ИИ глазами предпринимателя: почему я начинаю с задач ABC Industrial

Когда руководишь производственной компанией, любую новую технологию оцениваешь через конкретные вопросы. Поможет ли она быстрее обработать заявку? Упростит ли работу команды? Снизит ли количество ошибок? Останется ли от её внедрения что-то в прибыли?

Автор: Егор Евдокимов — предприниматель, основатель ABC Industrial.

Я Егор Евдокимов, основатель ABC Industrial. Мы занимаемся модульными и быстровозводимыми конструкциями. В таком бизнесе результат зависит от связки продаж, проектирования, производства, закупок и монтажа. Ошибка на одном участке может отозваться на всех остальных.

Именно поэтому искусственный интеллект для меня — прежде всего управленческий инструмент. Его ценность становится понятной, когда начинаешь разбирать собственные процессы.

Опыт бизнеса помогает задавать ИИ правильные вопросы

Руководитель производственной компании ежедневно сталкивается с ограничениями: сроки, себестоимость, загрузка людей, требования заказчиков. Он понимает, что красивое предложение ещё нужно выполнить, а рост продаж — обеспечить производственными возможностями.

Этот опыт полезен при внедрении ИИ. Он помогает отличать эффектную демонстрацию от решения, которое команда сможет использовать каждый день.

При этом управление бизнесом само по себе не делает человека экспертом по искусственному интеллекту. Нужно изучать инструменты, проверять результаты, понимать ограничения и работать со специалистами. Но у предпринимателя уже есть важная основа: реальные задачи и возможность оценить последствия решений.

Мне интересно развивать именно такую экспертизу — на пересечении технологий и практики управления компанией.

В ABC Industrial я смотрю на всю цепочку работы

Подход к интеграции ИИ я выстраиваю вокруг процессов, в которых теряется время и информация.

Например, обращение заказчика может содержать длинное описание, несколько вложений и неочевидные требования. Здесь полезно проверить, способен ли ИИ собрать исходные данные, выделить недостающую информацию и подготовить вопросы для менеджера.

При подготовке коммерческого предложения важно быстро найти нужные сведения и ничего не упустить. ИИ может помогать с черновиком и структурой документа, а расчёты, технические характеристики и обязательства должны проверять ответственные сотрудники.

Ещё один участок — передача информации между отделами. После обсуждения проекта должно быть понятно, кто отвечает за следующую задачу, что согласовано и какие вопросы остаются открытыми. Если технология помогает это фиксировать, её польза гораздо ощутимее, чем от очередного красиво написанного текста.

Это направления, в которых я вижу смысл применения ИИ. Каждый сценарий нужно отдельно проверять на данных компании и оценивать по результату.

Начинать стоит с одного процесса

Самая опасная идея — купить инструмент и ожидать, что он наведёт порядок.

Если сотрудники по-разному понимают задачу, документы противоречат друг другу, а ответственность размыта, автоматизация может лишь ускорить путаницу.

Поэтому я считаю разумным такой порядок: выбрать повторяющуюся задачу, описать её, определить критерии качества и провести ограниченный тест. Затем сравнить время выполнения, количество исправлений и нагрузку на сотрудников.

Важно учитывать весь процесс. Если ИИ подготовил документ за минуту, а человек потратил час на исправления, экономии может не оказаться.

Особенно быстро изменения почувствуют сервисные компании

На мой взгляд, компании, которые надолго откладывают освоение ИИ, рискуют потерять конкурентоспособность. Особенно там, где клиент платит за обработку информации: исследования, подготовку документов, контент, аналитику и сопровождение.

Представим двух исполнителей. Один выполняет всю подготовительную работу вручную. Другой использует ИИ для черновиков, поиска по собственной базе знаний и обработки материалов, а время специалистов направляет на проверку и решение задачи клиента.

Если качество сопоставимо, второй получает возможность отвечать быстрее и выполнять больше работы той же командой.

Это не означает, что любая компания без ИИ обязательно исчезнет. Но бизнесу, который продаёт преимущественно часы ручной работы, придётся всё убедительнее объяснять свою цену. Отказываться от изучения технологии в такой ситуации — серьёзный риск.

Ответственность остаётся у человека

Чем активнее компания использует ИИ, тем важнее правила работы с ним.

Какие данные можно передавать системе? Кто проверяет результат? Может ли она отправлять сообщения клиентам? Где требуется согласование руководителя?

Для производственного бизнеса эти вопросы особенно существенны. Неточный текст в рекламном посте и ошибка в техническом решении имеют разные последствия.

Я считаю, что полномочия ИИ должны расширяться по мере проверки его работы. Доверие здесь нужно заслужить результатами.

Зачем я хочу делиться этим опытом

Предпринимателям полезно обсуждать не только возможности технологии, но и сам путь её внедрения: как выбрать задачу, вовлечь команду, оценить эффект и вовремя отказаться от неудачного подхода.

В этом блоге я буду делиться своим взглядом на применение ИИ в бизнесе, управленческими выводами и опытом, который можно подтвердить практикой. Мне важно, чтобы другие руководители могли примерить эти идеи к своим компаниям.

Не каждому предпринимателю нужно становиться разработчиком. Но понимать, как меняется работа его бизнеса, — уже часть ответственности руководителя.

Для меня главный вопрос звучит так: какую задачу компании мы можем решить лучше уже сейчас — и как проверим, что действительно решили её?