что прочитала в чате финансовых директоров статью коллеги Надежды

Только что прочитала в чате финансовых директоров статью коллеги Надежды https://t.me/CFObusinessFor про то, как компании всё активнее внедряют ИИ. Тема, казалось бы, уже довольно избитая. Но наблюдать за тем, как именно ИИ начинает встраиваться в реальную управленческую жизнь, иногда очень смешно. У меня сейчас как раз такой кейс. Несколько месяцев назад я проводила функциональный аудит розницы: P&L, процессы, структура, люди, метрики, производительность, кросс-функциональные разрывы. Смотрела не «как работает HR», а где конкретно бизнес теряет деньги и какие управленческие решения к этим потерям приводят. По итогам для собственника была собрана функциональная стратегия: разрывы, причины, цифры, приоритеты и варианты решений. Позже в компанию вышел новый генеральный директор. С достаточно широким карт бланшем и примерно тремя месяцами на то, чтобы разобраться в бизнесе и принять свои решения. Первый вопрос, который возник у него к моей работе, был примерно такой: «А при чём здесь HR и P&L? Какое вообще отношение HR имеет к производительности?» Ну окей. Проходит несколько месяцев. В рознице ухудшаются показатели, часть ключевой команды уходит, и эксперимент постепенно подходит к той точке, когда собственнику уже нужно оценивать результат. И тут генеральный директор возвращается к моему аудиту и присылает мне большой разбор стратегии. Я открываю его и довольно быстро понимаю, что с высокой вероятностью этот текст писал GPT. Не потому, что там стояла подпись «сгенерировано искусственным интеллектом». Это видно по конструкции: очень правильная структура, очень правильные вопросы, «недостаточно подтверждена причинно-следственная связь», «требуется дополнительная валидация», «необходимо уточнить методику расчёта», «следует разделить корреляцию и причинность». Всё безупречно логично, но при этом часть вопросов совершенно не учитывает контекст бизнеса, который уже был собран в интервью, цифрах, процессах и финансовой модели. То есть передо мной лежал не управленческий разбор человека, который три месяца находится внутри компании, а разбор документа моделью, которой дали документ. И вот здесь я сознательно не стала отвечать на двадцать вопросов по очереди. Потому что можно потратить несколько часов, доказывая GPT то, что уже подтверждено исходными данными, а на следующем круге получить ещё двадцать уточнений. Поэтому я загрузила этот разбор в свой GPT и попросила разложить: какие вопросы действительно содержательные, где есть методологическая претензия, где в документе не хватает данных, а где модель просто не видит контекста, который существует за пределами текста. Дальше уже сама прошлась по каждому содержательному вопросу: подняла исходные данные, сверила метрики, проверила логику расчётов, часть пересчитала в Excel и вернула генеральному директору нормальный управленческий ответ. То есть использовала ИИ не вместо собственной экспертизы, а как декодер другого ИИ. И дальше произошло прекрасное: он загрузил мой ответ обратно в свой GPT. Тот сформировал следующий набор вопросов. В какой-то момент я поняла, что генеральный директор уже практически вышел из дискуссии. Сейчас два GPT спорят между собой, а мы с ним фактически выполняем функцию курьеров. Причём этот спор действительно можно продолжать бесконечно: один GPT требует доказать причинно-следственную связь, второй предлагает методику доказательства, первый просит дополнительную валидацию, второй предлагает ещё три способа проверки. А в реальном бизнесе в это время падают показатели, уходят люди и теряются вполне настоящие деньги. И вот здесь для меня как раз проходит граница между нормальным использованием ИИ и подменой управленческой функции. ИИ прекрасно умеет задавать вопросы, находить логические дыры, структурировать аргументацию и проверять гипотезы. Но он не был внутри бизнеса, не разговаривал с собственником, не проводил интервью с командой, не видел процессы, не знает историю решений и не несёт ответственности за финансовый результат. Поэтому в какой-то момент мне всё рав