Интересное
AI-ассистенты против инфошума: чем алгоритмы могут помочь руководителю
Александр Юдин
управляющий директор — начальник управления по работе с клиентами металлургии и горнодобывающей промышленности Сбербанка
Содержание:
Современный руководитель сталкивается с масштабной фрагментацией внимания: в среднем на поиск нужной информации, согласно исследованию, уходит около 2,5 часа в день. При этом частые переключения между задачами, в отдельных случаях каждые три минуты, требуют дополнительного времени на восстановление фокуса, что значительно снижает продуктивность. В условиях, когда скорость принятия решений напрямую влияет на прибыльность, потеря оперативности оказывается критичной для бизнеса.
Как технологии искусственного интеллекта помогают повысить личную эффективность руководителя в условиях многозадачности, освобождая самый ценный ресурс — время лидера? Своим мнением делится Александр Юдин, управляющий директор — начальник управления по работе с клиентами металлургии и горнодобывающей промышленности Сбербанка.
В зоне внимания: вызовы современного менеджера
Управление — это не только стратегические задачи, но и необходимая рутина, которая не требует высокой квалификации, но отнимает время. В итоге любой руководитель тонет в потоке данных и микрозадачах.
1. Огромный информационный поток
К среднестатистическому менеджеру среднего звена стекаются как минимум три больших информационных потока:
К тому же необходимо мониторить внешние изменения: отслеживать экономическую ситуацию, оценивать рынок и конкурентов, регуляторные изменения. Всё это поступает из разных каналов.
Руководители получают в среднем 120 писем в день, при этом число может увеличиваться в зависимости от отрасли и позиции. Общий объём цифровых объектов, проходящих через сотрудника уровня executive, ещё больше.
120
писем
в день в среднем получают руководители
2. Постоянная смена контекста
Восстановление внимания после смены фокуса может занять до 25 минут. В исследовании университета Калифорнии учёные установили: переключение внимания между 2—3 проектами съедает до 17% ресурса. Если интерпретировать вольно: вы можете тратить до полутора часов в день на то, чтобы заново вникнуть в контекст.
Переключение внимания между 2—3 проектами съедает до 17% ресурса
3. Необходимость в принятии быстрых решений
Сегодня лидеры рынка работают на сверхскоростях, и речь не только об операционке, но и о скорости реакции на изменения рынка и принятия решений.
По данным исследования «Принятие решений в эпоху срочности», компании финансового сектора, опережающие конкурентов в скорости принятия решений, достигают показателей роста в 2,5 раза быстрее и работают с рентабельностью в два раза выше. Каждый из нас заинтересован в том, чтобы быстро принимать правильные решения.
С чем могут помочь AI-помощники
Подобные решения уже реализуются на рынке. По данным Imarc, глобальный рынок виртуальных ассистентов в 2024 году оценивался в 13,5 млрд долларов, а к 2033 году его объём достигнет 119 млрд долларов (CAGR ≈ 26%).
Департамент ключевых клиентов Сбера ещё в 2023 году начал реализацию AI-помощника банкира Brief на базе нейросетевой модели Сбера GigaChat. Решение уже обладает частью перечисленных выше функций. Сервис позволяет:
AI-помощник даёт ответ, основанный на аналитике наших экспертов. Всё это с доступом в Telegram и СберЧат 24/7.
Сейчас инструмент Brief доступен сотрудникам 10 департаментов, количество пользователей недавно перевалило за 2500. Он упрощает работу широкому кругу специалистов — от клиентских менеджеров, работающих непосредственно с крупнейшими клиентами банка, сейлзов, трейдеров и других продуктовых специалистов до топ-менеджмента банка.
Внедрение AI-ассистентов: управляемые риски
Как и в любой области инноваций, нужно с осторожностью относиться к внедрению нового в операционные процессы, особенно когда речь идёт о финансовом секторе. Сейчас тема проблем и рисков, сопряжённых с внедрением AI, находится в зоне особого внимания корпораций и регуляторов.
1. Безопасность данных
При работе с AI-ассистентами вопрос сохранения конфиденциальности корпоративной информации становится первостепенным. Об этом свидетельствует в том числе статистика: в 2024 году, по данным Gartner, 73% компаний сообщили хотя бы об одном инциденте, связанном с использованием AI-систем. Средний ущерб от подобных утечек и сбоев составил около 4,8 млн долларов за случай.
Решение:
2. Галлюцинирование
Важно помнить, что в основе LLM-моделей лежат вероятностные алгоритмы, которые могут приводить к генерации неточной информации. Продвинутые модели очень хорошо имитируют валидность данных, используя стилистику информационных источников, которым многие были бы склонны доверять.
Решение: выверенный промпт-инжиниринг, построение чёткого pipeline в работе с моделью и автоматическая валидация.
3. Интеграция с отечественными системами
Очевидна ограниченность бизнеса, в особенности окологосударственного, в имплементации наиболее продвинутых моделей. Не все могут позволить себе интегрироваться с западными провайдерами
Решение: использование open-source-моделей или поиск собственных отечественных решений, например GigaChat.
4. Этика и интеграция решения персоналом
Переход на использование AI-помощников предполагает изменение привычного стиля работы и освоение новых инструментов. Сотрудники могут испытывать трудности с адаптацией, особенно если ранее не имели опыта взаимодействия с подобными технологиями. Ещё одна очевидная проблема — страх быть «замененным» AI.
Решение: не только постепенно обучать персонал, но и формировать доверие к технологиям, демонстрируя, что AI не заменяет специалиста, а усиливает его компетенции.
Внедрение AI-помощников в работу менеджера является объективной рыночной необходимостью: в самом ближайшем будущем конкурировать без них будет очень сложно. Но, как и любой инструмент, AI-ассистенты не панацея, а лишь средство улучшения процессов, с которым при этом нужно уметь обращаться.