В эпоху, когда каждый клик генерирует данные, а алгоритмы прогнозируют даже наши ошибки, автоматизация становится не просто инструментом, а фундаментом бизнеса. Гюнель Филатова, основатель и генеральный директор ORCA.codes, рассказывает, как технологии задают новый стандарт управления компаниями.
За последнее десятилетие управление бизнесом претерпело радикальные изменения. Эра интуитивных решений ушла в прошлое. И благодарить за это стоит автоматизацию. Ключевой эффект — упрощение управления за счет данных. Теперь менеджеры не контролируют каждый шаг сотрудников, а следят за метриками и интерпретируют их. Причем многие данные доступны в реальном времени. BI-системы, такие как Power BI и Tableau, аналитические платформы и интерактивные дашборды предоставляют моментальный доступ к ключевым показателям компании. Кроме того, руководители освобождаются от рутинных задач — составления отчетов, расчетов, документооборота. В 2025 году объем мирового рынка ПО для анализа данных вырос на 13,9% и достиг $175,17 млрд. Это свидетельствует о стремительном распространении BI-инструментов среди компаний всех размеров.
Второй эффект — ускорение процессов анализа и планирования. Если раньше подготовка отчетов и планов занимала часы или дни, теперь системы генерируют прогнозы и выявляют отклонения в реальном времени, мгновенно сигнализируя о проблемах. Это дало толчок к распространению гибких методологий, таких как Agile и OKR. Изначально популярные в ИТ, они теперь активно применяются в маркетинге, продажах и даже на производстве. Agile позволяет командам оперативно реагировать на изменения, а OKR помогает формулировать четкие цели и отслеживать их достижение.
С одной стороны, это делает работу легче и позволяет сосредоточиться на более важных задачах. С другой, одной из ключевых компетенций современного менеджера становится умение эффективно использовать цифровые инструменты.
Автоматизация в действии: ключевые направления
Самый ощутимый эффект автоматизации заметен там, где процессы повторяются и легко формализуются:
- В финансах и бухгалтерии это касается платежей, отчетности, бюджетирования и аудита расходов: ошибки здесь дорого обходятся, а стандартизированные процессы легко автоматизировать. Amazon, например, делегировал миллионы рутинных решений алгоритмам — от расчета цен и маршрутов до рекомендаций товаров — а менеджеры сосредоточились на корректности моделей и стратегических решениях.
- В банковской сфере автоматизация ускоряет обработку транзакций, кредитный скоринг и обслуживание клиентов через цифровые каналы. В России, например, эталоном data-driven подхода стал Сбер, который создал экосистему сервисов на базе сквозной автоматизации и радикально изменил управленческую культуру. Речь идет про сокращение среднего звена, рост продуктовых команд, решения на основе алгоритмических инсайтов. У Т-Банка автоматизация вообще является ДНК. Такие вещи, как онлайн-онбординг, ИИ-поддержка, робо-советники, давно внедрены в его работу. И управление здесь тоже ориентировано на скорость и клиентский опыт за счет автоматизации многих процессов.
- В логистике и операциях автоматизация помогает управлять цепочками поставок, складскими системами, отслеживать грузы и прогнозировать спрос, что особенно важно при больших объемах. Maersk, например, давно и успешно автоматизировал трекинг грузов. Wildberries масштабирует бизнес через AI-логистику, сортировочные центры и динамическое ценообразование, позволяя управляющим адаптировать глобальные правила под локальные условия.
- В продажах и маркетинге CRM-системы, email-кампании и чат-боты позволяют быстро масштабировать коммуникации и мгновенно реагировать на запросы клиентов. Netflix строит культуру «Context, not Control», где алгоритмы дают командам контекст — данные о спросе, качестве стриминга и предпочтениях аудитории. А сами команды автономно принимают решения по контенту и сервису. X5 Group активно использует алгоритмы для прогнозирования спроса и оптимизации ассортимента, управляя магазинами через данные центра.
- В HR автоматизация расчета зарплат и налогов, первичного отбора резюме и сбора стандартного фидбэка освобождает специалистов для работы над развитием сотрудников и повышением вовлеченности. Поддержка клиентов выигрывает от FAQ-ботов, маршрутизации обращений и баз знаний, что ускоряет решение простых задач и снижает нагрузку на операторов.
- В IT и производстве автоматизация и цифровизация позволяют сокращать согласования и ускорять процессы. Siemens через цифровые двойники и платформу MindSphere сократил уровни согласований: инженеры управляют производством напрямую через данные, а не отчеты. Unilever создал единую data-платформу для 190 стран, что позволило видеть глобальную картину без фильтров регионов и устранить барьеры между отделами.
Для среднего бизнеса — девелопмента, агро, ретейла — автоматизация трансформирует управление сквозными функциями, объединяя разрозненные отделы в единые процессы. IT-компании вроде нашей ORCA.codes, специализирующиеся на разработке программного обеспечения, веб-проектов и комплексных IT-решений под ключ, помогают устранять «разрывы».
Изменение структуры компаний
Но как автоматизация работает внутри компании? Она создает парадокс: одновременно упрощает и усложняет структуру (на разных уровнях). С одной стороны, исчезает ручной труд — сверка счетов, сбор отчетов, первичный скрининг резюме теперь выполняются системами. Это позволяет сократить дублирующие роли и лишние уровни контроля. Административная цепочка становится более короткой и плоской.
С другой стороны, технологическая и стратегическая среда усложняется. Интеграция десятков старых и новых систем превращается в сложный цифровой пазл, требующий участия архитекторов процессов, интеграторов и платформенных инженеров. Данные становятся новым активом, а вместе с ними возникает потребность в стратегии управления ими. Появляются новые угрозы: кибератаки, зависимость от вендоров, сбои алгоритмов. Чтобы справиться с этим, компании нуждаются в компетенциях, которых раньше не было. В итоге HR и топ-менеджеры смещают фокус на массовую переквалификацию и адаптацию корпоративной культуры. Больше половины руководителей (57%) в ходе неформального опроса во время вебинара Deloitte заявили, что считают необходимым научить людей «мыслить с помощью машин», чтобы добиваться лучших результатов.
Эта трансформация радикально меняет роль людей, особенно менеджеров среднего звена. Их привычная функция «контролера процессов» и «ретранслятора указаний» теряет значение. Новая ценность мидл-менеджеров проявляется в нескольких ключевых аспектах. Они:
- становятся коучами и наставниками, развивая потенциал команд и помогая раскрывать таланты;
- интерпретируют данные и решают нестандартные задачи, где алгоритмы бессильны;
- становятся драйверами изменений, внедряя новые практики и инновации;
- «гуманизируют» технологии, заботясь о том, чтобы автоматизация служила людям — сотрудникам и клиентам, а не наоборот.
И поскольку границы между ИТ и бизнесом стираются, ценность людей теперь измеряется не выполнением рутинной работы, а способностью мыслить, координировать и влиять на команды в цифровой среде.
Параллельно формируется спектр новых профессий, критически важных для современной компании. Появляются data scientist и machine learning engineer, продуктовые владельцы цифровых сервисов, процессные архитекторы, UX/UI-дизайнеры корпоративных систем, интеграторы данных, директора по цифровым технологиям и даже эксперты по этике ИИ. Самое интересное, что все эти роли, на первый взгляд, максимально «цифровые», в реальности требуют когнитивных навыков и эмоционального интеллекта.
Корпоративная культура: новые ценности
Автоматизация меняет не только процессы и роли — она трансформирует саму корпоративную культуру. На смену личным договоренностям, «звонкам» и субъективному контролю постепенно приходит культура прозрачности и ответственности за результат. В компаниях, которые пройдут цифровую трансформацию, ошибки не нужно прятать: их фиксируют в логах, разбирают и используют как точки роста. Культура становится более «инженерной»: важны метрики, гипотезы и проверки, а не статус или связи.
Одним из ключевых сдвигов становится переход от контроля присутствия к ответственности за результат. Когда рутина автоматизирована, а прогресс виден онлайн, ценность сотрудника определяется конкретным вкладом, а не временем, которое он провел в офисе. Многим это кажется очевидным, но именно прозрачность данных и системы контроля результатов сделали возможным массовый переход на гибридную работу. Теперь сотрудники могут работать из дома или офиса, а компания видит, что реально создается и какой результат достигается.
Другой важный эффект — от иерархии и кулуарности к прозрачности и доверию. Автоматизированные данные в открытых дашбордах ломают информационные барьеры. Решения принимаются на основе фактов, доступных всем, а не на основании статуса. Для примера посмотрим на практику распространения открытых KPI-панелей, где каждый сотрудник видит общую картину и свой вклад.
Автоматизация рутины также открывает пространство для экспериментов. Многие технологические компании регулярно проводят хакатоны и выделяют время на «pet projects» — небольшие личные или командные проекты, где можно тестировать новые идеи.
Наконец, акцент смещается на инвестиции в человека. Так как роботы берут на себя рутину, на первый план выходят креативность, эмпатия и критическое мышление. HR-департаменты могут внедрять платформы непрерывного обучения, программы коучинга и поддерживать рост сотрудников, чтобы каждый мог максимально раскрыть свой потенциал.
Вызовы и риски: чего опасаться управленцам
У цифровизации есть и риски. Но главная опасность автоматизации не в самих технологиях, а в том, как их внедряют. Даже самые умные алгоритмы могут превратиться в источник проблем, если менеджмент ошибается. В ближайшие пять лет особенно важно быть внимательными к этим критическим рискам:
Первый — «искусственная глупость». Это слепое доверие алгоритмам без понимания их логики и данных. Например, автоматизированная система найма, обученная на исторических данных, может неосознанно воспроизводить предвзятость. Или алгоритм ценообразования, запущенный без ограничений, устроит ценовую войну, разрушая маржу. Снизить этот риск помогает подход Explainable AI (объяснимый искусственный интеллект) — ИИ, который демонстрирует логику своих решений. Регулярный аудит моделей, проверка качества данных и развитие у команд навыков интерпретации выводов ИИ позволяют повысить прозрачность автоматизации.
Второй риск — «цифровой разрыв» внутри команды. Автоматизация создает новую «элиту» — data scientists, архитекторов, аналитиков — и оставляет позади тех, кто не успел освоить новые навыки. Так, к примеру, операционные менеджеры, чьи рутинные задачи автоматизированы, могут оказаться в ловушке. Они больше не нужны для старой работы, а новых компетенций не получили. Решение — инвестиции в людей: программы массовой переквалификации, непрерывное обучение и подход, где автоматизируют задачи, а не должности.
Третий риск — потеря «человеческого компаса». Компании могут увлечься гипероптимизацией процессов ради метрик, забывая о клиентском опыте и вовлеченности сотрудников. Роботизация коммуникаций, шаблонные чат-боты и тотальные системы мониторинга производительности экономят ресурсы, но вызывают выгорание и снижают лояльность. Поэтому важно всегда сохранять баланс между эффективностью и эмпатией, внедрять Human-in-the-loop подходы (когда ИИ помогает, но финальное решение принимает человек), где ИИ поддерживает человека в сложных и эмоциональных взаимодействиях, а не заменяет его полностью.
Риск всем рискам — управленческая пассивность. Автоматизация не работает «на автопилоте». Чем мощнее технологии, тем важнее стратегическое видение, этичное лидерство и инвестиции в человеческий капитал. Управленец 2025+ года — это не контролер процессов, а архитектор экосистемы, где технологии усиливают людей, а не подменяют их. От того, как руководитель справится с этой задачей, зависит, сможет ли компания превратить автоматизацию в реальный драйвер роста или окажется в ловушке ошибок и сопротивления изменений.
В конце концов, следует помнить, что технологии — это не автопилот, а новые паруса. Автоматизация дает скорость, но только человек выбирает курс.