5 февраля 2025 г.| Статья
Искусственный интеллект должен произвести революцию в стратегической деятельности. Но по мере распространения внедрения ИИ стратегам понадобятся собственные данные, креативность и новые навыки для разработки уникальных вариантов.
По своей сути стратегия подразумевает получение информации из фактов и данных, разработку реальных вариантов на основе этой информации, принятие труднообратимых решений и реализацию инициатив, которые преобразуют эти решения в ценность. Аналитика данных помогала в этой работе на протяжении нескольких десятилетий, но никогда ранее технология не была способна не только дополнять и частично автоматизировать входные данные в стратегию, но и объединять их в комплексный анализ. Со временем она может даже рекомендовать жизнеспособные стратегии.
Искусственный интеллект и генеративный ИИ обладают потенциалом для преобразования работы стратегов путем усиления и ускорения таких видов деятельности, как анализ и генерация идей, при этом смягчая проблемы, связанные с человеческими предубеждениями и социальной стороной стратегии . Опираясь на недавний взрыв данных и более ранние достижения ИИ, которые привели к резкому повышению точности прогнозирования, новейшие инструменты значительно упрощают и удешевляют получение идей. Влияние, которое мы наблюдаем в организациях-клиентах и в нашей собственной работе в качестве стратегов, заставляет нас рассматривать этот момент как новую точку перегиба в разработке стратегии — потенциально наравне с созданием основных стратегических фреймворков в 1970-х и 1980-х годах.
Хотя ИИ не изменит необходимость для лидеров демонстрировать стратегическую смелость , совершая большие шаги, мы ожидаем, что со временем технология улучшит каждую фазу разработки стратегии, от проектирования до мобилизации и исполнения. Сегодня технология обеспечивает наибольшие преимущества на этапе проектирования, помогая организациям оценить свою отправную точку в контексте динамики отрасли и рынка. Они могут использовать ее для определения размера потенциальных рынков, анализа действий конкурентов и оценки ценности различных стратегических инициатив в различных сценариях. Но это только начало: стратегия требует мобилизации организации, обеспечения правильного распределения ресурсов и мониторинга исполнения. Во всех этих задачах ИИ может сыграть свою роль.
Новые роли ИИ в стратегии
Человеческое суждение остается важным для разработки стратегического видения, которое объединяет амбиции организации с видением того, как их реализовать. Однако ИИ может ускорить и привнести большую строгость в работу стратегических команд. Даже в эти ранние дни мы видим пять ролей ИИ: исследователь, интерпретатор, мыслительный партнер, симулятор и коммуникатор. Каждая из этих ролей может вступать в игру на разных этапах в разных фазах разработки стратегии (таблица):
ИИ может помочь стратегам на всех этапах процесса разработки стратегии.Иллюстративные примеры использования
Основной вариант использования
Дополнительный вариант использования
| Исследователь | Устный переводчик | Партнер по размышлениям | Симулятор | Коммуникатор | ||
| Разработать стратегию | Согласование стратегических задач |  | |  | ||
| Оцените через несколько линз | | | | |||
| Изучите крупные шаги по созданию ценности | | | | | ||
| Придерживайтесь смелой стратегии | | | | |||
| Мобилизация организации | Расширение прав и возможностей и вовлечение | | ||||
| Превращайте стратегию в конкретные инициативы | | | | |||
| Расставьте приоритеты и перераспределите ресурсы | | | ||||
| Управлять и пересматривать планы и бюджеты | | |||||
| Выполнение, мониторинг и обзор | Импульс силового исполнения | | ||||
| Повышение и поддержка производительности | | | | | | |
| Проверяйте предположения и адаптируйте их | | | | | | |
| Запустите следующую S-образную кривую | | |
- Исследователь. Стратеги тратят значительное время на сбор и обогащение данных из многочисленных источников. Способность ИИ обобщать и создавать значимые связи между всеми наборами данных может значительно улучшить эти усилия. Например, механизм на базе ИИ, который определяет потенциальные цели слияний и поглощений, может точно определить скрытые активы, которые соответствуют стратегическому тезису компании, улучшая то, что сегодня часто является случайным процессом, полагающимся на знание рынка руководителями и их посредниками. Один из таких инструментов может сканировать общедоступную информацию о более чем 40 миллионах компаний на разных языках и создавать краткий список соответствующих целей за считанные минуты. Хотя ИИ более тщательный и быстрый, чем люди, стратегам все равно нужно задавать правильные вопросы, чтобы генерировать отличительные идеи, которые они ищут.
- Интерпретатор. Чтобы превратить аналитику данных в полезные идеи, стратегам необходимо интерпретировать, как результаты могут способствовать достижению их целей. Например, поиск возможностей для роста часто влечет за собой изучение смежностей . Эти идеи расширения могут исходить из многих источников, таких как обзоры действий конкурентов или глубокое понимание возникающих потребностей клиентов. Инструменты ИИ могут облегчить этот процесс обнаружения, преобразуя данные из разрозненного набора входных данных, таких как годовые отчеты, патенты, отзывы клиентов и данные о закупках, в «сканы роста». Эти сканирования суммируют наиболее часто используемые смежности, а затем интерпретируют и оценивают их соответствие стратегии компании. Полученная перспектива может помочь стратегам сузить варианты, найти прецеденты или ориентиры для рассматриваемых действий и раскрыть свежие идеи.
- Еще одна область, где ИИ уже выступает в качестве интерпретатора, — это мониторинг тенденций. Стратегам необходимо следить за изменениями основных тенденций при разработке своих вариантов и пересмотре своих предположений. Механизм на базе ИИ может считывать огромные объемы информации и разбивать тенденции на их компонентные шаблоны, а затем интерпретировать, указывают ли эти шаблоны на то, что тенденция ускоряется, созревает или спадает. Например, организация, стремящаяся понять спрос на экологически чистые строительные материалы, может отслеживать интерес архитекторов, объемы патентов и упоминания конкурентов задолго до того, как эти сигналы преобразуются в объемы продаж.
- Партнер по размышлениям. ИИ также может выступать в качестве партнера по мозговому штурму, ускоряя генерацию идей и противодействуя потенциальным предубеждениям или слепым пятнам руководителей бизнеса. В частности, ИИ поколения может помочь стратегам избегать распространенных ошибок, оценивая свои планы по установленным рамкам . Например, команда может провести проверку стратегии под давлением — как до, так и во время ее реализации — используя ИИ поколения в качестве претендента, чтобы выявить потенциальные скрытые ошибки или слепые пятна в управлении.
- Симулятор. Прежде чем принять стратегический курс, стратеги рассматривают влияние нескольких рыночных сценариев на основе макроэкономических условий, потенциальных действий конкурентов и реакций заинтересованных сторон, среди прочих факторов. ИИ может сделать этот анализ сценария гораздо более строгим с помощью расширенных возможностей моделирования и тактических игровых и симуляционных приложений. Эта возможность также может быть ценной во время реализации стратегии, поскольку ИИ отслеживает ранние сигналы с рынка, имитирует их влияние и предупреждает команду, когда может быть разумно изменить курс.
- Коммуникатор. Четкое изложение стратегического пути и цели, а также их последствий для организации и ее заинтересованных сторон имеет важное значение для мобилизации действий. Способность Gen AI обобщать концепции в различных форматах стала одним из самых популярных приложений технологии с момента запуска ChatGPT. Стратеги могут использовать инструменты gen AI, чтобы сделать свои повествования более убедительными для разных аудиторий с разным уровнем знаний (например, региональные рынки, регуляторы или аналитики) и в разных форматах (краткие сводки, тезисы или, совсем недавно, подкасты)1). ИИ также может отслеживать согласованность внешних коммуникаций по разным каналам.
Чтобы увидеть, как эти пять приложений могут работать на практике, рассмотрим случай регионального банка Юго-Восточной Азии, который хотел расшириться на новый сегмент или географию. Стратегическая команда использовала свою модель ИИ для анализа бизнес-контекста и перспективных тенденций в отрасли и регионе. Инструмент генерировал интерактивные отчеты, которые позволили стратегам точно настроить свои последующие исследования. Основываясь на этой работе, стратегическая команда решила сосредоточиться на возможностях в цифровой финансовой экосистеме (в частности, одноранговых платежах) и микрокредитовании. Затем команда попросила ИИ предоставить рекомендации по наиболее перспективным смежным областям для инвестиций в рост. На основе анализа информации из банков по всему миру инструмент создал график близких и синергетических сегментов бизнеса. Руководство выделило несколько приоритетных для более глубокого анализа — например, трансграничное цифровое предложение по всему региону или сегмент микрокредитования во Вьетнаме — и построило гипотезы об их потенциальных траекториях роста. Чтобы узнать больше о каждом сегменте, они спросили ИИ: «Кто мои конкуренты на каждом рынке и каковы их ценностные предложения?» Некоторые рынки были незнакомы лидерам, поэтому стратегическая команда задала такие вопросы, как: «Мы рассматриваем выход на вьетнамский банковский рынок. Какие риски возникали в прошлом? Есть ли примеры неудачных попыток (с источниками)?». Команда также рассматривала неорганические варианты, такие как партнерства и слияния и поглощения. На основе сканирования ИИ они составили шорт-лист из нескольких малых и средних предприятий с технологиями, необходимыми компании для поддержки ее цифровых амбиций. Gen AI также помог им создать начальные профили комплексной проверки для поддержки потенциального охвата. Наконец, когда гипотезы затвердели в конкретные стратегические варианты, ИИ помог стратегам смоделировать итоговые P&L и прогнозы роста. Кроме того, инструмент использовал внутренние данные, такие как отчеты руководства о более ранней экспансии банка в другую страну, чтобы помочь руководству понять сильные и слабые стороны их возможностей исполнения.
Многочисленные организации начали создавать инструменты, чтобы сделать такие сценарии реальностью, а некоторые разрабатывают собственные агенты ИИ для имитации рассуждений или выполнения сложных исследовательских задач. Однако даже те, кто находится на ранних этапах своего пути в ИИ, могут начать изучать некоторые из ролей, которые может играть ИИ. По мере развития технологий стратеги, которые развивают навыки для разработки уникальных приложений для моделей ИИ, получат решающее преимущество в плане понимания перед конкурентами .
Соображения для руководителей стратегий, внедряющих ИИ
Хотя путь банка Юго-Восточной Азии убедителен, стратеги должны помнить о нескольких проблемах при развертывании ИИ. Генеративный ИИ представляет хорошо документированные риски , начиная от предвзятости модели (исторические данные обучения могут привести к тому, что ИИ будет чрезмерно подчеркивать определенные типы клиентов, например) и заканчивая снижением объяснимости (неспособностью предложить логическую основу для анализа) и галлюцинациями (создание правдоподобно звучащего, но ложного контента). Хорошей новостью является то, что каждая из этих ловушек устраняется. Например, ИИ может помочь контролировать себя: «агент-критик» может проверять работу, проделанную другими приложениями ИИ, и отмечать, когда контент может быть неверным, или напрямую давать указание переработать рассматриваемую задачу. Помимо этих хорошо понятных рисков, ИИ поколения представляет пять дополнительных соображений для стратегов. Во-первых, он повышает важность доступа к собственным данным. ИИ поколения ускоряет долгосрочную тенденцию: демократизацию идей. Никогда еще не было так просто использовать готовые инструменты для быстрого получения идей, которые являются строительными блоками любой стратегии. По мере распространения моделей ИИ расширяются и последствия опоры на коммерциализированные идеи. В конце концов, компании, использующие общие входные данные, будут производить общие результаты, которые приводят к общим стратегиям, которые, почти по определению, приводят к общим результатам или хуже. В результате важность курирования экосистем собственных данных (подробнее об этом ниже), которые включают количественные и качественные входные данные, будет только возрастать.
Во-вторых, распространение данных и идей повышает важность отделения сигнала от шума. Это долгое время было проблемой, но ИИ-генерация усугубила ее. Мы считаем, что по мере развития технологии она сможет эффективно извлекать важные сигналы, но пока этого не произошло.
В-третьих, по мере того, как растет простота генерации идей, растет и ценность синтеза на уровне руководителей. Руководители бизнеса, особенно те, кто отвечает за принятие стратегических решений, не могут эффективно работать, если они завалены данными, даже если эти данные — не более чем сигналы. Как и в случае с растущей способностью поколения ИИ отделять сигналы от шума, технология становится лучше в синтезе, но в ближайшей перспективе лидерам стратегии необходимо взять эту задачу на себя.
В-четвертых, ИИ усиливает важность процессов, которым следуют организации при разработке своих стратегий. Наши исследования показывают, что качество процесса гораздо важнее для успеха стратегий, чем качество идей. Высококачественные процессы включают в себя, помимо прочего, разработку и изучение стратегических альтернатив, правильный учет неопределенности, подталкивание к принятию смелых обязательств и, что самое важное, принятие мер по устранению предвзятости решений. К счастью, поскольку поколение ИИ ускоряет разработку идей, оно оставляет больше времени для стратегических команд, чтобы отточить лучшие в своем классе процессы.
Наконец, для успешного использования ИИ-гена стратегическая функция должна инвестировать в технологию для создания и доступа к экосистемам источников собственных данных. Экосистемный подход устраняет необходимость для компаний внутри компании генерировать или владеть полным спектром собственных данных. Вместо этого они создают сети источников, к которым они могут беспрепятственно подключаться с помощью технологий. Кроме того, стратегам необходимо будет определить (и часто настраивать) инструменты ИИ-гена, которые могут эффективно служить исследователями, симуляторами, интерпретаторами, партнерами по мысли и коммуникаторами.
Двигаясь вперед
Итак, с чего начать? Мы рекомендуем три краткосрочных шага:
- Станьте умнее. Стратег будущего должен понимать, как работает ИИ. Как система предсказания слов манипулирует сложными концепциями и информацией? Как из информации, включенной в модели и подсказки, генерируются идеи? Те, кто приобретет этот опыт, смогут внести свой вклад в создание инструментов, необходимых для их работы, например, для проведения сложных симуляций того, как будут развиваться рынки и конкурентные среды. Люди с такими навыками будут пользоваться большим спросом, что сделает их удержание приоритетом управления.
- Начните строить сегодня. ИИ здесь, чтобы остаться, и поиск правильного способа его применения для разработки стратегии имеет важное значение. Стратегические команды должны ознакомиться с возможностями, которые предлагает ИИ, от помощи в их исследованиях и генерации идей до выявления потенциальных рисков. Команды, которые изучают, как доступные инструменты могут помочь в этих задачах, лучше поймут, какие еще инструменты им нужно будет создать или в которые инвестировать для удовлетворения своих конкретных потребностей. С организационной точки зрения лидеры должны помочь стратегическим командам получить доступ к экспертным знаниям в области науки о данных, инженерии данных и больших языковых моделей. Это можно сделать, включив технических экспертов в стратегические команды или предоставив стратегам доступ к ним через центры передового опыта.
- Развивайте свою собственную экосистему идей. Даже с самыми современными возможностями модели ИИ будут ограничены интерпретацией существующих данных — они не смогут генерировать новые сигналы. Например, ИИ не заменит идеи из этнографических исследований или прямой ввод от клиентов. Действительно, такая собственная информация станет еще более важной для создания уникальных идей, поскольку внешние данные станут более доступными для всех участников рынка. Чтобы получить преимущество, стратегам необходимо будет расширить свое присутствие в различных областях, связавшись с новаторами и заинтересованными сторонами внутри и за пределами своих организаций. Основное внимание стратегов будет все больше уделяться разработке гипотез, тестированию и обучению у них, а также поддержанию инфраструктуры ИИ и данных, которые позволяют преобразовывать идеи в конкурентное преимущество.
Искусственный интеллект не может — и, как мы считаем, не заменит — заменить человеческую логику и интерпретацию в сложной области, такой как стратегия. Однако технология может давать более быстрые и объективные ответы, которые могут значительно усилить наше мастерство принятия решений. Благодаря различным ролям, которые уже может играть ИИ, от исследователя до мыслительного партнера и симулятора, мы начинаем видеть, как эти инструменты могут со временем переопределить роли стратегов и помочь компаниям принимать стратегические решения. Делая процесс разработки стратегии более эффективным, одновременно предоставляя пространство для творчества и прорывных идей, которые помогают лидерам определять последующие смелые шаги, ИИ может обеспечить конкурентное преимущество, необходимое для победы на рынке.
САМЫЕ ПОПУЛЯРНЫЕ ИДЕИ
- Годовой отчет по слияниям и поглощениям: волна наконец-то приближается?
- Суперагентство на рабочем месте: предоставление людям возможности раскрыть весь потенциал ИИ
- Формирование лидеров с нуля
- Сломанная ступенька
- Как ИИ трансформирует разработку стратегии
ОБ АВТОРЕ(АХ)
Александр Д’Амико — старший партнер в офисе McKinsey в Коннектикуте, Брюс Делтейл — партнер в офисе в Ханое, Эрик Хазан — почетный старший партнер в парижском офисе, Андреа Триколи — ассоциированный партнер в лондонском офисе, а Антуан Монтар — директор по работе с клиентами в лиссабонском офисе.
СТАТЬИ:
Революция стратегии и аналитики
Искусственный интеллект в стратегии
