00. Обзор: компания, способная работать с искусственным интеллектом
Структура исследования
Предмет исследования
Резюме для руководителя
Семь положений предлагаемого подхода
01. Почему большинство внедрений ИИ не являются внедрениями ИИ
1.1. Запрос на ИИ как симптом управленческого разрыва
1.2. Искусственный интеллект усиливает существующую систему
1.3. Три распространённых заблуждения
1.4. Правильная единица внедрения
1.5. С чего начинается внедрение
Вывод
02. Машиночитаемая компания
2.1. Цифровая информация и машиночитаемость
2.2. Что именно должно стать машиночитаемым
2.3. Семь уровней машиночитаемости
2.4. Корпоративная память: хранить не документы, а состояние организации
2.5. От знания к действию
2.6. Машиночитаемость не означает тотальный контроль
2.7. С чего начинать
Вывод
03. Не все задачи одинаковы: выбор правильного режима ИИ
3.1. Два предварительных вопроса
3.2. Связь с логикой Cynefin
3.3. Четыре режима применения искусственного интеллекта
3.4. Пятое состояние: неясно, с какой задачей имеет дело организация
3.5. Один процесс может содержать задачи разных типов
3.6. Как выбирать механизм
3.7. Матрица ролей человека и ИИ
3.8. Ограничение агентного подхода
Вывод
04. Архитектура управляемого ИИ-контура
4.1. Почему чат с моделью ещё не рабочая система
4.2. Harness: управляющая оболочка
4.3. Контекст: что система должна знать перед действием
4.4. Правила: границы допустимого поведения
4.5. Навыки: воспроизводимые способы выполнения функций
4.6. Агенты: ограниченные исполнители
4.7. Модели: формализованные способы интерпретации
4.8. Scaffolds: когнитивные опоры
4.9. Микросервисы: интерфейсы для повторяемого применения
4.10. QA: независимая проверка результата
4.11. Rail: проверка движения по принятой методологии
4.12. Meditate: превращение исправлений в обучение
4.13. Полный рабочий цикл
4.14. Безопасность как часть архитектуры
4.15. Минимальная жизнеспособная архитектура
Вывод
05. CORD+PDCA: операционный цикл самообучающейся системы
5.1. Почему накопление информации не создаёт знания
5.2. Collect: собрать сигнал, не создавая информационного шума
5.3. Organize: превратить сигнал в элемент модели организации
5.4. Review: проверить состояние информации и системы
5.5. Do: довести информацию до результата
5.6. Почему CORD недостаточно
5.7. Plan: определить замысел и критерии
5.8. Do: выполнить метод в реальной работе
5.9. Check: разбирать не только результат, но и инциденты
5.10. Act: изменить способ работы
5.11. Как соединяются два цикла
5.12. Пример: от встречи с клиентом до обновления навыка
5.13. Условия работоспособности цикла
5.14. Ограничения самообучения
Вывод
06. Человек в системе: от контролёра к владельцу способа мышления
6.1. Почему финального контроля недостаточно
6.2. Пять ролей человека
6.3. Инструкция и когнитивная стратегия
6.4. Как извлекать способ мышления эксперта
6.5. Scaffolding: поддержка рассуждения
6.6. Когнитивный экзоскелет, а не цифровой протез
6.7. Разный уровень поддержки для разных сотрудников
6.8. Человеческие шлюзы решения
6.9. Ответственность нельзя автоматизировать
6.10. Основные человеческие риски
6.11. Как меняется роль человека по мере зрелости контура
6.12. Модель себя как отправная точка
Вывод
07. Корпоративная операционная система навыков
7.1. От базы знаний к системе способностей
7.2. Что такое корпоративный навык
7.3. Навык, правило, процесс и инструмент — не одно и то же
7.4. Жизненный цикл навыка
7.5. Зависимости между навыками
7.6. Распространение навыков
7.7. Версионирование
7.8. Авторство и происхождение
7.9. Мотивация сотрудников
7.10. Управление реестром
7.11. Метрики системы навыков
7.12. Основные дефекты
7.13. Минимальная жизнеспособная система
Вывод
08. Как выбирать и запускать ИИ-инициативы
8.1. Начинать со стратегии, а не с технологии
8.2. От стратегической цели к дереву метрик
8.3. Найти ограничение
8.4. Выбрать процесс и функцию
8.5. Определить природу задачи
8.6. Оценить зрелость процесса
8.7. Принцип одного шага зрелости
8.8. Проверить пригодность функции
8.9. Выбрать наименьший достаточный механизм
8.10. Зафиксировать исходное состояние
8.11. Четыре уровня эффекта
8.12. Проектирование пилота
8.13. Критерии перехода к промышленной эксплуатации
8.14. Управление портфелем ИИ-инициатив
8.15. Принятие и изменение способа работы
8.16. Когда проект следует остановить
Вывод
09. Девять областей применения искусственного интеллекта
9.1. Формализация и машиночитаемость
9.2. Выравнивание
9.3. Ускорение процессов
9.4. Сопоставление внутренней экспертизы и внешней среды
9.5. Контроль качества
9.6. Знания и люди
9.7. Клиентский сервис
9.8. Смысловая работа и контент
9.9. Экспертные продажи
9.10. Как использовать карту областей
Вывод
10. Эволюция методологии: что изменилось и что осталось неизменным
10.1. Первая версия: сделать организацию машиночитаемой
10.2. Вторая версия: от второго мозга к Harness
10.3. Третья версия: от архитектуры к корпоративной способности
10.4. Что пересмотрено в методике
10.5. Что осталось устойчивым
10.6. Уровни доказанности
10.7. Открытые вопросы
11. Заключение: компания как развивающаяся система способностей
Способ работы важнее модели
Управляемый контур важнее агента
Операционная система важнее базы знаний
Организационная способность важнее внедрения
Итоговый тезис
12. Приложение A. Диагностическая карта ИИ-инициативы
A.1. Паспорт инициативы
A.2. Блок 1. Стратегический результат
A.3. Блок 2. Ограничение системы
A.4. Блок 3. Процесс и функция
A.5. Блок 4. Природа задачи
A.6. Блок 5. Зрелость процесса
A.7. Блок 6. Метод
A.8. Блок 7. Данные и контекст
A.9. Блок 8. Роль человека
A.10. Блок 9. Контроль и безопасность
A.11. Блок 10. Исходное состояние и гипотеза эффекта
A.12. Блок 11. Проект пилота
A.13. Блок 12. Масштабирование и владение
Итоговый вердикт
13. Приложение B. Первые 90 дней: от идеи до управляемого ИИ-контура
B.1. Три параллельных трека
Этап 0. До начала отсчёта
Дни 1–15. Выбрать правильную функцию
Дни 16–30. Формализовать метод и спроектировать контур
Дни 31–60. Провести пилот в контролируемом режиме
Дни 61–90. Стабилизировать и принять решение о масштабе
B.2. Что должно существовать через 90 дней
B.3. Чего не следует ожидать через 90 дней
B.4. Главный принцип первых 90 дней