Внедрение искусственного интеллекта в корпоративный сектор сталкивается с парадоксом: индивидуальная продуктивность сотрудников растет, но на уровне всей организации значимых изменений не происходит. Чтобы преодолеть этот барьер, Крейг Смит, ведущий подкаста Eye on AI, обсудил с Грегом Шумейкером, генеральным директором компании Our Potential, новую стратегию внедрения «агентов» в бизнес-процессы. Основная идея заключается в том, что ИИ-агенты должны рассматриваться не как софт, а как «цифровые сотрудники», требующие такого же менеджмента, обучения и подотчетности, как и люди.
🤖 От кадрового гиганта к ИИ-стартапу: история Our Potential 2:25
Грег Шумейкер, уроженец Монтаны и бывший военный, до недавнего времени возглавлял глобальные операции в Adeco Group — одной из крупнейших компаний мира в сфере подбора персонала . Adeco ежедневно трудоустраивает около 2 миллионов человек по всему миру . Несколько лет назад руководство группы осознало, что надвигающаяся волна ИИ радикально изменит саму модель их бизнеса: как внутренние процессы рекрутинга, так и структуру рабочей силы заказчиков .
Опрос сотен руководителей показал, что большинство из них не имеют четкого представления о масштабах предстоящих перемен . Именно тогда возникла идея выделить отдельное направление в самостоятельный проект. Шумейкер объясняет это необходимостью «двойной стратегии»: крупная корпорация стоимостью 2 миллиарда долларов не может одновременно эффективно управлять текущим бизнесом и радикально менять его . Так появилась Our Potential — независимая компания со штаб-квартирой в Сан-Франциско, созданная для того, чтобы помочь предприятиям интегрировать ИИ на уровне операционных процессов .
📉 Почему «агентизация» бизнеса буксует 6:10
По мнению Шумейкера, текущие неудачи внедрения ИИ-агентов в корпорациях — это не технический провал программистов, а ошибка управления . В то время как на персональном уровне ИИ дает мгновенный линейный рост продуктивности, в крупных организациях этот эффект «размывается». Если агент экономит сотруднику два часа в день, это редко отражается на итоговой прибыли компании; чаще сотрудник просто работает в более расслабленном темпе или тратит это время на личные нужды .
Основные причины провалов внедрения ИИ, по версии гостя:
- Попытка втиснуть новое в старое: Агентов пытаются интегрировать в фрагментированные, замусоренные наборы данных и устаревшие системы .
- Изоляция в ИТ-отделах: Стратегию автоматизации часто поручают ИТ-департаменту или командам по инновациям, хотя ИИ влияет на всю бизнес-модель сверху донизу .
- «Стены» между системами: Сегодня почти у каждого ПО (CRM, HR, финансы) есть свой агент, но они не умеют общаться друг с другом, упираясь в организационные и технические барьеры точно так же, как и люди .
Шумейкер сравнивает текущее использование агентов с попыткой нанять стажера и сразу поручить ему начисление зарплат в пятницу без инструкций и доступа к нужным инструментам .
💼 Концепция «цифрового сотрудника» и Chief Potential Officer 10:28
Вместо того чтобы воспринимать ИИ как установку программного обеспечения, Шумейкер предлагает относиться к агентам как к «цифровым работникам» . Это подразумевает кардинальную смену парадигмы:
- Квалификация и отбор: Агентов нужно проверять на соответствие роли перед «приемом на работу».
- Обучение и менеджмент: Их нужно тренировать и управлять ими так же, как людьми.
- Подотчетность: Агента должно быть можно «уволить», если он не справляется .
Флагманским продуктом Our Potential стал Chief Potential Officer (CPO) — «Цифровой директор по потенциалу» . Это не просто чат-бот, а корпоративный партнер для генерального директора (CEO). В отличие от ChatGPT, CPO работает внутри защищенного корпоративного контура, имея доступ к структурированным данным компании.
Шумейкер утверждает, что CEO не пользуются обычными ИТ-инструментами, поэтому интерфейс CPO построен на доверии и контексте . Система анализирует данные о сотрудниках, их навыках и публичных отчетах компании, чтобы предложить оптимальную конфигурацию рабочей силы . Например, CPO может указать, что теоретический потолок автоматизации в определенном отделе составляет 42%, и предложить высвободившуюся мощность перенаправить в продажи .
📊 Данные как фундамент: наследие Adeco 17:42
Ключевым преимуществом Our Potential стал доступ к огромному массиву данных Adeco Group, накопленному за 60 лет . Это включает:
- Около 1 миллиарда резюме .
- Почти 1 миллиард описаний вакансий от 10 миллионов компаний .
- Актуальные трудовые законы и нормативы крупнейших стран мира.
- Данные о навыках и зарплатах.
Первые шесть месяцев работы стартапа были потрачены исключительно на приведение этих «грязных» данных в порядок и создание архитектуры, способной делать их полезными для принятия решений . Теперь, используя инструменты Mulesoft и API-сервисы (благодаря инвестициям от Salesforce), компания может подключаться к HR-системам заказчика за считанные дни и уточнять прогнозы автоматизации на основе реальных данных конкретного предприятия .
🚀 Будущее: юниты потенциала и маркетплейс талантов 28:03
Шумейкер видит будущее как «тотальный маркетплейс талантов», где на одной стороне агрегированы человеческие ресурсы, а на другой — ИИ-агенты и, возможно, роботы . Вместо длительных консультационных проектов Our Potential предлагает создание «юнитов потенциала» (units of potential) .
Процесс выглядит так:
- CEO обсуждает с CPO задачу (например, подготовку к заседанию совета директоров) .
- CPO предлагает конфигурацию: какие агенты нужны, какие навыки необходимо нанять и какие ресурсы перераспределить .
- Идея валидируется через Slack-интеграцию с реальными финансовыми и техническими директорами (CFO, CTO) .
- После одобрения проект передается команде внедрения.
Гость подчеркивает, что их цель — не продать «сокращение штата в коробке», а создать гибкую структуру, где ИИ дополняет человека . По его мнению, те, кто рассматривает ИИ только как способ механически сэкономить на зарплатах людей, неизбежно превратят технологию в «бездонную денежную яму» . Успех ждет те компании, которые используют высвобожденную эффективность для открытия новых рыночных возможностей в ближайшие 18–24 месяца .
