: написать текст, подобрать картинку, обработать файл.
Качество результата зависит от того, кто «играет» с инструментом.
Частая ловушка: ожидать, что ИИ сам догадается, что именно вам нужно.
Без точного ТЗ (например: стиль общения с пациентом, структура ответа, допустимые и недопустимые фразы) вы получите набор случайных ответов - как если бы попросили ассистента «сделать всё красиво».
📌 Пример: администратор пробует ChatGPT для переписки с пациентом, но без стандартов клиники - и получается текст, который «вроде нормально», но не соответствует тону и политике сервиса.
2. “Встраиваем в процессы”
ИИ интегрирован в конкретные участки работы: подбор персонала, маркетинг, аналитика.
Есть точные ТЗ, понятные точки входа и проверки.
Инструменты выбраны под задачи клиники, а не просто «потому что это модно».
Главный риск: считать, что раз встроили - значит, можно забыть. Алгоритмы требуют обновления, а промпты - доработки под новые задачи и контекст.
📌 Пример: HR использует ИИ для первичного отбора резюме, но финальное решение принимает специалист, сверяющий кандидатов с профилем должности и культурой клиники.
3. “Управляем и прогнозируем”
ИИ - часть управленческого контура клиники.
Есть назначенный владелец процесса, который отвечает за работу инструмента и результат.
Формируется база промптов и сценариев для повторяющихся задач.
Качество исходных данных проверяется регулярно - потому что на «мусорных» данных даже лучший алгоритм выдаст мусор.
Ключевой риск: полная зависимость от одного сервиса или модели без плана «Б».
📌 Пример: финансовый контролёр использует ИИ для прогнозирования выручки по направлениям, но модели обучаются на реальных данных клиники и проходят проверку логики перед тем, как решения попадают к владельцу.
Финал без иллюзий
Переход от «пробуем» к «управляем» - это не про технологии, а про зрелость команды.
ИИ не заменит управленческое мышление, постановку точных задач и умение проверять результат.
И, может быть, главный вопрос для владельца клиники звучит так:
Вы действительно управляете ИИ - или просто радуетесь, что он отвечает?
Архитектор PJM, автор программ обучения для медицинских лидеров BeWinner Academy, экономист, бизнес-психолог Мария Камнева