# Как ИИ превращает предпринимателей в «Железных людей»: советы профессора Моллика и кейсы из Индии

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=SXifoxtJDJ0
Канал: Stanford Graduate School of Business
Опубликовано: 24.07.2024

---

Интеграция искусственного интеллекта в бизнес-процессы перестала быть футуристическим прогнозом и превратилась в насущную необходимость для выживания. В новом выпуске подкаста «Grit & Growth» от Стэнфордской высшей школы бизнеса (Stanford GSB) предприниматель Арун Джаганатхан и профессор Уортонской школы Итан Моллик обсуждают, как ИИ меняет правила игры для малого и среднего бизнеса, превращая обычных сотрудников в «железных людей» с цифровыми экзоскелетами.

## 🤖 Новая эра предпринимательства: от винтовых самолетов к реактивным двигателям
[[JUMP:00:56]]

Ведущий Дариус Титер сравнивает текущий этап развития ИИ с переходом авиации от первых братьев Райт к реактивным двигателям [01:09]. Если раньше технологии позволяли просто «летать» (автоматизировать простые задачи), то теперь они дают возможность масштабировать бизнес до невероятных скоростей.

Гость программы Арун Джаганатхан — основатель двух индийских компаний: **CrackVerbal** (консультации по вопросам карьеры и подготовки к тестам) и **Wisely** (корпоративное обучение коммуникациям) [02:18]. Будучи выходцем из технологического сектора Индии 90-х, Джаганатхан быстро осознал, что генеративный ИИ — это не угроза, а инструмент для радикальной перестройки бизнес-моделей, работающих со словом и текстом [04:42].

## 📊 Четыре стратегических вопроса Итана Моллика
[[JUMP:06:25]]

Итан Моллик, профессор Уортона и автор книги «Co-intelligence», предлагает предпринимателям четыре вопроса, которые помогают определить место ИИ в их организации [06:25]:

1.  **Что из того «особенного», что вы делали раньше, теперь потеряло важность?** Нужно четко осознать, какие навыки обесценились.
2.  **Какие «невозможные» вещи вы теперь можете делать?** Возможность кодить или анализировать данные на масштабе доступна каждому.
3.  **Что можно демократизировать или перевести в «масс-маркет»?** Снижение затрат позволяет выйти на сегменты клиентов, которые раньше были нерентабельны [06:52].
4.  **Что можно перевести в премиум-сегмент (Up-Market) за счет персонализации?** Создание уникального контента для каждого клиента теперь стоит копейки.

## 🛠 Практическое применение: кейсы CrackVerbal и Wisely
[[JUMP:07:17]]

Арун Джаганатхан внедрил ИИ-инструменты практически во все вертикали своего бизнеса, подтверждая тезисы Моллика конкретными примерами.

### Ускорение исполнения
Джаганатхан отмечает, что путь от идеи до реализации сократился в разы. Например, новый сайт компании был запущен всего за месяц с использованием **Relume.io**, **Webflow** и текстов от ChatGPT [07:56]. Раньше этот процесс включал длинную цепочку из дизайнеров, верстальщиков и разработчиков на WordPress [08:10].

### Создание уникального продукта
Для подготовки к тесту GMAT компания начала использовать ИИ для генерации тренировочных задач. По словам Аруна, создать качественную реплику вопроса GMAT крайне сложно, так как это интеллектуальная собственность составителей [08:50]. ИИ позволяет моделировать логические паттерны вопросов, не нарушая авторских прав, что дает студентам бесконечный объем практики [09:56].

### Масштабирование экспертизы
В компании Wisely возникла задача оценить 20 000 электронных писем сотрудников крупного банка [10:37]. Вручную это заняло бы месяцы работы экспертов. Джаганатхан утверждает, что они «за одну ночь» написали код, который пропустил письма через модель ИИ, оценив их по заданному рубрикатору в таблице [10:50].

### Персонализация как лидогенерация
На сайте CrackVerbal появился инструмент анализа резюме. Пользователь загружает файл, а ИИ выдает подробный отчет с рекомендациями [11:17]. Это создает ситуацию взаимной выгоды (reciprocity): клиент получает ценность бесплатно, а отдел продаж — «прогретого» лида с уже понятными болевыми точками [12:23]. Более того, сейлз-менеджеры используют внутренних чат-ботов во время звонков, чтобы мгновенно получать ответы на сложные вопросы клиентов [13:13].

## 🧠 Человек в контуре: граница между «хорошо» и «великолепно»
[[JUMP:13:26]]

Итан Моллик вводит понятие «человек в контуре» (human in the loop). По его мнению, ИИ сейчас находится на уровне 80-го процентиля по качеству генерации идей [13:52]. Это означает, что «хорошо» стало делать очень легко, но «великолепно» — по-прежнему прерогатива человека [14:43].

Джаганатхан соглашается с этим, отмечая инфляцию ИИ-контента. Сегодня в ленте LinkedIn легко узнать стандартные посты от ChatGPT по характерным словам вроде «navigate» [15:10]. Такие тексты снижают интерес аудитории. Ценность смещается в область эмпатии и личного взаимодействия.

*   **Пример Джаганатхана:** в образовательном бизнесе сотрудники звонят студентам перед экзаменом просто чтобы пожелать удачи [16:16]. Этот «человеческий фактор» и эмоциональная поддержка — то, что ИИ пока не может заменить.

## ⚔️ Преодоление сопротивления и культура экспериментов
[[JUMP:18:27]]

Один из главных барьеров внедрения ИИ — страх сотрудников. Моллик предупреждает: если в компании нет культуры доверия, люди будут использовать ИИ тайно («теневой ИИ»), боясь, что их уволят или обесценят их труд [18:52].

Арун Джаганатхан поделился историей консультанта своей компании, которая, увидев возможности ChatGPT, испугалась: «Это же моя работа, это то, чем я зарабатываю на жизнь» [21:02]. Ответ Аруна был радикальным: если ИИ может ответить на все фактологические вопросы, значит, ценность сотрудника должна переместиться в область мотивации, наставничества и помощи в поиске уникального «голоса» студента [05:20].

Для стимулирования инноваций Арун предпринял ряд шагов:

*   Выделил официальный бюджет на эксперименты [20:09].
*   Оплатил корпоративные лицензии ChatGPT для всех сотрудников [19:55].
*   Сформулировал тезис: сегодня каждый в компании — технарь, потому что главным языком программирования стал английский [17:45].

## 📈 Советы предпринимателям
[[JUMP:21:53]]

Итан Моллик подчеркивает: руководители не могут делегировать понимание ИИ консультантам или подчиненным. «Генеральный директор должен сам провести за системой минимум 10 часов» [22:06]. Большие консалтинговые компании вроде McKinsey сейчас не имеют готовых «плейбуков» — их нужно создавать внутри каждого конкретного бизнеса [22:19].

В завершение Арун Джаганатхан цитирует закон Амары: мы склонны переоценивать влияние технологий в краткосрочной перспективе и недооценивать в долгосрочной [22:44]. По его мнению, преимущество сейчас на стороне малых «посевных» компаний: они гибче, голоднее и могут двигаться быстрее гигантов в этом тумане неопределенности [24:33].