На зарубежных бережливых форумах этой весной обсуждают важную тему. Интересно, что подн...
На зарубежных бережливых форумах этой весной обсуждают важную тему. Интересно, что поднимается она не так часто, как будто порой ее стараются избегать, чтобы не показаться ретроградами. Это вопрос о реальной эффективности искусственного интеллекта. Сегодня технологии буквально окружают нас, но вопрос их эффективности остается неоднозначным. К 2026 году семь из десяти компаний внедрили ИИ, но более 80% не видят измеримого влияния на производительность (Управленческий обзор MIT Sloan, весна 2026 — MIT Sloan Management Review Spring 2026) Почему так происходит? Известный эксперт по производственным системам Арт Смолли (Toyota, McKinsey & Company, Lean Enterprise Institute) считает, что мы попали в ловушку ожиданий и неверных стратегий. Извлечение против Усиления По мнению эксперта, существует два принципиально разных подхода к внедрению технологий: — «Извлечение» (ИИ вместо человека). Здесь логика простая: алгоритм должен заменить сотрудника, чтобы сократить расходы на зарплату. Это работает в короткую, но лишает компанию гибкости. — «Усиление» (ИИ вместе с человеком). В этом случае технология — это мощный инструмент, который делает специалиста в разы эффективнее. ИИ берет на себя рутину и сбор данных, а человек — принятие решений и работу с нестандартными ситуациями. В бережливом производстве второй путь гораздо перспективнее. Технология должна помогать людям решать проблемы быстрее, а не просто исключать их из процесса. Ловушка автоматизации хаоса Самая дорогая ошибка сегодня — попытка автоматизировать изначально неэффективный процесс. Если ваша цепочка согласований состоит из десяти лишних шагов, ИИ просто заставит эти ошибки работать быстрее. В итоге вы получите «быстрый хаос», а не производительность. Поэтому в работе с технологиями предлагается придерживаться строгой последовательности: — Сначала Устранение: убираем из процесса всё лишнее «на бумаге». — Затем Упрощение: делаем оставшиеся шаги максимально понятными. — И только в конце — Автоматизация: внедряем программный код там, где он действительно ускорит работу. Как проверить свой проект? Прежде чем тратить бюджет на очередное внедрение, стоит честно ответить себе на четыре вопроса: 🔹Должен ли этот процесс вообще существовать? Не пытаемся ли мы «подпереть костылем» то, что давно пора выкинуть? 🔹Сколько шагов можно убрать еще до написания кода? Если процесс нельзя упростить вручную, ИИ его не спасет. 🔹ИИ убирает работу или создает новую? Бывает так, что после внедрения системы приходится нанимать еще одного человека, чтобы он исправлял ошибки за машиной. 🔹Где именно в финансовом отчете мы увидим эффект? Если вы не можете четко сказать, как это отразится на прибыли, значит, вы покупаете дорогую игрушку.