Многие предприниматели живут в иллюзии контроля. У них есть CRM, отчеты в Excel и даже штатные аналитики. Но когда доходит до принятия ключевых решений: куда вложить следующий миллион или какое направление закрыть — в ход идет «предпринимательское чутье».
Проблема в том, что в 2026 году интуиция проигрывает алгоритмам. Я называю это проблемой «цифрового шума»: цифр много, а понимания, что за ними стоит, — ноль. Вчера я провел эксперимент и решил задачу, на которую раньше уходили недели совещаний, всего за один вечер.
Почему Data-driven — это больше не просто модное слово
Большинство компаний собирают данные ради данных. Таблицы копятся, отчеты присылаются в Telegram-чаты, но решения всё равно принимаются «по ощущениям». Мы привыкли верить, что масштабная стратегия требует глобальных стратсессий и десятка консультантов.
На самом деле, всё, что вам нужно, уже лежит в ваших выгрузках из 1С, CRM и рекламных кабинетов. Главный вопрос: как быстро вы сможете превратить эти сухие цифры в план действий.
Как я автоматизировал стратегический анализ
Вместо того чтобы вручную сводить данные, я использовал ИИ как высокоуровневого бизнес-консультанта. Процесс выглядел следующим образом:
- Подготовка «сырья»: я взял обычные выгрузки компании — финансовые отчеты (P&L, Cashflow), данные по продажам и маркетинговые метрики.
- Контекст для нейросети: важно не просто закинуть файл, а задать ИИ правильную «роль» (например, финансового директора или риск-менеджера) и предоставить контекст рынка.
- Запрос на поиск аномалий: вместо «проанализируй это», я задал три конкретных вопроса:
- В каких именно сегментах или товарах мы теряем маржу прямо сейчас?
- Какие направления имеют максимальный потенциал для масштабирования при текущих ресурсах?
- Какие действия команды не приносят экономического смысла и только сжигают ФОТ (фонд оплаты труда)?
Результат: через 15 минут у меня на руках был структурированный разбор с четкими приоритетами. Не просто «продажи упали», а «продажи в категории X падают из-за роста стоимости привлечения в канале Y, что делает сделку убыточной на 12%».
Инструменты: что использовать руководителю?
Для таких задач уже недостаточно просто «поболтать» с чат-ботом. Нужно использовать модели с продвинутым анализом данных (например, ChatGPT Plus с функцией Advanced Data Analysis или Claude 3.5 Sonnet).
Преимущества такого подхода:
- Скорость: то, что финансисты делают неделю, ИИ делает за секунды.
- Объективность: нейросеть не пытается «подкрутить» отчет, чтобы угодить начальнику.
- Глубина: ИИ видит корреляции, которые человек может упустить в массиве из 10 000 строк.
ИИ — это не «кнопка бабло», а ваш новый рычаг
Важно понимать: нейросеть не примет решение за вас. Она лишь убирает рутину и подсвечивает факты. Это управленческий инструмент, а не игрушка для генерации картинок или текстов для соцсетей.
Когда вы начинаете использовать ИИ на уровне операционного управления, вопрос «зачем он нужен» отпадает сам собой. Вы просто начинаете видеть свой бизнес «под рентгеном».
Что дальше?
Недавно мы разбирали подобные кейсы на интенсиве в Сколково. Стало очевидно: рынок делится на тех, кто боится ИИ, и тех, кто с его помощью кратно ускоряет свой рост.
В конце февраля я проведу продвинутый модуль, где мы будем работать не с теорией, а с реальными бизнес-задачами. Мы не будем учиться «писать промпты» — мы будем учиться внедрять интеллект в фундамент вашей компании.
Как вы принимаете решения в бизнесе: доверяете цифрам или всё-таки «чуйка» ни разу не подводила? Напишите в комментариях, рискнули бы вы доверить анализ финансов нейросети?
Подписывайтесь на канал, здесь я делюсь практическими кейсами внедрения ИИ, которые экономят время и деньги.