Почему в эпоху ИИ «гении» больше не рулят, и что будет с бизнесами, которые всё ещё держатся за звезд.
Первое, что хочется сказать: если вы до сих пор держите бизнес «на одном талантливом Иксе», — ИИ вас не спасет, он вас добьёт.
Потому что в реальности с нейросетями старая фраза «система бьет класс» звучит уже как приговор. Сегодня выигрывают не те, у кого есть один умный спец с ChatGPT, а те, у кого простроены нормальные, понятные, повторяемые процессы — и вшитый в них ИИ, как часть конструкции, а не игрушка энтузиаста.
Что на самом деле значит «система бьет класс»
Если совсем по‑простому, это про одну простую штуку: устойчивая, нормально настроенная система стабильно делает результат лучше, чем любой одиночный гений. Даже очень талантливый.
Система — это когда у вас есть:
- внятные регламенты (не на бумаге «для галочки», а по которым люди реально живут),
- метрики, по которым можно понять «летим или падаем»,
- процессы, которые не разваливаются, когда кто‑то ушёл в отпуск,
- инструменты, которые помогают, а не усложняют жизнь.
И вот тут начинается самое неприятное для любителей «героев».
В менеджменте уже давно всё сказано. Деминг сформулировал это жёстко: плохая система победит хорошего человека каждый раз. Не потому что люди слабые, а потому что они в принципе не вытянут системные дыры своим героизмом бесконечно.
Бизнес‑перевод этого тезиса: это не история «мы выживаем, потому что у нас есть одна сильная девочка в продажах или один офигенный маркетолог». Здоровая модель — это когда любой новый сотрудник заходит в понятную систему, быстро встраивается и начинает выдавать результат, потому что вокруг — архитектура, а не хаос и «шаманство руками избранных».
Что меняется с приходом ИИ
Вот тут многие обманываются.
Кажется, что ИИ — это про отдельных «продвинутых» людей: вот есть один такой Тема, который дружит с нейросетями, и он всем всё генерит. Но лучшие кейсы вообще не про это.
ИИ по‑настоящему усиливает именно системы, а не одиночек.
Где он реально стреляет?
- Когда нейросети встроены в воронку продаж: от первичного контакта до дожима.
- Когда они живут внутри сервиса: ответы, подсказки, маршрутизация запросов.
- Когда они помогают HR, операционке, аналитике — как единая архитектура, а не зоопарк разрозненных экспериментов.
Там, где есть процессы и данные, ИИ делает вещи быстрее, точнее и гораздо более персонализированно.
А там, где у вас хаос, «почта‑табличка‑телеграм‑чуть-чуть CRM» + один человек, который держит все в голове, — ИИ превращается в игрушку. Поиграли, впечатлились, сделали пару красивых демо — и P&L (Profit and Loss, прибыль и убытки) как был, так и остался.
Самое интересное: максимальный эффект даёт связка «человек + система + ИИ».
Не «ИИ вместо людей» и не «люди вместо ИИ», а когда у вас:
- человек принимает смысловые решения,
- система задаёт рамки, роли и шаги,
- ИИ ускоряет, подсказывает, прогоняет варианты и снимает рутину.
Практический вывод для бизнеса
Если совсем по‑простому: выигрывать будут не те, кто «внедрил ИИ», а те, кто сначала разобрался, как именно у них создаётся ценность, а уже потом вшил нейросети в конкретные узлы.
Что это значит на практике:
- Сначала вы честно раскладываете поток ценности: от первого контакта с клиентом до денег на счёте. Где рождается результат? На каких этапах он чаще всего умирает?
- Потом вы смотрите: здесь нам нужен ИИ‑поиск, тут — поддержка принятия решений, тут — персонализация, тут — аналитика.
Главный риск в этой истории — автоматизировать хаос.
Если системного дизайна нет вообще, нейросети просто ускорят ваши ошибки, зацементируют кривые правила и сделают дисфункцию «эффективной». Был бардак *1, станет бардак *10.
Зрелые компании потихоньку двигаются от логики «команда звезд» к «звездным командам».
Это когда у вас не один «гуру по ИИ», который тащит все на себе, а общая система, где ИИ встроен в работу команды так же естественно, как почта или CRM. И тогда уже неважно, кто конкретно где сидит — вся связка работает как целое.
Как встроить этот принцип в свою ИИ‑стратегию
Если вы сейчас на этапе «хотим ИИ, но не совсем понятно, зачем» — тогда давайте по шагам.
Во‑первых, сформулируйте, какие результаты вы вообще ждёте.
Не «хочу вот эту модель» или «надо срочно прикрутить ассистента», а по‑взрослому: нам важнее скорость? маржа? качество решений? стабильность сервиса? снижение нагрузки на ключевых людей?
Во‑вторых, оцифруйте ключевые процессы.
- Где у вас уже есть нормальные данные?
- Кто реально принимает решения на каждом этапе?
- Какие метрики успеха вы готовы отслеживать, а не просто записать в презентацию?
И только после этого имеет смысл выбирать инструменты.
- Не наоборот — «вот есть модная нейросетка, давайте придумаем, куда бы её прилепить».
И, наконец, перестаньте молиться на одного «сильного ИИ‑специалиста».
Сделать ставку на одного умного человека, который всё знает про нейросети, — это снова игра в «класс против системы». Ушел человек — уехала компетенция.
Куда разумнее инвестировать в то, чтобы команда умела работать в системе с ИИ:
- понимать, что можно делегировать модели, а что — только живым людям,
- видеть узкие места процесса и предлагать, куда воткнуть ИИ,
- не бояться экспериментировать, но делать это внутри понятных рамок.
И тогда «система бьет класс» начинает играть уже на вас, а не против.