Мы тут по делу

Скрытые чемпионы На проекте в Дагестане техническим директором был Аксель Трёстер. С одинаковым успехом ему можно было дать и 35, и 55 лет – ему категорически шла некоторая безалаберность, совсем не свойственная немцам. Круглый, похожий на воздушный шар, добродушно-улыбчивый Аксель всегда был готов к приключениям. Как-то раз мы с ним разговорились и выяснилось, что он после школы проучился ещё 10 лет, а потом выпорхнул из-под отеческого крыла, чтобы наконец жить, как хочется: пить, гулять и веселиться. Когда я спросил: “Аксель, почему ты так долго учился?”, он, пожав плечами, спокойно ответил: “Mittelstand”. Mittelstand – чисто немецкое понятие, обозначающее слой малых и средних, чаще семейных предприятий, основанных на уникальной технологии или компетенции. Они составляют более 99% всех компаний Германии, обеспечивают занятость 60% рабочей силы и дают свыше 50% ВВП. Mittelstand отличается от российского малого и среднего бизнеса, потому что здесь важен не столько размер капитала, сколько масштаб мышления и охвата. На предприятии могут работать 200 человек, но при этом бизнес будет глобальным. Например, отец Акселя делал флаконы для каких-то особенных лекарств и входил в тройку лучших поставщиков в мире. Из той же серии – производители всевозможного крепежа, насосов, оборудования для ГОКов, материалов для стоматологических клиник и так далее. В таких компаниях, как правило, сильные внутренние системы обучения сотрудников, управления знаниями и “выращивания” кадров. Для запуска всё того же стекольного завода в Дагестане мы попросили поставщика оборудования найти через свою профессиональную сеть сотрудников, чтобы они поработали вместе с нашими ребятами в технике shadowing, когда новички буквально копируют более опытных коллег. В итоге к нам приехали шесть “ветеранов” производства, которые выглядели, ей-богу, как группа “Раммштайн” в свои лучшие годы: седые волосы, короткие модные стрижки, потёртые джинсы, чёрные жилеты. Они делали первое стекло, а это очень сложная процедура – нужно буквально протащить расплавленный раскалённый материал, как блин, без остановок и нарушений, чтобы потом линия уже могла работать в потоке. Обычно такую работу выполняют 25 человек – целая смена. А тут шестеро. И сработали так, что комар носа не подточит. У меня до сих пор где-то в архивах лежит это видео, потому что сам процесс выглядел феноменально. Подобные компании отличают высочайший уровень мастерства и сервиса, а также строгая дисциплина. Их главный актив – доверие и репутация, поэтому классический маркетинг им не нужен. Их бренды знают только те, кто “в теме”. Именно поэтому компании из разряда Mittelstand часто становятся “скрытыми чемпионами” – мировыми лидерами в своей узкой нише. К чему весь этот спич? Многие страны мира пытались воспроизвести опыт Германии, потому что Mittelstand – это основа устойчивой экономики. Тот самый средний класс, только речь идёт не о людях, а о бизнесе: о большой прослойке технологичных, высококонкурентных компаний с глобальной выручкой. Но можно ли повторить этот феномен? Знаю, что в своё время этим же вопросом задавалась “Технониколь”, которая начинала с российского рынка, а потом выросла до глобального поставщика. Понятно, что национальную идентичность Германии, без которой Mittelstand в его нынешнем виде был бы невозможен, мы не скопируем. Да и не нужно. Но можем ли мы внутри больших компаний или рядом с ними развивать похожую историю? И что для этого нужно? Мне могут возразить: “Гриша, какой сейчас глобальный рынок, оглянись вокруг?” Но на фоне стремительного развития ИИ, как мне кажется, самое время задаваться вопросом, как сохранять национальную конкурентоспособность. Индустрии сейчас действительно необходимы прозрачные правила и серьёзные инвестиции в R&D. Потому что залог успеха – это технологии, инженерная культура и техническое образование. #инженер #индустрия #бизнес Фотограф: Yiğit KARAALİOĞLU www.pexels.com

Обучающаяся организация 2.0 В одном из интервью, записанном в Давосе, Сатья Наделла – исполнительный председатель и CEO Microsoft – подметил важную вещь: благодаря развитию больших языковых моделей мы переходим в “эпоху доступности”. Например, в той же фармацевтической отрасли раньше только гиганты могли позволить себе большие исследования, потому что на них уходили годы работы. А сейчас ИИ сильно демократизирует рынок: модели делают примерно то же самое, однако, гораздо быстрее и за другие деньги. Это, если задуматься, радикальный сдвиг. Но тут же возникает понятный управленческий вопрос: если лучшие практики лежат в открытом доступе, и всем доступно всё, за счёт чего тогда компания может быть уникальной? Наделла задаётся этим вопросом и тут же предлагает ответ: вместо подхода know-it-all использовать другой – learn-it-all. Цель не знать всё, а учиться быстрее всех. И за счёт этого выигрывать, принимая более быстрые решения, извлекая из них опыт и шагая более уверенной походкой в светлое будущее. Когда я это услышал, сначала подумал: ну да, ещё одна бизнес-мантра на тему “будьте гибкими, учитесь учиться и всё будет хорошо”. Ещё в 90-х Питер Сенге в “Пятой дисциплине” сформулировал идею обучающейся организации – той самой, которая быстро адаптируется к обстоятельствам, использует возможности и держит нос по ветру. Написано прекрасно. Вопрос в другом: как это всё не просто провозгласить, а реально внедрить? С другой стороны, с появлением современных технологий идея обучающейся организации уже не выглядит такой уж утопичной. Появляется шанс настраивать learn-it-all не только через процессы, как это было раньше, а через инструменты, соответствующую культуру и управленческую зрелость. Это требует совсем других решений и полномочий от функции обучения. Потому что в такой логике обучение перестаёт быть сервисной функцией, которая “поддерживает бизнес”, и начинает претендовать на роль одного из архитекторов изменений. Наделла прямо говорит: L&D нужно выводить из HR, делать стратегической и поднимать на С-уровень. Chief Learning Officer (или как эта роль будет называться) – должен взять на себя ответственность за пересборку компании целиком. В зоне его интересов оказываются не только обучение как таковое, но и оргдизайн, роли, архитектура работы, технологическая среда. Раньше мы обучали людей. Теперь должны учиться как организация. И речь уже не только о компетенциях, а об опыте в целом: как компания накапливает, обрабатывает и синтезирует знания, как она учится на своих же решениях, как распознаёт ранние сигналы, когда что-то пора обновлять, менять или вообще выкидывать за борт. Пример из другой оперы, но, как мне кажется, в тему. В инжиниринговой компании Parsons, откуда я, каюсь, когда-то хантил строительных инженеров в Fortum, во главе угла всегда стояло качество. Любой специалист по качеству из любого региона мог напрямую написать CEO. Таким образом, руководство компании с помощью организационной конструкции показывало приоритеты: вот это для нас нерв всей системы. И каждый сотрудник прекрасно понимал, насколько значима эта функция. Вдохновившись этим подходом, мы сделали похожую штуку в Мосинжпроекте: ввели роль С-1, которая совмещала сразу два критически важных блока – безопасность и качество. И вот здесь у меня возникает вопрос. Если мы правда входим в эпоху, где доступ к знаниям становится массовым, а выигрыш получают те, кто быстрее учится, то не пора ли функции обучения перестать быть “приложением к HR” и стать одной из несущих конструкций бизнеса? И реально ли развернуть всю эту историю с обучающимися организациями в индустрии или это по-прежнему удел ИТ и сервисных компаний? Конечно, можно опять сослаться на то, что “в стройке всё иначе”. А можно перестать относиться к обучению как к nice-to-have и начинать думать о нём как о системной управленческой функции. #HR #обучение #корпоративноеобучение Фотограф: Alexandra Krainyukhova, www.pexels.com

Кто тут главный? Как жить и работать с ИИ Взялся читать стоиков и у Сократа встретил актуальную мысль: любые блага по умолчанию нейтральны, а окраску (позитивную или негативную) им придаёт только область применения. Взять деньги. Если тратим их на благое дело – это история со знаком плюс. Если на разрушительные вещи – со знаком минус. С искусственным интеллектом, мне кажется, работает тот же принцип. Всё чаще и громче звучат дискуссии, связанные с этикой, границами и правилами использования ИИ. Эту тему обсуждали в Давосе. Она регулярно всплывает в СМИ. Совсем свежий кейс: Anthropic подала в суд на Пентагон из-за расхождения во взглядах на то, как именно ИИ может применяться в военных целях. Об этом говорят в интервью СЕО, которые занимаются разработкой продуктов в области ИИ. Неслучайно в Кремниевой долине нынче шутят, что самый распространённый язык программирования сегодня – английский. Например, с помощью платформы Lovable можно создать сайт за 20 минут: написал промпт, и тебе всё красиво запрограммировали. Но возникает закономерный вопрос: если мы имеем дело с синтетической рабочей силой – человек работает вместе с ИИ-агентом, и система допускает ошибку, – кто в итоге владелец результата? Мне понравилась мысль Андрея Дороничева, CEO и основателя Optic, который рассуждает про человеческую ответственность – про то, как мы вообще живём с последствиями своих действий. Так устроена наша природа: мы можем забыть детали содеянного, но очень хорошо помним, к чему всё это привело. Эта обратная связь и формирует механизм ответственности, когда мы начинаем принимать решения, в том числе исходя из будущих последствий. У ИИ подобных “заморочек” нет. У неё ничего “не болит”. Давайте рассуждать рационально. Мы имеем дело со штукой, у которой нет понятия ответственности. Вообще. В её архитектуру это не заложено. Там есть метрики, усреднения, оптимизация, но экзистенциальных параметров там нет. И при этом мы повсеместно её используем. Но мы вообще продумали правила, процессы, выставили красные флажки? В этом контексте новость про то, что около 44% педагогов российских школ активно используют в работе ИИ, выглядит особенно любопытно. Не только у нас, но и во всём мире на законодательном уровне пока нет чётких регламентов, которые бы очерчивали границы использования AI-инструментов. Нет их и в большинстве компаний, где сотрудники используют ИИ в рабочих целях, заходя в ChatGPT и прочие сервисы под собственными учётными записями. Так может, вместо того чтобы переписывать очередной учебник или генерить вместе с чатом сценарий для корпоратива, сесть и подумать: что делать с той “болью” и ответственностью, которой нет у “машины” и которую человек с большой радостью с себя снимает, если рядом цифровой агент? Правила работы в гибридных командах – штука, на самом деле, вообще нетривиальная: 💡 что можно загружать в ИИ: какие данные, документы, переписки, а какие категорически нельзя 💡 красные зоны по функциям: финансы, юристы, PR, безопасность, HR 💡 нужно ли указывать, что материал создан или отредактирован с помощью ИИ и кому: коллегам, клиентам, партнёрам 💡 обязательны ли ссылки на первоисточники в исследованиях и аналитике 💡 как разграничивать: черновик, структура, редактура – с чем может помочь ИИ 💡 как устроен контроль на критичных задачах 💡 кто является владельцем результата и, следовательно, несёт ответственность 💡 как фиксируем инциденты 💡 контур эскалации – что делаем, если ИИ всё-таки ошибся И вишенка на торте – как все эти правила правильно “спускать”, чтобы их не просто прочитали, но ещё и поняли, приняли и начали применять. Потому что ИИ уже используют все. Сегодня охранники в офисе обсуждали онлайн-курс по применению нейросетей. EdTech даже на падающем рынке умудряется расти за счёт того, что учит навыкам работы с ИИ. Сие не остановить. Остаётся одно – возглавить. #AI #ИИ #HR Фото: www.magnific.com