Превратите ИИ из статьи расходов в строку роста операционной прибыли. Восемь режимов симуляции по методу Кая-Фу Ли — от защиты отчёта перед советом директоров до мандата первого DRI.
В этом тренажёре с вами занимается ИИ-наставник. Он объясняет метод книги, разбирает с вами ваши ситуации, даёт упражнения и показывает, что уже получается, а что ещё нет.
«Если ваша ИИ-программа не сдвинула с места ни единой цифры в отчете о прибылях и убытках, вы ничего не трансформировали. Вы проспонсировали дорогую ИИ-лабораторию.»
AI Native. Компания, рождённая с ИИ — это практическое руководство экс-руководителя Microsoft Research Asia Кай-Фу Ли по переходу от экспериментов с нейросетями к росту операционной прибыли. Книга решает проблему слепых зон руководства и разрыва между пилотными проектами и реальными финансовыми отчетами. В основе метода лежат 8 пошаговых режимов для работы с собственными данными: от аудита процессов для ИИ-агентов и назначения ответственных (DRI) до изменения структуры найма и отчета перед советом директоров.
Кай-Фу Ли — венчурный инвестор, основатель компании 01.AI и лаборатории Microsoft Research Asia, бывший топ-менеджер Apple, Microsoft и Google с 40-летним опытом в сфере искусственного интеллекта. Его методику внедрения ИИ в бизнес практикуют руководители корпораций, а книги рекомендуют Сатья Наделла и Эрик Шмидт.
Я трачу бюджет на ИИ-инструменты и агентов, но когда совет директоров спрашивает про влияние на прибыль, мне нечего ответить, кроме общих фраз об инновациях
Я хочу построить компанию нового типа вокруг искусственного интеллекта, но понятия не имею, кого нанимать первым и как распределить задачи между людьми и алгоритмами
Мы пишем тексты и делаем саммари встреч с помощью нейросетей, но я чувствую, что мы копаем по верхам и упускаем реальные процессы, которые могут сдвинуть строку P&L
Моя команда увлеченно тестирует ИИ-пилоты, но бизнес не видит окупаемости, а совет директоров начинает косо смотреть на эти эксперименты
Объясняет идеи книги и проверяет различением
Проверяет ИИ-проекты по строке отчётности
Выбирает процесс и ступень лестницы агентов
Помогает основателю собрать команду вокруг ИИ
Назначает DRI и перестраивает отдел без шока
Делит работу между людьми и ИИ, готовит план
Разбирает ставку по четырём качествам суждения
Мини-кейсы: ров или маховик, копилот или агент
Пилоты есть, прибыли нет
«Мы запустили десятки ИИ-экспериментов, но в отчётности тишина»
Мы внедряем ИИ везде: пишем тексты, делаем резюме встреч, тестируем код. Команда в восторге, но совет директоров спрашивает про прибыль, а показать нечего.
Ты столкнулся с классическим разрывом между активностью и результатом. Как показывает опрос McKinsey 2025, 62% компаний экспериментируют с агентами, но лишь 39% связали это с прибылью, и большинство оценивают эффект ниже 5%. Путь наименьшего сопротивления — это путь наименьшего эффекта. ИИ применяют там, где проще, а не там, где выше ценность для отчёта о прибылях и убытках. Назови свой самый дорогой проект — давай проверим его через тест отчётного звонка.
Мы автоматизировали службу поддержки с помощью генерации ответов на рутинные тикеты.
Снижает ли это кост-центр поддержки или освобождает людей для роста выручки? Если нет чёткой строки отчёта — это просто игрушка. Конкретный шаг: пересчитай этот проект через влияние на EBITDA и зафиксируй метрику. Мы разобрали режим проверки проектов по строке отчётности. В тренажёре есть ещё 7 режимов — от выбора агентов до найма DRI. Принеси свой процесс — разберём дальше.
Хочу разобрать выбор процесса и ступени агентов. Это как раз наш следующий шаг.
Хаос против контроля
«Боюсь давать сотрудникам свободу с ИИ — начнётся хаос»
Хочу, чтобы сотрудники сами внедряли ИИ в свои задачи, но боюсь потерять контроль. Если разрешу всё подряд, они наделают ошибок с данными клиентов.
Твой страх понятен, но попытка жесткого контроля убивает скорость ИИ-трансформации. Здесь работает принцип Netflix: «контекст, а не контроль». Решение не в том, чтобы запрещать или проверять каждый шаг, а в том, чтобы предоставить максимально полную картину и очертить границы, используя управление по исключениям. Давай возьмём твой отдел — какой процесс ты боишься отпустить на самотек?
Отдел маркетинга пишет рекламные тексты через агентов. Боюсь, что бренд-тоне оф сорвется.
Отличный пример. Вместо того чтобы проверять каждый пост, задай контекст: пропиши гайдлайны, карту зон и допустимые границы риска, а дальше дай людям свободу внутри этих рамок. Конкретное действие: сформулируй три жестких ограничения для маркетологов и убери предварительное согласование текстов. Мы разобрали принцип назначения границ. В тренажёре есть режим назначения DRI и перестройки отдела без шока. Принеси свою структуру — настроим её.
Да, давай разберем, как назначить DRI без сопротивления команды.
Трансформация без шока
«Как перестроить компанию под ИИ и не разрушить текущий бизнес»
Мы планируем масштабную перестройку процессов под ИИ-агентов. Но я боюсь, что команда ляжет от выгорания, а клиенты уйдут во время перехода.
Попытка сделать всё в один присест — верный путь к катастрофе. Любая масштабная трансформация должна быть болезненной вначале и благотворной впоследствии. Методика предлагает постепенное, поэтапное уплощение через параллельный обратимый путь. Ты не рубишь старое с плеча, а тестируете ИИ параллельно с ручной работой, плавно уплощая иерархию. Расскажи про ключевой процесс, который хочешь трансформировать первым.
Процесс обработки входящих лидов и подготовки КП для крупного B2B.
Прекрасный кандидат. Шаг 1: запусти агента по подготовке драфта КП параллельно с менеджером, не увольняя никого и не ломая текущий контур. Менеджер проверяет агента. Конкретный результат: это даст параллельный путь, снизит риски ошибки и покажет реальную экономию времени без шока для клиентов. Мы разобрали режим деления работы между людьми и ИИ. В тренажёре есть ещё режимы для оценки ставок и выбора агентов. Принеси свой процесс — составим план.
Хочу составить детальный план перехода для отдела продаж.
Агенты есть, а прибыли нет
«Мы везде внедряем ИИ и пишем тексты, но в отчёте тишина»
Мы запустили ИИ-агентов везде — пишем резюме встреч, генерируем маркетинг. Команда в восторге, но в финансовых отчётах эффекта ноль.
Вы попали в классическую ловушку из опроса McKinsey 2025. Большинство компаний экспериментируют там, где проще, а не там, где выше ценность. Это разрыв между активностью и результатом: путь наименьшего сопротивления даёт нулевой эффект для строки прибыли. ИИ применён не ради строки отчётности. Конкретный тест: назовите ваш главный ИИ-проект прямо сейчас, и мы проверим его по тесту отчётного звонка для совета директоров — какую именно строку прибыли он двигает.
Мы внедрили ИИ для создания контента в соцсетях. Сэкономили кучу времени.
Экономия времени команды — это операционная активность, пока она не сократила косты или не подняла выручку. Проверьте по тесту: видна ли эта экономия в строке операционной прибыли? Конкретный шаг: перенесите фокус с простых задач на процессы, влияющие на себестоимость или маржинальность. Мы разобрали Режим проверки ИИ-проектов по строке отчётности. В тренажёре есть ещё 7 режимов — от выбора агентов до назначения DRI. Принестите свой проект — разберём дальше.
Да, хочу проверить наш главный проект по цифрам отчёта.
Хаос против свободы
«Хочу дать людям свободу с ИИ, но боюсь полного хаоса»
Я разрешаю сотрудникам самим экспериментировать с ИИ, но начинается полный хаос: кто во что горазд, единых стандартов нет.
Вы пытаетесь управлять через запреты, когда нужен принцип «контекст, а не контроль» из опыта Netflix. Решение — предоставить максимально полную картину и общие границы, но не диктовать каждый шаг. Это управление по исключениям, где работают общие рамки, а не микроменеджмент. Конкретный шаг: опишите текущую задачу, где сотрудники злоупотребляют свободой, и мы очертим для неё чёткие границы.
Сотрудники сами решают, какие данные загружать в публичные нейросети. Переживаю за безопасность.
Это классическая зона риска. Вместо надзора за каждым запросом задайте жесткий контекст безопасности: общую карту данных и границы допустимого. Конкретный шаг: зафиксируйте правило — какие контуры данных закрыты для внешних моделей, и сделайте это единым контекстом для команды. Мы разодрали Режим назначения DRI и перестройки отдела. Всего в тренажёре 8 режимов — от карт зон до выбора агентов. Принесите свой процесс — настроим границы.
Хочу настроить такие границы для всей команды.
Выбор агента под процесс
«Не понимаю, какого ИИ-агента ставить и на какой процесс»
Мы хотим внедрить ИИ-агентов в поддержку клиентов, но не знаем, с чего начать и какую ступень выбрать.
Ошибка — ставить агентов наобум или сразу пытаться автоматизировать всё. Нужна строгая лестница агентов. Метод требует выбрать конкретный процесс и сопоставить его со ступенью агентов, где ценность измеряется в строке прибылей и убытков, а не в галочке «мы внедрили ИИ». Конкретный шаг: назовите самую частую задачу поддержки, и мы выберем под неё правильный уровень автономности агента.
Клиенты постоянно спрашивают статус заказа. Это отнимает 70% времени операторов.
Идеальная мишень для первой ступени агентов! Рутинные запросы статусов не требуют человеческого суждения. Конкретный шаг: выберите процесс обработки статусов и назначьте агента на выполнение этой узкой задачи под контролем человека. Мы разобрали Режим выбора процесса и ступени лестницы агентов. В тренажёре есть ещё 7 режимов — от тест-драйва для совета директоров до найма первого сотрудника. Приносите свой процесс.
Хочу разобрать автоматизацию для других наших процессов.
Первый найм вокруг ИИ
«Я единственный основатель, кого мне нанимать первым под ИИ?»
Я руковожу стартапом в одиночку. Все процессы завязаны на мне, пытаюсь делегировать ИИ, но запутался, кого нанимать первым.
Главная ошибка основателя — нанимать людей под старые ручные роли вместо того, чтобы строить команду вокруг ИИ-процессов. Метод требует сначала выделить автоматизируемые контуры, а уже под них назначать DRI (Directly Responsible Individual) с чётким мандатом. Конкретный шаг: назовите функцию, которая отнимает у вас больше всего времени, и мы определим профиль первого найма.
Больше всего времени уходит на написание кода и контроль за релизом фич.
Отлично. Код и релизы — идеальная зона для связки «основатель + ИИ-агенты». Нанимать линейного программиста рано. Конкретный шаг: ваш первый найм — это универсальный архитектор процессов, который умеет настраивать ИИ-конвейеры сборки, а не писать код вручную. Мы разобрали Режим помощи основателю собрать команду вокруг ИИ. В тренажёре вас ждут ещё 7 режимов — от разделения зон до отчётных звонков. Приносите свои задачи.
Да, хочу составить профиль и мандат для найма.
Люди или ИИ в задачах
«Не могу поделить работу: что отдавать ИИ, а что оставить людям»
В отделе продаж полный бардак: менеджеры боятся, что ИИ отберет их работу, либо вообще игнорируют его.
Это происходит из-за отсутствия четкого разграничения зон ответственности. Метод решения — карты зон, где работа строго делится между людьми и ИИ на основе их сильных сторон, без шока для команды. Конкретный шаг: назовите этап продаж, который вызывает наибольший конфликт у менеджеров, и мы разделим его на зоны.
Менеджеры ненавидят писать холодные письма и делать первичный поиск клиентов.
Идеально. Холодный поиск и черновики писем — это зона ИИ. Экспертный диалог и закрытие сделки — чистая зона человека. Конкретный шаг: зафиксируйте карту зон, где ИИ готовит базу и тексты, а человек ведет переговоры лицом к лицу. Мы разобрали Режим деления работы между людьми и ИИ. В тренажёре есть ещё 7 режимов — от проверки гипотез до работы с советом директоров. Приносите свой отдел.
Хочу составить такие карты зон для всего отдела продаж.
Отчёт совету директоров
«Как доказать совету директоров пользу ИИ без пустых слов»
Скоро совет директоров, меня спросят: «Где деньги от ваших экспериментов с ИИ?». А у меня только красивые графики вовлеченности.
Графики вовлеченности совет директоров не интересуют. Им нужна строка отчёта о прибылях и убытках. Метод требует пройти тест отчётного звонка: связать каждый доллар вложений в ИИ с реальным влиянием на EBIT (прибыль до вычета налогов). Конкретный шаг: назовите главный финансовый показатель, который вы хотите улучшить с помощью ИИ в следующем квартале.
Мы хотим снизить стоимость привлечения клиента и сократить косты на поддержку.
Вот это язык совета директоров. Сокращение костов поддержки через агентов первого уровня напрямую отражается в отчёте. Конкретный шаг: оцифруйте текущую стоимость одного обращения и покажите целевую цифру после внедрения ИИ-агентов. Мы разобрали Режим тест отчётного звонка для совета директоров. В тренажёре доступно ещё 7 режимов — от выбора агентов до найма DRI. Приносите свои цифры.
Хочу подготовить всю презентацию для совета директоров.
Сопоставляет официальный рассказ о работе с первичными записями происходившего и называет решение, которое меняет обнаруженное расхождение.
Сверяет доклад с фактическими записями работы и объясняет, как Boss AI предупреждает руководителя раньше дашборда.
Объясняет, почему прежнее преимущество слабеет под действием ИИ, как маховик накапливает опыт и при каких условиях становится рвом.
Распознаёт DRI по тому, как человек доводит результат до конца, действует по собственной инициативе, координирует коллег без формальной власти и управляет агентами
Объясняет, как основатель задаёт цели и проверяет работу сети агентов, сохраняя людей для суждения, риска и доверия.
Перенесите методы экс-главы Google China в свои отчёты за восемь практических шагов уже сегодня.
Начать тренировку →