Эпоха НУМ: ИИ как Новая Управленческая Модель

Алексей Несмеянов

Эпоха НУМ: ИИ как Новая Управленческая Модель

Благодарность

Отдельное спасибо Калине Яркиной – за тонкое редактирование, внимательность к стилю, структурное чутьё, а также за поддержку и вдохновение на всём пути работы над книгой.

Благодаря совместной работе текст стал чище, яснее и ближе к читателю.

Эта книга не только про ИИ – она и про людей, которые помогают идеям обрести форму.

Спасибо, Калина, что стала частью этого проекта.

Введение

ИИ – не модный инструмент.

Это новая управленческая модель.

А. А. Несмеянов

Почему управленцы должны первыми понять суть ИИ

Несколько лет назад я открыл ChatGPT. Был вечер, отчётный период, мысли разбегались – типичная ситуация. Из любопытства набрал: «Сделай сводку по ключевым финансовым показателям, исходя из этих данных» и вставил Excel-таблицу. Через минуту на экране был текст лучше, чем я сам бы написал. Логика, структура, чёткие формулировки. Я удивился не потому что ИИ справился, а потому что… я почувствовал себя как будто рядом со мной сел очень умный ассистент. Спокойный. Не спорит. Быстрый.

Но настоящий «перелом» случился позже.

Мы планировали запуск нового продукта в одном из филиалов. Обычная схема: обсуждения, презентации, прогнозы. Вроде всё логично. Но я решил попробовать: загрузил ИИ несколько вариантов рыночных сценариев, добавил вводные по поведению клиентов и спросил – «Где слабое место нашей гипотезы?»

ИИ выдал: «Проблема в том, что ваш план опирается на прошлые модели спроса, не учитывая изменение поведения в канале Х. Вот как это выглядит в данных…»

Я перечитал это трижды. Он оказался прав. Мы это чувствовали, но не могли точно сказать. А ИИ показал это быстро, спокойно, без амбиций. И в этот момент я понял:

ИИ – не просто помощник. Это инструмент для другого мышления. Не линейного, а многослойного. Не реактивного, а системного.

Что я понял, работая с ИИ

Если раньше эффективность управления определялась скоростью реакции и опытом, то теперь на первое место выходит структура мышления и умение задавать вопросы.

ИИ обостряет управленческое зрение – не заменяет его.

Я увидел, как меняется динамика:

• Люди начинают мыслить чётче, если им помочь правильно задать вопрос ИИ.

• Решения принимаются быстрее, потому что ненужный «шум» отсеивается.

• А главное вскрываются слабые места в мышлении: где мы строим догадки, а не гипотезы. Где верим в опыт, а не проверяем факты.

ИИ дисциплинирует мышление. И в этом его главная ценность для управленца.

Мышление меняется – процессы меняются

Когда ты начинаешь мыслить иначе – иначе ведёшь совещания, иначе формулируешь задачи, иначе подходишь к планированию. Это не про «поставить ИИ в чат», это про смену управленческой модели:

• Вместо контроля – фокус на потоках и паттернах.

• Вместо интуитивного опыта – мышление через гипотезы и сценарии.

• Вместо реакций – системная проактивность.

ИИ меняет не только стиль управления, но и сам подход к нему: от иерархии к оркестровке, от интуиции – к прозрачным моделям принятия решений.

Зачем эта книга

Я написал эту книгу не для тех, кто хочет «разобраться в нейросетях». А для тех, кто отвечает за команды, бюджеты, стратегии и понимает: если мы не пересоберём стиль управления, мы отстанем.

ИИ уже стал конкурентным преимуществом в решениях, в темпе, в ясности. И ваша задача – не стать техническим специалистом, а научиться ставить ИИ правильные вопросы, использовать его как системного помощника для управленческих решений.

Что вы найдёте в книге

• В Части I – развенчание мифов и переосмысление роли ИИ.

• В Части II – как ИИ влияет на мышление и стиль управления.

• В Части III – пошаговый подход к внедрению ИИ в команду и процессы.

• В Части IV – инструменты, шаблоны, подсказки и примеры промптов.

• В Части V – как ИИ трансформирует бизнес-модели и что будет с теми, кто опоздает.

Провокационный вопрос для начала

Что произойдёт, если ваш конкурент начнёт использовать ИИ на 6 месяцев раньше вас в управлении приоритетами, в анализе клиентов, в принятии решений?

Ответы в главах этой книги.

ЧАСТЬ I. Переосмысление роли ИИ

Глава 1. Мифы об ИИ: от страха к пониманию

Личная история: как мифы тормозят реальные решения

Помню, как в начале пути мне позвонил знакомый руководитель одного из отдела филиала крупной торговой сети и сказал:

«Ты серьёзно собираешься внедрять этот ИИ в управлении? Это же баловство. Он же не понимает рынок. И вообще пока ИИ дойдёт до уровня руководителя, мы уже на пенсии будем».

Я не стал спорить просто предложил ему маленький эксперимент. Попросил показать план работы на квартал и его приоритеты. Через полчаса мы вместе загрузили данные в ИИ и задали простой вопрос: «Какие участки в этом плане наименее обоснованы данными?» и получили три зоны риска, на которые он сам не обратил внимания.

Через неделю он позвонил и признался: «Не думал, что ИИ может так вскрывать управленческие дыры».

Этот случай стал для меня поворотным. Я понял: главный барьер не в технологиях. А в управленческом мышлении, в мифах, которые парализуют действия.

Разбор популярных мифов

Почему мифы опасны

Каждый из этих мифов – это не просто ошибка мышления. Это реальный тормоз роста:

• Задержка во внедрении инструментов → медленнее принятие решений.

• Страх перед «сложностью» → отказ от экспериментов и поиска новых подходов.

• Ожидание «идеального ИИ» → упущенное время, когда можно было учиться на практике.

Главное – мифы создают иллюзию безопасности. Руководитель думает: «Пока подожду, пусть другие попробуют». А реальность такая: ожидание – тоже стратегическое решение. Просто чаще всего – в сторону стагнации.

Кейс: как один миф стоил бизнесу доли рынка

Одна производственная компания (назовём её «ТехПром») отказалась от внедрения ИИ в анализ клиентских заказов. Генеральный считал, что «это игрушка, а не аналитик», и продолжал опираться на ежемесячные отчёты и личную интуицию.

В это же время конкурент подключил ИИ-аналитику, которая выявила: часть заказчиков меняет поведение переход на небольшие, но частые закупки. Это дало конкуренту шанс адаптировать логистику и тарифы.

Через 6 месяцев доля «ТехПрома» в сегменте упала на 12%. Их клиентам уже было проще и выгоднее работать с более гибкой системой конкурента. Почему? Потому что ИИ показал неочевидную тенденцию и это превратилось в преимущество.

Вывод: мифы – роскошь, которую мы не можем себе позволить.

Если вы руководитель, у вас нет времени ждать, пока технологии «дозреют». Они уже здесь. ИИ – не волшебная кнопка. Но он даёт вам новый стиль мышления, новый инструмент проверки гипотез, новый уровень ясности.

Начните с малого:

• Сформулируйте 1 управленческий вопрос, на который давно ищете ответ.

• Задайте его ИИ (в ChatGPT, DeepSeek или GigaChat).

• Сравните что изменилось в вашем мышлении после этого диалога?

Контрольные вопросы:

1. Какие из мифов вы слышали или разделяли сами?

2. Есть ли в вашей команде «наблюдатели», которые ждут, когда ИИ станет «идеальным»?

3. Какой управленческий риск вы можете уменьшить уже сейчас с помощью ИИ?

Глава 2. ИИ не заменяет – он усиливает

Однажды мы готовились к стратегической сессии. Было много данных, много эмоций и мало времени. Раньше я бы собрал свою «ударную группу» аналитиков, маркетологов, пару «сильных» менеджеров. Трое суток обсуждений, презентаций, таблиц…

В тот раз я решил пойти иначе. За два дня до сессии я сформулировал основные вопросы к ИИ:

• «Какие гипотезы по росту в регионе N не подтверждаются данными?»

• «Сравни поведение клиентов до и после запуска акции Х, где отклонения?»

• «Собери риски, если мы увеличим долю через снижение цены»

ИИ выдал сырые, но чёткие материалы. Я переработал их и уже на сессии мы с командой не теряли время на сбор вводных, а начали с критики гипотез и поисков точек роста.

В итоге:

• за 6 часов результат, на который раньше уходило 3 дня;

• новые идеи не «из головы», а из реальных паттернов;

• люди почувствовали: у нас появился «второй мозг».

И вот тогда я понял: сильный управленец с ИИ становится «управленцем в квадрате». Его решения точнее, скорость выше, фокус – глубже.

Почему ИИ не заменяет, а усиливает

ИИ – не волшебник и не заместитель. Он:

• Не ставит цели – но проверяет, насколько они реалистичны.

• Не принимает решения – но выявляет риски и альтернативы.

• Не общается с командой – но готовит аргументы и сценарии.

Это как рентген для управленца. Ты видишь то, что раньше оставалось на уровне интуиции.

Таблица: сильное и слабое управление в эпоху ИИ

ИИ усиливает сильных и обнажает слабость у слабых.

ИИ – зеркало, а не кнопка «сделай за меня»

Самая частая ошибка людей ждать от ИИ готовых решений. Но ИИ – диалоговое зеркало: он отражает твой стиль мышления, твою ясность, твою структуру. И если ты задаешь размытые вопросы ты получаешь такой же результат.

Плохая постановка задач в ИИ – не ошибка ИИ. Это недисциплинированное мышление управленца.

Кейс: два руководителя – один ИИ, разный эффект

Компания внедрила ChatGPT Pro в несколько подразделений

.

Руководитель отдела продаж начал с шаблонов: «Сделай письмо», «Сделай отчёт».

Итог спустя месяц эффект печальный. Он сказал: «ИИ ничего полезного не даёт».

Руководитель в отделе маркетинга задавал ИИ вопросы, типа:

• «Какие темы больше всего вовлекают нашу ЦА?»

• «Сравни поведение аудитории в разных регионах по времени суток»

• «Проверь, где есть аномалии в отклике на офферы»

Итог через месяц: рост конверсии +17%, снижены расходы на A/B тесты. Почему?

Один давал «задачи для ИИ». Второй – работал с ИИ как с стратегическим фильтром.

Вывод. Вы + ИИ = масштаб вашей силы

ИИ – мультипликатор. Он не умнее вас. Но он поможет вам:

• видеть слабые места раньше

• проверять идеи быстрее

• формулировать яснее

Но только при одном условии: если вы готовы сами думать структурно.

Контрольные вопросы:

1. В каких задачах вы сейчас ждёте от ИИ «готового ответа», а не работаете с ним как с фильтром?

2. Где ваш ИИ уже помогает вам видеть глубже?

3. Какие ошибки в постановке задач вы замечаете у своей команды?

Глава 3. Новая логика управления

Что такое «старая» логика – и почему она больше не работает

Ещё недавно мы принимали решения, как учил опыт:

– увидел проблему → позвал команду → собрали мнение → выбрали вариант;

– планировали на квартал вперёд ориентируясь на интуицию и рынок «как раньше»;

– приоритеты формулировались «от ощущений»: где громче горит – туда и идём.

Это работало. Но мир изменился. Скорость информации, сложность систем, поведение клиентов всё стало менее предсказуемым.

Старая логика не выдерживает новый темп. Она не даёт форы – она тормозит.

Контраст: старая логика vs. новая (data-driven + ИИ)

История из практики: ИИ как фильтр в хаосе

Была ситуация, когда одновременно:

• закрывался ключевой клиент;

• уходил сотрудник из команды;

• стартовал новый проект.

Классика управленческого перегруза. Раньше – суета, пожар, чаты, нервы. В этот раз я задал ИИ 3 простых запроса:

• «Оцени потенциальный убыток от ухода клиента и как его компенсировать»

• «Какие риски в проекте критичны при нехватке ресурса»

• «Что будет, если отложить запуск на 2 недели – какие потери / выгоды»

ИИ не дал мне решение. Он выдал карту сигналов. Я увидел, что клиент уже не самый прибыльный. А проект крайне чувствителен к таймингу. Именно ИИ помог навести управленческую ясность. Я начал действовать не из стресса, а от структуры.

Новая логика: как управлять через ИИ

Вместо интуиции – данные. Ты всё ещё принимаешь решения. Но теперь проверяешь: на чём основаны мои предположения? ИИ помогает задать себе этот вопрос и вычистить самодовольство.

Вместо хаоса – приоритеты. ИИ может проанализировать десятки факторов и сказать: вот 3 зоны, где эффект максимальный. Всё остальное – шум. Это мощнейший фильтр.

Вместо догадок – прогнозы. ИИ умеет не просто «подсказать», а смоделировать: что будет при разных сценариях. Это не гадание это управленческая проактивность.

ИИ как системный фильтр и стратег. Он не лидер. Но он делает лидера более точным, спокойным и дальновидным.

Кейс: как ИИ изменил подход к совещаниям

В одной ИТ-компании руководитель начал внедрять ChatGPT для подготовки к совещаниям. Не для «эффекта», а чтобы экономить время. Обычная подготовка занимала 4—5 часов: собрать данные, придумать повестку, сформулировать цели.

Что получаем с ИИ:

• данные загружались в таблицу → GPT делал сводку с отклонениями;

• руководитель формулировал 3 ключевых вопроса → GPT помог уточнить и приоритизировать;

• совещание начиналось не с «обсудим всё», а с: «Есть три гипотезы. Вот данные. Обсуждаем сценарии».

Через 1 месяц:

• время подготовки сократилось в 2 раза;

• количество решений после встреч выросло на 40%;

• команда начала копировать стиль – и сама использовать ИИ;

ИИ стал не просто помощником. Он изменил саму структуру управленческого взаимодействия.

Как начать? 3 действия для перехода к новой логике

Проверь свои управленческие вопросы. Задай ИИ вопрос в таком ключе: «Какие риски я недооцениваю в проекте XXX?» Сравни с тем, как обычно спрашиваешь коллег. Ты удивишься разнице в глубине ответов.

Начни планировать не «что делать», а «что проверить». Сформулируй гипотезы, а не задачи. И спроси ИИ, какие данные их подтверждают.

Внедри правило: «сначала ИИ → потом обсуждение». Перед обсуждением идеи прогоните её через ИИ. Пусть он находит слабые места и предлагает альтернативы. Это экономит часы и снимает эмоциональный шум.

Контрольные вопросы:

1. В каких решениях вы по привычке опираетесь на интуицию?

2. Что вы обсуждаете с командой, что мог бы «отфильтровать» ИИ до встречи?

3. Какая гипотеза в вашем бизнесе могла бы быть проверена ИИ уже завтра?

ЧАСТЬ II. Управленец и ИИ: мышление, стиль, инструменты

Глава 4. Как ИИ меняет стиль мышления управленца

Когда я начал разговаривать с ИИ – я впервые понял, как плохо формулирую мысли сам для себя.

Я долго считал, что умею чётко мыслить. Пока однажды не попробовал сформулировать через ИИ простую управленческую задачу: «Помоги мне определить стратегию развития отдела на следующий квартал».

Ответ? Размытый, скучный, бесполезный. Почему? Потому что мой вопрос был такой же – неструктурный и общий.

Я переформулировал свой вопрос, в котором было несколько дополнений:

• «На основе этих KPI за последние 3 месяца какие направления показывают замедление и требуют усиления?»

• «Какой из сценариев даст больший прирост, если ограничение ресурсы и время?»

• «Построй план из 5 шагов по достижению цели Х, учитывая риски и узкие места»

ИИ не просто ответил он втянул меня в размышление, где вопрос = мышечная работа. Я начал по-другому думать и о команде, и о себе. ИИ стал не только помощником он стал тренером мышления.

Новые вопросы → новые ответы

ИИ «не читает мысли». Он отвечает ровно на то, как вы спрашиваете. Если вопрос расплывчатый – ответ будет шумом. Если вопрос чёткий – ответ становится инструментом действия.

ИИ вынуждает управленца:

• уточнять контекст

• сужать рамки

• формулировать цели

• предугадывать риски

Это и есть новый стиль мышления: от разговоров к структурированию реальности.

Как научиться формулировать мысли в общении? 3 слоя вопроса к ИИ

Формулируя вопрос, ты как будто «раскладываешь» своё мышление. И в этом ключевой сдвиг.

Управленец = архитектор смыслов

Раньше от руководителя ждали: решения, указания, контроля. Теперь – ясности, навигации, постановки правильных вопросов. ИИ требует этого и усиливает тех, кто умеет.

Вы больше не просто принимаете решения. Вы выстраиваете рамки, в которых команда и ИИ могут думать вместе. Это и есть новая роль управленца – архитектора смыслов.

Кейс: как ИИ «воспитал» нового руководителя

В одной компании новый руководитель отдела развития не мог добиться ясности от команды. Стратегии путались, отчёты громоздкие, решения затянутые.

HR предложил необычное решение: попросить каждого сотрудника сформулировать свои задачи на квартал, прогнав их через ИИ.

Цель – не получить ответ, а увидеть, умеют ли люди структурно думать.

Результаты:

• те, кто формулировал размыто, получили невнятные ответы;

• те, кто работал через чёткие вопросы сразу показали зрелость мышления;

• сам руководитель начал тренироваться каждый день: «Как я бы задал это ИИ?»

Через 2 месяца отдел начал работать иначе: не быстрее, а яснее. ИИ стал зеркалом качества управленческого диалога.

Как начать? 3 упражнения для «прокачки мышления» через ИИ

Упражнение 1. Преврати интуицию в гипотезу

Вместо «мне кажется, отдел маркетинга буксует» → «Проверь по этим KPI, где темпы просели, и предложи возможные причины»

Упражнение 2. Сформулируй стратегический вопрос в 3-х редакциях

Сначала формулируй так, как думаешь в моменте (как оформились мысли в голове). Потом переформулируй чётче. Потом максимально структурно.

Пример:

– Что делать с продажами?

– Почему продажи упали в сегменте B?

– Какие действия дали бы +10% в сегменте B, учитывая текущий спрос и ресурсы?

Упражнение 3. Проводи «зеркальный разбор»

Каждую неделю один управленческий вопрос прогоняй через ИИ. Цель: не ответ, а анализ – как ты мыслишь и как можно чётче.

Контрольные вопросы

1. Какой управленческий вопрос ты сформулировал бы ИИ прямо сейчас?

2. Где в твоих задачах «мало ясности» и ты это чувствуешь, но не структурируешь?

3. Кто в твоей команде уже умеет формулировать мощно, а кого стоит этому научить?

Глава 5. Управленческая ясность: как ИИ «воспитывает» дисциплину мышления

ИИ не про «волшебный ответ». Он про вопрос, который ты должен уметь задать.

А. А. Несмеянов

Когда мы внедряли ИИ в одну из команд, я заметил странное. Вроде бы всё есть: данные, цели, чат с ИИ открыт. Но… результата нет.

Почему?

Я начал слушать, как люди формулируют задачи.

– «Проверь, всё ли нормально с проектом»

– «Помоги с отчётом»

– «Предложи идеи»

Это не задачи. Это шума больше, чем смысла. Я сам дал ИИ задачу: «На основе данных по 5 проектам за квартал проверь, где риски превышают норму, и какие гипотезы подтвердились?»

Ответ пришёл через минуту. И я понял: дело не в ИИ. Дело в качестве управленческого мышления. ИИ просто начал требовать от нас того, что давно нужно было развить: ясность, приоритет, работа с неопределённостью.

Постановка задач: ИИ не понимает «на авось»

Он как зеркало ваших управленческих формулировок: чётко сформулировал → получил результат; размыл → получил «водичку».

Что важно для постановки задач ИИ:

• контекст: «На основе чего»

• цель: «Чего я хочу»

• ограничения: «Что учесть»

• формат: «Как представить результат»

Плохая задача: «Посоветуй, что делать с продажами».

Хорошая задача: «Проанализируй показатели продаж в сегменте B за последние 3 месяца. Определи, какие каналы показали просадку, и предложи 2 гипотезы по восстановлению, учитывая бюджет до 300 тыс.»

ИИ – не маг. Он требует структурности. И в этом тренировка управленца.

Приоритизация: ИИ помогает убрать шум

Многие руководители страдают от перегруза. Всё срочно, всё важно. ИИ помогает задать главный вопрос: «Где из всех задач наибольший потенциал эффекта за наименьшую цену усилий?»

Пример:

• задал: «Сравни влияние трёх инициатив на NPS, рост выручки и затраты»;

• получил: одна из них «громкая», но даёт минимальный вклад;

• убрал. Освободил ресурсы.

ИИ – фокусировщик внимания. Он не скажет тебе «что главное», но он отсеет шум и ты увидишь, где сфокусировать силы.

Работа с неопределённостью: ИИ как модель будущего

Когда ты сталкиваешься с туманом ИИ может подстроить «фары».

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.