Каждый руководитель сталкивался с этим: инициатива по трансформации буксует не потому, что технология подвела, а потому что никто толком не понимал, что именно команда должна улучшать. В гонке за внедрением ИИ многие лидеры относятся к нему как к модному слову — серии экспериментов без ясной цели. Результат — путаница, потраченные впустую усилия и сотрудники, которые не знают, на чём сосредоточиться.
Франсиско Саласар, ветеран крупных трансформаций в Deloitte, Monitor Group и Всемирном банке, утверждает: главный фактор, отличающий успешные преобразования от провальных, — не сложность технологии, а чёткость цели. Без точного ответа на вопрос «что мы пытаемся оптимизировать?» даже лучшие AI-инструменты превращаются в отвлекающий фактор.
В чём суть подхода
Саласар вводит понятие, заимствованное из теории оптимизации: «целевая функция» — единственный показатель или цель, которую организация стремится максимизировать или минимизировать. В переводе на язык управления это означает: определить с хирургической точностью, как выглядит успех конкретной инициативы, и донести это без двусмысленностей.
Почему это работает? Потому что решает фундаментальную человеческую проблему: когда люди не знают, что оптимизировать, они оптимизируют под собственное понимание. Саласар замечает: «Интерпретация ведёт к неэффективности». Каждый член команды додумывает, что важнее всего, — в итоге усилия расходятся, работа дублируется, возникают конфликты.
Когда лидер чётко определяет целевую функцию, он создаёт общую мишень. Все могут выровнять свои действия в одном направлении. Это особенно важно в AI-трансформациях, где конечная точка неизвестна. Саласар наблюдает: многие организации всё ещё относятся к ИИ как к серии робких экспериментов, а не внедряют его в масштабе. Не хватает именно ясности — для чего ИИ и как он «приживётся» в компании.
Причинно-следственная цепочка проста: лидер не определяет цель → члены команды трактуют её по-своему → усилия расходятся → трансформация стопорится. И наоборот: лидер чётко формулирует цель → команда выравнивает действия → внедрение ускоряется → трансформация удаётся.
Как это выглядит на практике
Слабый руководитель запускает AI-инициативу с размытыми целями вроде «стать более инновационными» или «использовать ИИ для повышения эффективности». Он общается через множество схем, оговорок и жаргона. На вопрос «чего вы хотите?» отвечает: «Разбирайтесь сами». Результат — отделы бегут в разные стороны, инициатива превращается в набор разрозненных экспериментов.
Сильный руководитель начинает с вопроса: «Что самое важное мы должны оптимизировать?» — и формулирует ответ одним предложением. Он также делает акцент на «непрерывном внедрении» — изменении поведения людей в соответствии с целью, а не просто на развёртывании технологии. Саласар советует: «Лидеры иногда общаются не очень ясно. Это очень простой принцип. Во-первых, что вы пытаетесь донести и что просите своих людей сделать? Иногда это теряется при переводе». Сильный лидер убирает «цветы» и говорит прямо, чего хочет.
Что важно для руководителя
Лидерство в эпоху AI-трансформаций начинается не с освоения технологии, а с освоения ясности. Задача лидера — определить целевую функцию — то единственное, что организация пытается оптимизировать, — и донести её настолько чётко, чтобы не требовалось никакой интерпретации. Когда люди точно знают, в какую цель целиться, они могут адаптироваться, внедрять инновации и выполнять задачи. Без этой ясности даже самый продвинутый ИИ останется просто очередным отвлекающим фактором.
Источник: Thinkers50 — ссылка
