Культура «AI-First»: как перестроить мышление команды, чтобы не отстать от рынка

Пока одни компании разочаровываются в искусственном интеллекте ^[1], другие строят на его основе бизнес-империи. В чем их секрет? Не в деньгах и не в доступе к технологиям, а в особой культуре.

Разберемся, как перестать просто использовать ИИ в работе и перейти к мышлению ^[2] в стиле AI-First, и почему это единственный способ не превратиться в динозавра.

Сколько стоит промедление

В прошлой статье ^[3] я рассказал, почему многие компании, которые внедрили ИИ, разочаровались. Это не кликбейт, а суровая реальность: по некоторым оценкам, до 80% ИИ-проектов проваливаются — это вдвое чаще, чем обычные IT-проекты.

Проблема не в том, что ИИ не работает. Но если встроить двигатель от гиперкара в телегу, она точно не поедет. Технология требует не просто инвестиций, а ментального сдвига всей команды, от CEO до стажера.

Чтобы избежать участи «динозавров» рынка, которые выбывают из гонки из-за медленного внедрения, нужно перестать воспринимать ИИ как инструмент и сделать его фундаментом всех бизнес-процессов.

От инструмента к фундаменту: что значит быть AI-First

Термин «AI-First» ввел в оборот CEO Google Сундар Пичаи в 2016 году, когда объявил о стратегическом развороте компании. Быть AI-First — значит не просто «прикручивать» ИИ к рабочим процессам, а проектировать продукты, операции и принимать решения вокруг возможностей, которые дает искусственный интеллект.

Вместо вопроса «как нам использовать ИИ в этом проекте?», стоит задуматься «как ИИ может полностью изменить способ решения этой задачи?». Этот подход помогает перестроить мышление.

Исследование RAND ^[4] выявило 5 ключевых причин провала ИИ-проектов, и почти все они — культурные, а не технические:

1. Непонимание бизнес-проблемы;

2. Нет качественных данных;

3. Фокус на технологии, а не на решении;

4. Слабая инфраструктура;

5. Попытка решить слишком сложные для ИИ задачи.

Культура AI-First решает эти проблемы, выстраивая организацию на трех столпах.

Три Столпа Культуры AI-First

Столп 1: Данные как главный актив

Строгие стандарты управления данными (data governance) — это не бюрократия, а необходимое условие для выживания.

Посмотри на Netflix: их система рекомендаций, подбор обложек для фильмов и даже решения о съемках новых сериалов — результат глубокого анализа данных. Сервис построил бизнес-модель на данных, и остается на вершине.

Компании, которые пренебрегли данными, столкнулись с проблемой «мусор на входе — мусор на выходе», когда ИИ-модели, обученные на некачественных данных, начали принимать ошибочные решения, стоившие миллионы.

Столп 2: Поощрение экспериментов

Передовые компании создают «ИИ-песочницы» — изолированные среды, где команды могут тестировать гипотезы и прототипы без риска «сломать» основные бизнес-процессы. Так можно быстро проверять идеи, отбрасывать нерабочие и масштабировать успешные. Подход не только ускоряет инновации, но и повышает мотивацию ^[5] сотрудников, которые видят, что их идеи не уходят «в стол». Если же попытаться внедрить ИИ-решения сразу в боевую среду, это может привести к дорогостоящим провалам и демотивации команды.

Столп 3: ИИ-грамотность для всех

Самая большая ошибка ^[6] — считать, что в ИИ должны разбираться только инженеры. В AI-First компании базовая грамотность должна быть у всех: менеджеров, юристов, маркетологов, HR.

Крупные компании уже осознали это и запускают ^[7] массовые программы обучения ^[8]:

В EMCD каждый новый сотрудник проходит вводный ИИ-тренинг, а раз в неделю можно посещать лекции и воркшопы, чтобы освоить конкретные инструменты, облегчить рутину, автоматизировать отчеты и упростить коммуникацию.

Когда вся команда говорит на одном ИИ-языке, рождаются самые сильные идеи. Маркетолог может предложить новый способ сегментации аудитории, юрист — вовремя заметить риски в использовании данных.

Рынок труда и AI-First

AI-First культура — это не только про эффективность, но и про найм самых талантливых кадров. Зарплаты в сфере ИИ на 67% выше, чем у традиционных разработчиков, а дефицит огромный — до 68% компаний говорят ^[9], что им не хватает кадров.

Лучшие специалисты не пойдут в компанию, где им придется месяцами выбивать доступ к данным, где боятся экспериментов, а руководство не понимает, чем они занимаются. Они ищут среду, где можно реализоваться. Они ищут AI-First культуру.

И здесь — важный нюанс. Мы в EMCD ищем не просто кодеров, а людей, которые умеют решать конкретные бизнес-задачи с помощью ИИ. Поделюсь случаем.

Один из наших сервисов постоянно проседал под нагрузкой, и команда долго пыталась найти причину. Стандартные методы не давали результата.

Новый разработчик попробовал вместо ручного анализа скормить данные ИИ-модели. Она выявила повторяющиеся паттерны, которые всегда предшествовали сбоям. После этого осталось добавить механизм предиктивного распределения нагрузки, и проблема исчезла полностью.

Парень не был «сильнее» как программист, но мыслил в парадигме AI-First.

Не стань динозавром

Если не в этом, то в следующем году компании разделятся на два типа: те, кто смог перестроить культуру и сделал ИИ частью ДНК, и все остальные.

Культура AI-First про здравый смысл: учить людей, пересобирать процессы, поощрять эксперименты и фиксировать лучший опыт ^[10] внутри команды. Чем раньше начать, тем больше шансов не остаться вне игры через несколько лет.

Поделись, как внедряешь ИИ в своей команде, и какие еще есть способы перейти на AI-First мышление?