Большинство компаний подходят к внедрению ИИ одинаково: запускают несколько изолированных экспериментов, накапливают инструменты и ждут момента для системного перехода. Результат предсказуем — расходы на инструменты растут, а бизнес-результаты нет.
Суть проблемы в том, что компания продолжает думать об ИИ как о надстройке поверх существующей стратегии. Стратегия при этом остается прежней: те же горизонты планирования, те же конкурентные допущения, те же роли в командах. Тем временем появляются конкуренты, для которых технологии — не слой, а фундамент. Разрыв накапливается быстрее, чем кажется.
ИИ-нативная стратегия — это операционная модель, где искусственный интеллект встроен в основу с самого начала: данные обучают систему, система принимает решения, решения порождают новые данные. В отличие от цифровой трансформации, которая автоматизирует существующие процессы, такой подход создает замкнутый обучающий контур на уровне всей компании.
Доказательство того, что ИИ-нативный подход работает, — в темпах роста молодых компаний. «Курсор» (Cursor) прошел путь от нуля до 2 млрд долларов годовой выручки за 14 месяцев, «Лавбл» (Lovable) достигла 100 млн долларов за 8 месяцев после запуска, а «Перплексити» (Perplexity) набрала 20 млн активных пользователей в месяц. У всех них ИИ не функция внутри продукта, а то, что определяет, как продукт думает, учится и принимает решения.
Разберем:
- Как оценить уровень ИИ-нативности компании — от изолированных экспериментов до организации, где ИИ встроен в основные решения
- Как выбрать первый контур трансформации на кейсах Адаптива — снабжение, разработка программного обеспечения, стратегическое планирование
- Как меняется продукт при переходе от стадийного жизненного цикла к непрерывному циклу доработок
- Как меняется команда — новые роли, небольшие разнопрофильные группы вместо многоуровневых цепочек согласования
- Как передать стратегический вектор агентам, работающим без ручного управления каждым шагом
- Какие кейсы и тренды есть у стартапов и крупных компаний с ИИ-нативной стратегией
- Какие риски и ограничения есть у ИИ-решений на текущем этапе развития
После доклада вы сможете:
- Определить, на каком уровне зрелости находится ваша компания, и выбрать первый контур трансформации
- Пересмотреть подход к разработке продукта
- Понять, как может выглядеть новая структура продуктовой команды
Доклад будет полезен:
- Руководителям продуктовых направлений и директорам по продукту, которые отвечают за стратегию в условиях технологического перехода
- Менеджерам продуктов среднего и старшего уровня, которые хотят разобраться, как переход к ИИ меняет продуктовую работу
- предпринимателям и топ-менеджерам, которые ищут практическую систему для старта трансформации без больших рисков
