Почему скорость этой перестройки теперь важнее долгосрочной стратегии, как вовлечь команду в изменения и где искать точку роста на падающем рынке, рассказали:
- Дмитрий Осипов, основатель консалтинговой компании «Просто», бывший руководитель продукта по отправкам грузов в контейнерах по РФ в компании «ТетраТранс», выпускник программы СКОЛКОВО «Директор по продукту: управление продуктовой стратегией»
- Павел Мищенко, управляющий партнер юридической фирмы Рунетлекс, сооснователь сообщества юристов «Нейросети|ilovedocs», выпускник программы «СКОЛКОВО Практикум»
- Амалия Назаретян, руководитель маркетинга цифровых программ Школы управления СКОЛКОВО.
Почему перестройка бизнес-моделей — вопрос выживания
Скорость изменений достигла критической отметки. Благодаря стремительному росту вычислительных мощностей и повсеместному распространению машинного обучения технологические циклы, которые раньше занимали годы, теперь укладываются в месяцы. Классические бизнес-модели не успевают адаптироваться — они устаревают прямо в процессе работы.
Искусственный интеллект выступает главным драйвером этих перемен, воздействуя на двух уровнях:
- Операционное ускорение. ИИ берет на себя рутинные аналитические задачи, сокращает циклы принятия решений, повышает качество процессов. На этом уровне технология усиливает существующую модель.
- Кардинальная перезагрузка отрасли. Здесь ИИ создает стратегические разрывы. Возникает «точка перехода», когда новая технология, достигнув достаточной эффективности и доступности, делает прежнюю бизнес-модель неконкурентоспособной. Компании, которые игнорируют этот сдвиг, рискуют не просто уступить долю рынка, а полностью уйти с него — подобно традиционным таксопаркам, не увидевших угрозу в Uber.
В этой новой реальности конкурентным преимуществом становится уже не размер компании, а способность управлять скоростью и глубиной изменений. Умение собирать бизнес-модель заново — из ролей, метрик и технологий — становится ключевым навыком лидеров.
Пересборка как основа устойчивости в нестабильных условиях
Пересобранная бизнес-модель — не список инструментов и не набор процессов. Это целостная система, где роли, метрики, цепочки создания ценности и структура взаимодействий работают на единый экономический результат.
Технологии — лишь часть этого механизма. Можно внедрить ИИ, автоматизацию или новые каналы сбыта, но если сама модель собрана с ошибками, эффекта не будет.
Как отмечают выпускники программ, главный навык — не владение конкретным инструментом, а способность к структурному мышлению, которое позволяет собирать эффективные решения в условиях постоянных изменений.
Мышление нового уровня: от разрозненных действий к системной работе
Главный вызов для лидеров — необходимость мыслить быстрее и структурнее. Продуктовый подход, опирающийся на постоянную проверку гипотез, схематизацию и сборку решений из «модульных» элементов, становится универсальным инструментом управленца в любой отрасли.
Схематизация — ядро этого типа мышления. Она позволяет видеть бизнес как единую систему , выявлять узкие места и и формировать ясную картину того, что именно мешает росту. Это не метод визуализации, а способ мышления: если логику бизнеса можно собрать в схему, значит, ею можно целенаправленно управлять.
Схемы как инструмент пересборки: примеры и результаты
Участники программы «Директор по продукту: управление продуктовой стратегией» поделились кейсами, показывающими, как схематизация работает в реальном бизнесе — от диагностики до проектирования новой модели.
Кейс 1. Логистика: перестройка команд для роста эффективности в 4 раза
Дмитрий Осипов пересобрал модель в своей логистической компании.
Было: разрозненные отделы (продажи, логисты, юристы) работали по схеме «купи-продай».
Стало: логистическая служба была интегрирована в продуктовую команду, а отдел продаж стал ее внутренним клиентом. Был создан отдел контроля качества, который замерял уровень удовлетворенности (NPS) (индекс лояльности) как конечного клиента, так и у внутреннего — сотрудника отдела продаж, который пользуется услугами логистов.
Схема: Пересборка логистической бизнес-модели
Схема иллюстрирует суть пересборки. «До»: клиенты взаимодействуют с разрозненными отделами (продажи, логистика, HR). «После»: логисты встроены в продуктовую команду, а продажи становятся их внутренним клиентом. Появился отдел контроля качества, который сравнивает внутреннюю оценку сервиса (от продаж) с внешней (от клиента).
Ключевая метрика: если внутренняя оценка сервиса (от продаж) — 10, а внешняя — 7, значит, в цепочке есть разрыв и проблемы. Если наоборот — команда создает добавочную ценность для клиента.
Результат: Команда, нацеленная на общий финансовый результат, достигла целевых показателей операционной эффективности в 4 раза быстрее запланированного срока. Пересобранная модель стала фундаментом для внедрения любых технологических инструментов, включая ИИ.
Кейс 2. Сегмент юридических справочно-правовых систем: схема, прогнозирующая «точку перехода»
Павел Мищенко, управляющий партнер юридической фирмы, с помощью схематизации показал, как ИИ меняет рынок юридических услуг.
Было: Традиционная цепочка создания ценности: законы и судебная практика → справочно-правовые системы (СПС) → юрист → клиент.
Схема перехода рынка юридических услуг
На схеме видно, как с появлением нейросетей (ИИ-юрист) традиционная цепочка «справочно-правовая система → юрист → клиент» разрушается. Нейросеть встает между источником знаний и потребителем, что грозит судьбой «таксопарка» на заре Uber тем, кто вовремя не пересмотрит свою бизнес-модель.
Стало (прогноз): С появлением ИИ-юристов нейросеть становится новым ключевым звеном. Сначала она выступает как инструмент в руках юриста, но затем может встать между СПС и конечным потребителем: превратить традиционные СПС в простых агрегаторов данных и кардинально изменить экономику всей юридической индустрии.
Ключевой вывод: Схематизация позволяет не только перестроить текущие процессы, но и заранее спрогнозировать угрозу «точки перехода» и найти новую конфигурацию для выживания и роста. Павел отмечает, что его главная задача как предпринимателя сейчас — растить внутри команды людей, способных быстро синтезировать новые рабочие модели из доступных ресурсов, компетенций и технологий в условиях высокой неопределенности.
Этот же подход работает при поиске возможностей на падающем рынке. Анализ ситуации через схему помогает ответить на ключевые вопросы: какие сегменты умирают, куда смещается ценность и какую новую деятельность может начать компания — будь то переход от классического рекрутинга к управлению талантами или создание платформы проектной занятости.
Схема: Анализ ситуации на падающем рынке
Резюме: из чего складывается устойчивость
Мир ускоряется, а вместе с ним — требования к управлению. Искусственный интеллект усиливает динамику, но одновременно открывает возможности для тех, кто умеет:
- быстро диагностировать текущую бизнес-модель;
- выявлять системные ограничения;
- проектировать новые рабочие конфигурации;
- работать со скоростью и глубиной изменений;
- мыслить через схему, а не через набор разрозненных действий.
Такие компании выигрывают не за счет размера или ресурса, а благодаря способности собирать модель быстрее рынка. И именно этот навык — ключевой для устойчивости бизнеса в эпоху ИИ.
Редактор
