Дмитрий Цыганков, ГК «ФСК Лидер»: «Методика превращает AI-трансформацию в воспроизводимый, управляемый процесс»

Дмитрий Цыганков, вице-президент по IT и цифровой трансформации ГК «ФСК Лидер», и спикер Двадцать второй конференции «Цифровизация корпоративных бизнес-процессов», рассказал CFO Russia о методике AI-трансформации, а также поделился, какие барьеры чаще всего мешают масштабировать AI-инициативы в крупном бизнесе.

В чём заключается универсальность методики AI-трансформации? Какие ключевые бизнес-задачи она помогает решать в первую очередь?

Сегодня уже никого не нужно убеждать, что искусственный интеллект – это революция. Эффект очевиден, и почти все прорывы последних лет, включая совершенствование бизнес-процессов, так или иначе выросли из ИИ и агентов. Именно поэтому линия конкуренции сместилась. Вопрос давно не в том, кто раньше, а кто позже осознает необходимость наполнять свою работу агентами, – это понимают уже все. Вопрос в скорости: какая компания быстрее насытит агентами свои процессы, быстрее обучит людей и окажется более открытой к технологии. Гонка идёт не за осознанием, а за темпом.

Универсальность методики в том, что она применима в любой отрасли, для компании любого размера и с любой бизнес-моделью. Причина проста: в её основе лежит управление изменениями. А изменение системы – компания и есть система – процесс давно изученный и описанный. Трансформация за счёт технологии добавляет своих особенностей, но точно так же поддаётся описанию, стандартизации и совершенствованию. Методика превращает AI-трансформацию из счастливой случайности отдельных энтузиастов в воспроизводимый, управляемый процесс – а значит, её можно повторить, передать и масштабировать.

Ключевую задачу, которую она решает в первую очередь, я бы искал не в технологиях, а в людях. Первое – это фокус. В разгар трансформации в компании одновременно идут десятки изменений, и самый дефицитный ресурс здесь не модели и не бюджет, а внимание руководителей. Методика помогает распределить его правильно: куда бросить силы сейчас, что подождёт, где отдача будет наибольшей.

Второе, и по сути главное, – запустить изменение культуры, изменить само отношение людей к технологии. Потому что именно открытость сотрудников, а не мощность моделей, определяет ту самую скорость. Всё остальное – пилоты, инструменты, метрики – уже следствие верно выбранного фокуса и изменившегося отношения.

Какие ошибки чаще всего совершают компании при попытке внедрить AI без системного подхода?

Почти все ошибки растут из одного корня: компания пытается пропустить системную, управленческую работу и свести трансформацию к чему-то одному – простому и понятному.

Первая ошибка – ограничиться технической частью. Парадокс в том, что сегодня технология как раз самое простое звено: модели доступны, инструменты стали массовыми, порог входа низок как никогда. Сложное начинается там, где технологию нужно вживить в процессы и в ежедневную работу людей.

Вторая – свести всё к обучению сотрудников и ждать, что дальше процесс пойдёт сам. Обучение необходимо, но само по себе оно ничего не запускает. Это как купить абонемент в спортзал: карта в кармане ещё никого не сделала сильнее – работать всё равно приходится самому. Без изменения процессов и стимулов люди тихо возвращаются к привычному укладу.

Третья – сделать ставкой внешнего партнёра, рассуждая так: «надо просто найти кого поопытнее, уж он-то нас изменит, главное – хорошенько выбрать». Партнёр даст технологию и руки, но изменить вашу культуру и ваши процессы за вас он не может – это не делегируется наружу ни за какие деньги.

И четвёртая, самая опасная, – ослепнуть от потенциальных эффектов и проигнорировать риски кибербезопасности. Именно на волне энтузиазма корпоративные данные утекают в чужие модели, а доступы раздаются без оглядки. Системный подход тем и ценен, что держит эффект и безопасность в одной рамке – и не заставляет выбирать между ними.

Какие барьеры чаще всего мешают масштабировать AI-инициативы в крупном бизнесе? Как методика помогает минимизировать риски и обеспечить устойчивость трансформации?

Барьеров, по сути, два, и они подпитывают друг друга. Первый – корпоративная инерция: крупному бизнесу трудно проводить значительные изменения в короткие сроки. Второй – сама технология меняется буквально каждый день: выходят новые модели, открываются новые возможности, и компания не успевает их переваривать в ритме своих обычных согласований.

Чтобы дать технологии шанс пройти через защитную мембрану бюрократии, договариваться нужно на старте – о фаст-треке для организационных изменений, связанных с ИИ. Без заранее согласованного ускоренного контура любая инициатива вязнет в согласованиях быстрее, чем успевает доказать свою пользу.

А вот с устойчивостью я бы поспорил с самой постановкой вопроса. Мне сложно согласиться, что трансформация может быть устойчивой сама по себе. Она всегда живая, подвижная, нестабильная – как ветер, с порывами и частой сменой курса. Поэтому устойчивость здесь не в стабильности, а в способности адаптироваться. Секрет не в том, чтобы построить крепость, которую не сдвинуть, а в том, чтобы быть чутким – слышать перемены этой стихии, и быстрым – успевать управлять своими парусами.

Именно эти два качества и развивает методика. Чуткость – через метрики и обратную связь: мы постоянно измеряем, что работает, и ловим сигнал раньше, чем он становится проблемой. Скорость – через тот самый фаст-трек, через агентизацию руководителей и культуру открытости к ИИ. И всё это время риски остаются в рамке: безопасность заложена в контур с самого начала, чтобы скорость никогда не оборачивалась безрассудством. Корабль, который ловит ветер, в итоге приходит дальше того, что пытается от ветра спрятаться.

Задать свои вопросы Дмитрию и узнать больше об опыте ГК «ФСК Лидер» вы сможете на Двадцать второй конференции «Цифровизация корпоративных бизнес-процессов», которая состоится 8-9 октября 2026 года.

Елизавета Гета