Обратная сторона цифровизации: почему внедрение технологий упирается не в бюджеты, а в менталитет

Технологии остаются лишь инструментом, если за ними не стоят люди. Почему успех цифровой трансформации зависит не от бюджетов, а от готовности команды к изменениям? Как корпоративная культура способна «похоронить» даже самый перспективный ИИ-проект?

Отвечает Елена Алончикова, Генеральный директор конференции TECH WEEK, Вице-президент Корпорации «Синергия», Управляющий партнер 100CAPTAINS и Амбассадор Фонда по борьбе с лейкемией. Говорим о мягких навыках, страхе ошибок и о том, что на самом деле мешает компаниям меняться.


Почему, на ваш взгляд, компании продолжают инвестировать в технологии охотнее, чем в развитие людей и культуры?

Это происходит из-за более простого расчета окупаемости (ROI). Запуск нового ПО или оборудования дает быстрый и измеримый эффект: экономию денег или рост производительности, которые легко представить в отчете.

Инвестиции в развитие сотрудников, корпоративную культуру и менторство — это долгосрочная история. Их результат сложнее перевести в конкретные цифры и увидеть сразу. Многие компании до сих пор считают это второстепенными «мягкими» затратами, а не ключевым вкладом в устойчивый успех.

В чём корневая причина того, что даже дорогие цифровые решения не приживаются внутри организаций?

Корневая причина — это игнорирование «человеческого фактора». Компания покупает дорогой софт как готовую таблетку от всех проблем, но забывает, что его должны использовать живые люди со своими привычками, страхами и сопротивлением ко всему новому.

Решение не приживается, если:

1. Оно не решает реальную боль сотрудников. Его спустили сверху как «директиву», а не как инструмент, который реально облегчит им жизнь.

2. Нет поддержки и вовлечения руководства. Если начальник не пользуется системой и не показывает пример, команда воспримет ее как очередную бюрократическую повинность.

3. Не изменили процессы под новый инструмент. Просто наложить новую программу на старые, неэффективные workflows — значит создать еще больше проблем и хаоса.

4. Культура боится ошибок. Если за каждый косяк в новой системе наказывают, а не помогают разобраться, люди будут избегать ее любыми способами.

Какие элементы корпоративного менталитета чаще всего тормозят цифровую трансформацию?

Цифровую трансформацию чаще всего тормозят не сами технологии, а то, как в компании устроено общение и работа. В первую очередь из-за привычного консерватизма: люди говорят «мы так всегда делали», и изменений не хотят.

Еще сильный тормоз — страх ошибок и жесткая система наказаний. Когда не допускаются эксперименты и неудачи воспринимаются как критично плохие, никто не рискует пробовать новое.

Проблема с видением сверху: у руководства часто нет ясного цифрового видения. Трансформация воспринимается как набор IT-проектов, а не как смена бизнес-модели на уровне всей компании.

Еще одна причина — отсутствие готовности к долгосрочным вложениям: не только денег, но и времени, обучения и перестройки процессов.

Барьер не в технологиях, а в культуре компании.

Можно ли заранее понять, что компания «культурно не готова» к внедрению технологий или ИИ?

Да, определить культурную неготовность компании к внедрению ИИ не только возможно, но и крайне важно. Это критический, однако часто упускаемый из виду этап диагностики. Существуют четкие «красные флаги», сигнализирующие о потенциальных проблемах:

1. Ответственность за цифровизацию лежит только на IT-департаменте.

Если бизнес-заказчики (маркетинг, продажи, производство) воспринимают внедрение ИИ как «задачу для айтишников», а сами не участвуют в формулировке проблем и гипотез — проект обречен. Успешная трансформация начинается с бизнес-потребности, а IT является ее техническим исполнителем.

2. Решения принимаются исключительно «сверху вниз», без обратной связи.

Когда руководство директивно спускает указание «внедрить ИИ», не объясняя зачем и не учитывая боль сотрудников на местах, это вызывает молчаливое сопротивление. Люди будут саботировать систему, которая им навязана и непонятна.

3. Культура тотального контроля вместо доверия.

ИИ часто автоматизирует процессы и требует от сотрудников большей самостоятельности в работе с его выводами. Если в компании принят микроменеджмент и каждый шаг нужно согласовывать, система не раскроет свой потенциал. Сотрудники будут постоянно ждать одобрения, боясь действовать на основе данных.

4. Отсутствие психологической безопасности.

Главный вопрос: «Что случится, если я попробую использовать новую систему и совершу ошибку?». Если ответ — «получу выговор» или «испорчу KPI», то никто не будет рисковать. А ИИ требует именно что экспериментов и права на ошибку.

Какие культурные нормы и модели поведения необходимо формировать, чтобы технологии начали работать эффективно?

Для того чтобы технологии, особенно ИИ, стали реальным драйвером эффективности, а не просто дорогой игрушкой, необходимо целенаправленно формировать следующие культурные нормы:

1. Готовность учиться и меняться. Самое главное — чтобы сотрудники и руководство не боялись нового и верили, что могут освоить современные инструменты. Важно поощрять любопытство и не наказывать за ошибки, если они становятся поводом для извлечения уроков.

2. Совместная работа и общие цели. Нельзя, чтобы отделы работали сами по себе. Нужно ломать стену между теми, кто технологии создает, и теми, кто их использует. Все должны чувствовать ответственность за общий результат, а не только за свой участок работы. Для этого полезно проводить общие собрания и ставить единые задачи.

3. Проверка идей на практике. Вместо долгого составления идеального плана лучше создать простой прототип и быстро испытать его в реальных условиях. Это помогает сразу понять, что работает, а что нет, и вовремя скорректировать направление, не потратив зря много времени и сил.

4. Уважение к цифрам и фактам. Важно приучить коллектив опираться в решениях не только на личное мнение, но и на объективные данные. Каждый должен чувствовать ответственность за точность вводимой информации и стремиться проверять свои догадки цифрами.

Какие навыки — soft skills — становятся критически важными для сотрудников в технологической повестке?

– Критическое мышление и цифровая грамотность. Это основа. Речь идет не просто об умении нажать кнопку, а о способности ставить под сомнение результат работы ИИ, видеть его ограничения и потенциальные ошибки. Сотрудник должен понимать, на чем обучена модель и какие у нее могут быть когнитивные искажения. Это навык верификации данных и принятия осознанных решений, а не слепого доверия алгоритму.

– Адаптивность и готовность к непрерывному обучению. Технологии меняются стремительно. То, что было актуально сегодня, завтра может устареть. Самый важный навык — это умение быстро учиться новым инструментам и методикам. Сотрудник должен быть открыт к изменениям и не воспринимать каждое нововведение как угрозу, а как возможность.

– Междисциплинарная коммуникация. Техническим специалистам нужно говорить на языке бизнеса, а нетехническим — понимать базовые принципы работы технологий. Это умение переводить технические термины в конкретные бизнес-выгоды (деньги, время, риски) и наоборот. Без этого невозможна эффективная совместная работа над проектами.

– Эмпатия и клиентоцентричность. В мире, где технологии проникают во все сферы, именно человеческое понимание становится конкурентным преимуществом. Речь идет о способности поставить себя на место пользователя, понять его боль, даже если он сам ее не может четко сформулировать. Это то, что не заменит ни один алгоритм.

– Системное мышление. Умение видеть не просто отдельную задачу или процесс, а всю систему целиком: как изменение в одной части повлияет на другие, как технологическое решение впишется в общую стратегию компании. Это позволяет избежать создания изолированных и неэффективных "костылей".

– Этическая и цифровая осознанность. Понимание вопросов кибербезопасности, конфиденциальности данных, этических аспектов использования ИИ (например, алгоритмической предвзятости). Это ответственность за последствия внедрения технологий.

В эпоху повсеместной автоматизации ценность сугубо человеческих навыков — любознательности, сомнения, сопереживания и творческого подхода — только возрастает. Именно эти качества отличают человека от машины и позволяют управлять технологией, а не быть управляемым ею.

Как руководителям выращивать культуру, которая поддерживает изменения, а не сопротивляется им?

Ключевой посыл для лидеров: «Перестаньте считать ИТ затратным центром. Начинайте строить партнерские отношения с технологическими командами». Руководитель должен лично демонстрировать открытость новому, давать экспериментировать, праздновать не только успехи, но и извлеченные из неудач уроки. Культура выращивается сверху.

Какие риски возникают, когда компании внедряют ИИ без параллельного формирования правил и этики его использования?

Использование ИИ без продуманных правил чревато серьёзными последствиями. Алгоритмы, обученные на смещённых данных, начинают автоматически тиражировать необъективные решения — например, в сфере кредитования или подбора персонала.

Добавляет проблем и отсутствие ясности: кто несёт ответственность за ошибки системы — разработчик или компания? Особенно остро этот вопрос стоит в чувствительных областях. Ещё один вызов — непрозрачность моделей ИИ, которые остаются «чёрными ящиками». Из-за этого невозможно объяснить, как было принято то или иное решение, что подрывает доверие и затрудняет аудит.

В итоге внедрение ИИ без этического фундамента превращается в использование мощного инструмента вслепую. Компания рискует не только нанести ущерб клиентам и обществу, но и столкнуться с финансовыми и репутационными потерями, которые легко перевесят все потенциальные преимущества технологии.

Сколько, по вашему опыту, компании теряют — финансово или операционно — из-за неэффективно используемых технологий?

Сложно назвать точную цифру, но потери исчисляются десятками процентов. Это и прямые потери от оплаты неиспользуемых лицензий, и косвенные — от низкой производительности сотрудников, которые тратят часы на рутинную работу, и упущенная выгода от принятия неоптимальных решений.

Можете привести пример, когда трансформация культуры дала результат, которого невозможно было добиться только технологиями?

Классический пример — внедрение масштабной автоматизации в крупной компании. Сама по себе технология ничего не решает.

Значительный рост эффективности — это всегда следствие симбиоза передовой технологии и зрелой корпоративной культуры. Без культуры технология осталась бы просто дорогой игрушкой.