ИИ не ломает бизнес.
Чаще бизнес ломается там, где ИИ внедрили поверх непонятой деятельности.
Есть недавний показательный кейс Pizza Hut.
Компания внедряла AI-систему Dragontail для управления приготовлением и доставкой заказов. Логика выглядела красиво: система видит кухню, заказы, готовность пиццы, курьеров, маршруты и все это синхронизирует.
В теории и на слайдах такое всегда выглядит идеально.
Внедряли своим франчайзи насильно, заставляя установить систему.
И вот в мае, один из крупных франчайзи Pizza Hut подал иск и заявил: после внедрения система не ускорила доставку, а создала операционные проблемы. Курьеры DoorDash (как наша Яндекс.Еда) получили больше информации о процессах кухни и стали действовать не так, как ожидалось. Стали ждать, группировать заказы, выбирать более выгодные и удобные доставки. Стали использовать систему для увеличения своего заработка, а не оптимизации затрат компании.
Ошибка была в том, что проектировщики смотрели на доставку как на процесс: заказ-кухня-курьер-клиент.
А в реальности доставка это не процесс на блок-схеме. Это живая деятельность. Думаю, что на схеме у них элементов типа "цель" и "табло сознания" у акторов деятельности точно не было.
Менеджер смены держит в голове загрузку кухни, поведение курьеров, задержки, жалобы клиентов, погоду, район, пики спроса и десятки исключений.
Курьер тоже не просто «алгоритм-исполнитель доставки». Он самостоятельный экономический агент. Он считает время, расстояние, чаевые, ожидание, плотность заказов и возможность взять несколько доставок сразу.
Он играет не в игру Pizza Hut.
Он играет в свою игру.
Когда ИИ-система открыла ему новые данные, он не стал автоматически лучше обслуживать ресторан. Он стал лучше оптимизировать себя.
Когда вы даёте людям новую информацию, вы меняете их поведение. Когда меняете интерфейс, вы меняете игру. Когда внедряете ИИ в операционку, вы вмешиваетесь не только в процесс, а в культуру деятельности большого количества людей.
И если эту культуру не понять, ИИ начинает усиливать не эффективность, а скрытые разрывы между офисом и полем, нормой и практикой, интересами заказчиков и исполнителей.
Можно внедрить ИИ в продажи, производство, маркетинг, клиентский сервис или аналитику — и получить не рост эффективности, а ускорение хаоса. Проблема не в отсутствии инструмента.
Проблема в том, что никто не разобрался:
1) как люди реально работают
2) какие у них лайфхаки
3) что держится на неформальных договорённостях
4) какие цели отдельных участников начнут работать против "общего" результата
ИИ нельзя внедрять сверху, не увидев деятельность. Поэтому начинать надо всегда с себя (делая агентов, ассистентов для своей предпринимательской или управленческой деятельности), а затем уже идти дальше, рутину за рутиной, процесс за процессом, высвобождая ресурсы времени, денег, внимания.
Нужно увидеть деятельность! Отрисовать не как устроен регламент, а реальная работа - с конфликтами, привычками, ручными коррекциями, усталостью и локальной смекалкой.
Если способ действия участников процесса не встроен в проектирование, человек начнёт обходить систему, ломать её или использовать в своих интересах.
Он не плохой при этом. У него есть свои цели, свои способы принятия решений, а система не учитывает это.
Поэтому еще раз. ИИ на себя, затем ИИ на команду и кооперантов.
PS Две схемы лежат за картинкой - Схема методологии SADT Дугласа Росса, которая в итоге вошла в стандарт проектирования систем и Схема акта деятельности Московского методологического кружка. Если обратитесь к оригиналам, обратите внимание на ключевое, революционное различие - наличие фигуры Актора на схеме акта деятельности. Появление графемы "человека" (тот самый актор) на схеме и следствиям из этого появления, мы обязаны Владимиру Лефевру, но это уже совсем другая история...)
