Телеграм канал «Онлайн-школа «Neyrons» | обучение чтению и математике»

Сотрудники работают вдвое быстрее. Почему бизнес может зарабатывать меньше?

На первый взгляд это абсурд. Сотрудник делает больше за то же время, себестоимость единицы результата снижается, компания должна выигрывать.

Но это работает, если компания продаёт результат. Если она продаёт человеческое время, экономика может развернуться в другую сторону.

Я смотрю на это как финансист. Во многих сервисных компаниях выручка до сих пор устроена просто: количество оплаченных часов умножается на ставку.

Допустим, раньше аналитик делал исследование 40 часов. С AI делает за 20. Если счёт клиенту выставляется по часам, выручка с той же работы сокращается вдвое.

При этом зарплата сотрудника, расходы на продажи, управление и инфраструктуру вдвое не уменьшились.

Рост производительности создаёт свободную мощность, но не создаёт спрос.

Чтобы сохранить выручку, компании нужно вдвое больше заказов. А они не появляются автоматически вслед за автоматизацией.

То же самое происходит в бухгалтерском аутсорсинге, консалтинге, маркетинге, разработке, юридических услугах.

Бухгалтер мог вести 20 клиентов, теперь может 40.

Аналитик собирал исследование неделю, теперь значительную часть делает за день.

Маркетолог тратил часы на анализ, тексты и отчёты, теперь часть этой работы занимает минуты.

Производительность выросла. Но старая модель расчёта цены заставляет часть этой эффективности отдать клиенту.

AI не обесценивает услугу. Он обесценивает способ считать её стоимость через часы.

И здесь возникает вопрос, который мне кажется гораздо важнее разговора о том, заменит ли AI сотрудников:

Кому достанется выигрыш от роста производительности?

Клиенту, потому что услуга должна стать дешевле?

Сотруднику, потому что он теперь создаёт больше результата?

Компании, потому что именно она инвестировала в технологии, процессы и автоматизацию?

Для сервисного бизнеса это уже вопрос не только эффективности, но и бизнес-модели. Если человеческого времени для создания результата нужно всё меньше, придётся менять саму единицу продажи.

Это не означает просто поднять цену за оставшиеся часы. Нужно заново определить, что считается результатом, где проходят границы ответственности и за какой риск платит клиент.

Не «40 часов финансового аналитика», а прогноз ликвидности с согласованной точностью и ранним предупреждением о рисках.

Не «10 часов бухгалтера», а закрытый участок учёта с понятным SLA и уровнем качества.

Не «20 часов маркетолога», а проверенная гипотеза с заранее согласованным критерием успеха.

Продавать придётся не часы и количество специалистов, а результат, скорость, качество, снижение риска и экономический эффект.

Поэтому главный вопрос после внедрения AI звучит не так: «Как сделать сотрудника быстрее?»

А так:

Если для того же результата человеческого времени требуется всё меньше, что именно мы будем продавать вместо него?

В бизнесе плохие новости приходят поздно.

И почти всегда компания опаздывает не случайно. Она сама так устроена.

На этой неделе крупные банки поставили ИИ не на переписку и не на презентации, а на прогноз ликвидности. В IT появились агенты, которые находят сбой и устраняют его раньше, чем сотрудник успел написать заявку. Схема меняется на глазах: раньше человек замечал и ставил задачу, теперь замечает система, а человек подключается там, где он действительно нужен.

Мне это интересно не как технология. Мне интересно, какое место в компании освобождается.

Разберу механику.

Дебиторка не превращается в проблему за один день. Маржа не падает разом. Запасы не залёживаются внезапно. Всё это накапливается неделями, и почти всегда есть момент, когда вмешаться дёшево. Проблема в том, что этот момент никто не видит.

Три причины, и все три внутри компании.

Первая. Мы измеряем период, а не событие. Отчёт закрывает месяц, значит любое событие внутри месяца становится видимым только после закрытия. Мы сами назначили себе задержку и привыкли считать её нормой.

Вторая. Плохую новость приносит тот, кому за неё и достанется. Менеджер, отпустивший отгрузку без оплаты. Закупщик, который взял лишнее. Руководитель, у которого поехал план. У каждого из них есть неделя на попытку всё исправить тихо. Иногда получается. Иногда за это время маленькая проблема становится большой.

Третья. В компании назначены ответственные за результат, но не назначены ответственные за раннее обнаружение. Спрашивают за цифру в конце периода. Никто не спрашивает, почему о ней узнали двадцатого числа, а не третьего.

Поэтому я считаю стоимость хаоса, но отдельно от неё есть вторая величина.

Стоимость запаздывания. Время между тем, как проблема началась, и тем, как бизнес её заметил.

Пока проблема маленькая, у собственника есть выбор: остановить расход, пересмотреть закупку, позвонить должнику, поменять план. Когда она стала большой, выбора нет. Есть ликвидация последствий и разговор о том, кто виноват.

Теперь про ИИ, и это главное, ради чего я вообще пишу этот текст.

Агент не умнее вашего финансиста. Он проигрывает человеку в понимании контекста и в переговорах. Но у него есть два свойства, которых нет ни у кого в штате.

Он смотрит непрерывно. Не в конце месяца, не когда дошли руки, а всегда.

И он не боится. У него нет причин подождать до пятницы, попробовать сначала исправить самому и сообщить, когда картинка станет приличнее. Он приносит отклонение ровно тогда, когда оно появилось, и ему всё равно, чьё это отклонение.

Вот здесь ИИ меняет не скорость работы, а экономику. Если он стоит после человека, он ускоряет процесс. Если он стоит до человека, он сокращает то самое время, в котором сгорают деньги.

Что я предлагаю сделать, если тема отзывается.

Возьмите последние три неприятные истории в своей компании за этот год. По каждой ответьте на четыре вопроса.

Когда проблема фактически началась.
Когда о ней узнали вы.
Что можно было сделать в первый день и чего уже нельзя было сделать в последний.
Кто должен был заметить и почему не заметил.

Разница между первой и второй датой, умноженная на деньги, и есть ваша стоимость запаздывания. У большинства компаний, с которыми я разбираю эту цифру, она оказывается больше, чем всё, что они пытались сэкономить на оптимизации расходов.

И только после этого имеет смысл говорить про автоматизацию. Не с вопроса, какую нейросеть внедрить, а с вопроса, что в вашем бизнесе до сих пор замечает человек, у которого есть причина этого не заметить.

Мы учим AI-агентов работать как сотрудников. Пора учиться ими управлять как сотрудниками.

Мое мнение, это следующий этап, к которому бизнес только подходит. Пока многие смотрят на AI-агента как на умный инструмент: дал задачу, получил результат. Но если агент уже сам читает документы, проверяет данные, принимает простые решения, передаёт работу дальше, пишет в системы, запускает процессы это уже больше похоже не на инструмент, а на полноценного участника рабочего процесса.

И мировой рынок уже движется именно туда. Компании всё чаще обсуждают не только возможности агентов, но и права доступа, контроль, ответственность, безопасность и измеримость результата. Появляются корпоративные кейсы, где агенты сами замечают проблему и запускают работу без команды человека, а крупные игроки отдельно строят вокруг них правила управления и проверки. То есть вопрос постепенно смещается с «что AI умеет?» на «как встроить его в компанию так, чтобы им можно было нормально управлять».

А значит, к нему начинают применяться очень знакомые управленческие вопросы.
Что именно ему поручено?
Как выглядит хороший результат?
Что он может делать сам, а где обязан остановиться и передать задачу человеку?
К каким данным у него есть доступ?
Кто проверяет его работу?
Как мы понимаем, что он работает хорошо?
И главное сколько денег он реально даёт бизнесу?

С сотрудниками ведь ровно так же. Если человеку сказать просто: «разберись с документами», результат будет очень разным. Если поставить задачу, определить правила, полномочия, контроль и показатели появляется управляемый процесс.

С AI то же самое. И мне вообще нравится эта параллель: плохой промпт очень часто выглядит как плохая постановка задачи сотруднику.
А потом мы удивляемся, почему агент сделал «не то». Мне кажется, очень скоро у руководителей появится ещё одна полноценная компетенция: управлять не только людьми, но и цифровыми сотрудниками.
Ставить им задачи.
Выдавать полномочия.
Ограничивать доступ.
Контролировать результат.
Считать эффективность.

Потому что мало научить AI-агента работать. Нужно ещё научиться им управлять.

Сегодня день рождения у человека, который когда-то появился в моей жизни как партнёр, а стал гораздо, гораздо больше. ❤️

Лина @Lina_kardaeva, за эти годы у нас было всё: идеи, проекты, бессонные обсуждения, сложные решения, рост, ошибки, победы, дети, которые тоже успели подружиться, и огромный кусок жизни, который мы прошли рядом.

И где-то по дороге слово «партнёр» стало слишком маленьким для того, кем ты для меня стала. Ты моя близкая подруга. Человек, которому я могу принести очередную безумную идею, а ты сначала спросишь: «Так, а как мы это будем делать?», а потом всё равно пойдёшь делать это вместе со мной. 😄

Этот год для тебя особенный. Многое из того, что мы строили столько лет, уже осталось позади. И впереди снова чистый лист.

Я очень хочу, чтобы на этом новом этапе ты нашла своё новое дело, которое будет тебя зажигать, радовать и давать то самое чувство: «Да, вот теперь я на своём месте».

Оставайся такой же светлой, позитивной, живой, сильной, смешной и настоящей.

Я очень тебя люблю. Очень ценю всё, что между нами есть. И безумно рада, что когда-то одна одинаковая франшиза свела двух девушек из Саратова и Астрахани. ❤️

С днём рождения, моя любимая подруга!!!!

А всё самое интересное у нас, мне кажется, ещё впереди. ✨

«Я ему доверяю» - одна из самых дорогих ошибок в бизнесе.

Мы тоже доверяли. Несколько лет у нас работал менеджер по продажам. Сильная, опытная, с отличными, как нам казалось, результатами. Мы доверяли ей настолько, что со временем дали больше ответственности. Она стала наставником для новых менеджеров, помогала вводить их в работу.

И вот здесь началось странное. Новые менеджеры почему-то вообще не приживались. Один слабый. Второй не умеет продавать. Третий не подходит. Четвёртый вообще «не наш человек». И все они уходили сами. Мы искали причины в них. А нашего проверенного менеджера даже не рассматривали как возможную проблему.
Наоборот. Каждый раз, когда возникали какие-то вопросы к её работе, находилось сто причин её не увольнять.
Она же столько лет с нами.
Она же знает продукт.
Она же делает продажи.
Как мы вообще без неё?

Так продолжалось, пока мы полностью не пересмотрели систему продаж. Изменили мотивацию. Ввели чёткие метрики. Начали смотреть не только на итоговые продажи, но и на промежуточные показатели: лиды, конверсии, этапы воронки, результаты каждого менеджера.

Цифры вместо впечатлений.

И картинка рассыпалась.
Стало видно, что человек, которого мы считали опорой отдела, манипулировал результатами и показывал нам ту реальность, которую мы хотели видеть. Но самое неприятное было даже не это. Она не давала расти другим. После её увольнения произошло то, чего мы несколько лет не могли добиться. Новые менеджеры начали приживаться. Мы выстроили нормальный отдел продаж.

И продажи выросли.
Тогда и пришло самое неприятное осознание: мы несколько лет думали, что благодаря этому сотруднику зарабатываем. А на самом деле из-за него недозарабатывали.

И эта история не про то, что людям нельзя доверять. Можно. И нужно. Но доверие не может заменять систему управления.

Доверие - это про отношения.
Контроль - про бизнес.

Потому что бизнес в конечном итоге - это цифры, метрики и прозрачные процессы. И иногда цифры показывают совсем не то, во что нам очень хочется верить.

«Никогда не сдавайся»

Очень красивая фраза. И иногда очень вредная. Особенно в бизнесе.

Мы привыкли считать сильным того, кто идёт до конца. Не получилось? Попробуй ещё. Вложил деньги и не сработало? Вложи ещё. Поменяй команду, маркетинг, продукт, стратегию. Главное, не сдавайся.

Но в какой момент упорство превращается в упрямство?

Мне кажется, сила предпринимателя не только в том, чтобы продолжать, когда тяжело. Иногда гораздо больше силы нужно, чтобы сказать себе: это не работает.

Закрыть направление.
Отказаться от идеи.
Зафиксировать убыток.
Признать ошибку.
И начать заново.

Причём чем больше ты уже вложил денег, времени и сил, тем сложнее это сделать. Очень хочется доказать себе, что всё было не зря.
Вот только бизнесу всё равно, сколько ты уже вложил. Он не обязан стать успешным только потому, что ты очень старался.

Поэтому для себя я вывела такую формулу:

Не сдаваться только потому, что трудно. Но уметь остановиться, когда понимаешь, что продолжать уже бессмысленно.

А настоящее мастерство, наверное, в том, чтобы вовремя отличить одно от другого.