Глава 5 — Я верил в технологии. И уже устал в них верить

8 ИЮЛЯ 2026 ГОДА. 16:03

Если вы думаете, что к идее ИИ Оракула я пришёл как человек, влюблённый в новые технологии, — это только половина правды.

Вторая половина гораздо менее красивая.

К 2026 году я уже успел устать от технологий, которые должны были изменить мой бизнес.

Не от самих технологий.

От обещаний.

«Внедрим CRM — и вы будете видеть всю воронку».

«Настроим аналитику — и все решения станут основаны на данных».

«Создадим базу знаний — и новые сотрудники будут обучаться быстрее».

«Автоматизируем процессы — и человеческий фактор исчезнет».

«Поставим чат-бота — и он разгрузит отдел продаж».

Каждая фраза была в целом разумной.

Каждая технология действительно могла принести пользу.

А потом наступал обычный понедельник.

Любая цифровая трансформация рано или поздно встречается с самым сложным legacy-кодом компании — людьми, привычками и реальной жизнью.

Вот там начиналось веселье.

CRM. ПОПЫТКА НОМЕР НЕИЗВЕСТНО КАКАЯ

CRM мы внедряли не один раз.

Не обязательно меняли саму систему. Иногда мы «перезапускали использование».

Это красивая корпоративная формулировка для ситуации, когда система уже есть, лицензии оплачиваются, отчёты из неё строятся, но сотрудники нашли около семнадцати способов жить параллельно ей.

На старте всё обычно выглядело прекрасно.

Воронка.

Этапы.

Обязательные поля.

Задачи.

Автоматические напоминания.

Роботы.

Красивый регламент с картинками.

Потом реальный клиент писал менеджеру лично.

Потом срочно надо было отправить расчёт.

Потом сделка не укладывалась в стандартный сценарий.

Потом «я занесу вечером».

Потом вечер пятницы.

А потом руководитель спрашивал, почему CRM опять не отражает реальность.

Мы внедряли цифровую копию процесса, а сотрудники продолжали жить в оригинале.

Тогда мы усиливали контроль.

Добавляли обязательные поля.

Запрещали двигать сделку без заполнения.

Менеджеры становились изобретательнее.

Если система спрашивает причину — человек найдёт самую короткую причину.

Если поле обязательно — в поле что-нибудь появится.

Если KPI зависит от статуса — статус научится двигаться.

Технология работала.

Бизнес-процесс формально тоже.

А реальность снова жила чуть сбоку.

БАЗА ЗНАНИЙ

Потом мы строили базу знаний.

Это тоже выглядело абсолютно логично.

Нельзя же каждый раз спрашивать опытного сотрудника, как обрабатывается конкретная ситуация.

Надо описать.

Мы описали.

Часть информации была хорошей.

Часть устарела ещё до того, как все дочитали документ.

Часть никто не мог найти.

Часть существовала в трёх версиях.

А самое ценное по-прежнему звучало так:

— Сотрудник: Тут в регламенте написано одно, но ты лучше спроси у Олега — там есть нюанс.

Нюанс.

Это слово способно похоронить больше автоматизаций, чем плохой программист.

В каждом зрелом бизнесе есть два регламента: тот, который написан, и тот, по которому на самом деле работают.

Между ними и живёт человеческая экспертиза.

Я долго считал, что это неизбежно.

Потом понял: неизбежны исключения. Неизбежно ли, что знания об исключениях должны оставаться только в головах? Совсем нет.

BI И ВЕЛИКИЙ ДАШБОРД

Отдельно я любил дашборды.

Наверное, потому что они давали ощущение контроля.

Большой экран. Графики. Динамика. Красное, зелёное. План-факт.

На демонстрации всё выглядело так, будто теперь компания наконец стала прозрачной.

Через пару месяцев я снова задавал в чате вопрос:

— Я: Почему продажи просели?

И получал:

— Коммерческий директор: Сейчас посмотрим.

То есть дашборд прекрасно показал мне факт, который я уже заметил глазами.

А дальше снова начиналась экспедиция за причиной.

Красивый график — это ещё не интеллект. Иногда это просто очень эстетичный способ узнать, что проблема уже случилась.

Я не хочу обесценивать BI.

Мы пользовались им и продолжаем пользоваться.

Но тогда я впервые почувствовал разницу между цифровизацией и пониманием.

Цифровизация может дать тебе тысячу цифр.

Понимание отвечает на вопрос, какие три из них сегодня важны и почему.

16:47

В тот июльский день мне показывали очередное AI-решение.

Очень красивое.

Ассистент отвечал на вопросы. Генерировал тексты. Что-то анализировал. Мог разговаривать с клиентом.

Я смотрел и одновременно испытывал две противоположные эмоции.

Первая: «Вот оно. Это действительно меняет правила игры».

Вторая: «Хорошо. А теперь давайте попробуем подключить это к нашему бардаку».

И вторая была сильнее.

— Разработчик: Мы можем обучить ассистента на данных вашей компании.

— Я: На каких именно?

— Разработчик: На базе знаний, документах, регламентах.

— Я: А если регламент не совпадает с тем, как реально работают?

— Разработчик: Тогда нужно актуализировать данные.

— Я: А кто определит, какие данные актуальные?

Пауза.

Вот и познакомились.

ИИ не отменяет необходимость понимать собственный бизнес. Он очень быстро показывает, где вы сами его не описали.

Именно поэтому идея «давайте загрузим ваши документы в ИИ, и он всё будет знать» вызывала у меня одновременно восторг и нервный смех.

Что именно он будет знать?

Наш официальный регламент?

Реальную практику?

Старый прайс?

Новую скидочную политику, которая пока есть только в сообщении коммерческого директора?

Исключение для ключевых клиентов, о котором помнят три человека?

Любая попытка дать ИИ знания компании неожиданно ставила перед нами вопрос: а где вообще находится актуальная версия компании?

Позже мы назвали ответ на этот вопрос цифровым паспортом компании.

Не документ на сто страниц.

Не очередную папку «Регламенты 2026 финал финал2».

А живую структуру знаний: кто мы, что продаём, кому, на каких условиях, как принимаем решения, какие роли существуют, какие правила действуют, какие исключения допустимы, где лежат источники правды и кто отвечает за их актуальность.

По сути, прежде чем строить второй разум компании, пришлось впервые достаточно честно описать первый.

Цифровой паспорт — это момент, когда компания перестаёт отвечать на вопрос «как у нас это работает?» словами «смотря кого спросить».

Но в июле 2026-го такого термина у нас ещё не было.

Было ощущение: ИИ невероятно умный, а мы пока не знаем, что именно ему дать в качестве правды.

Здесь проявлялась моя любимая предпринимательская защита:

— Я: У нас просто очень специфичный бизнес.

Я говорил это много раз.

И, если вы собственник, есть хороший шанс, что вы тоже.

У нас длинная сделка.

У нас сложный продукт.

У нас нестандартные клиенты.

У нас многое зависит от личных переговоров.

У нас невозможно всё формализовать.

У нас каждый случай индивидуальный.

У нас сотрудники работают не так, как в этих красивых кейсах.

Всё правда.

Но однажды я понял, что фраза «у нас всё индивидуально» иногда означает не глубину бизнеса, а нежелание посмотреть на повторяющиеся закономерности.

Уникальность бизнеса не отменяет системность. Она просто делает систему сложнее.

Это важный поворот.

Потому что до него любой провал технологии можно списать на особенность компании.

CRM не прижилась — специфика.

Регламент не работает — специфика.

Автоматизация ломается — слишком много исключений.

ИИ отвечает не так — наши клиенты особенные.

Очень удобная картина мира.

В ней бизнес всегда уникален, а виновата всегда универсальная технология.

Проблема в том, что конкуренты почему-то тоже уникальны. И некоторые из них всё равно умудряются становиться эффективнее.

СОПРОТИВЛЕНИЕ

Даже когда технология была хорошей, оставались люди.

Это не упрёк.

Люди сопротивляются не изменениям вообще. Они сопротивляются изменениям, которые делают их жизнь непонятнее, опаснее или тяжелее.

Менеджеру говорят: «Теперь у нас новая CRM».

Он слышит: «Теперь у меня стало больше полей».

Руководителю говорят: «Теперь будет прозрачная аналитика».

Он слышит: «Теперь мои проблемы будут видны быстрее».

Сотруднику говорят: «Внедряем ИИ».

Он слышит: «А не собираются ли меня заменить?»

Собственник говорит: «Это вам поможет».

Команда думает: «Ага. Мы уже видели помощь, после которой надо ещё час вечером что-то заполнять».

Сотрудники редко саботируют цифровизацию из любви к бумаге. Чаще они защищаются от плохо объяснённой цены изменений.

Мы много раз недооценивали этот момент.

Думали: если решение объективно полезное, люди сами увидят пользу.

Не увидят.

Особенно если польза собственнику, а дополнительные действия сотруднику.

Поэтому позже у нас появилось отдельное правило: если новая автоматизация увеличивает ручную работу линейного сотрудника, она должна очень убедительно объяснить, зачем он будет её любить.

ИИ здесь впервые давал шанс изменить саму экономику внедрения.

Не «ты теперь заполняешь ещё одно поле для системы».

А «система сама фиксирует, напоминает, подсказывает и снимает с тебя рутину».

Вот это люди уже слышат иначе.

Но даже здесь я не хотел покупать мечту про «цифрового сотрудника, который никогда не ошибается».

Я слишком долго управлял людьми и системами, чтобы верить в слово «никогда».

ИИ ошибался.

Иногда красиво.

Иногда уверенно.

Иногда придумывал ответ так, что хотелось вручить ему премию за артистизм.

И здесь возникал второй слой моего скепсиса.

Хорошо, сотрудник может забыть.

А ИИ может придумать.

Какой вариант мне больше нравится?

Никакой.

Мне нужна система, которая понимает границы собственной уверенности.

Самая опасная ошибка ИИ — не неправильный ответ. Самая опасная ошибка — неправильный ответ, произнесённый с правильной интонацией.

Позже отсюда родится статья Конституции: Оракул обязан различать факт, вывод и предположение. И обязан уметь говорить «не знаю».

Но тогда это был просто очередной аргумент внутреннего скептика:

— Внутренний голос: Ты хочешь убрать человеческий фактор и заменить его машинным? Отличный план.

АВТОМАТИЗАЦИИ

Отдельная категория нашего цифрового наследия — автоматизации.

Их никто не считал полностью.

Где-то уходило уведомление.

Где-то создавалась задача.

Где-то данные передавались из одной системы в другую.

Где-то работал сценарий, который написал подрядчик полтора года назад.

Некоторые вещи были прекрасны.

Некоторые — загадочны.

Однажды сотрудник спросил:

— Сотрудник: А почему клиенту после этого статуса приходит именно такое сообщение?

Мы начали выяснять.

Автор автоматизации уже не работал с нами.

Человек, который ставил задачу, не помнил.

В документации ничего не было.

Сценарий продолжал исправно жить собственной жизнью.

Это был почти цифровой фольклор.

Автоматизация без владельца со временем превращается из инструмента в суеверие: никто не знает, зачем она нужна, но отключать страшно.

Таких артефактов становилось всё больше.

И именно тогда в голове впервые появилась фраза, которая позже стала названием целого раздела книги.

Кладбище цифровизации.

Место, куда компания складывает хорошие идеи после торжественного внедрения.

CRM, которой пользуются наполовину.

Базу знаний, которую никто не актуализирует.

Дашборд, который красиво показывали на запуске.

Чат-бота, которого отключили, потому что он раздражал клиентов.

Автоматизацию, смысл которой потерялся вместе с подрядчиком.

Регламент, написанный после стратегической сессии.

Обучение, которое все прошли и никто не применяет.

У каждой компании есть такое кладбище.

У кого-то маленькое аккуратное.

У кого-то уже можно проводить экскурсии.

И вот на это кладбище в 2026 году бодрой походкой шёл искусственный интеллект.

С презентациями.

С обещаниями.

С красивыми демо.

С фразами «заменим 30% сотрудников», «закроем продажи без участия человека», «автоматизируем всё».

Я смотрел на это и думал:

— Я: Ребята, у нас тут места уже мало.

Мне не нужен был ещё один памятник цифровой трансформации.

Мне нужен был работающий кусок бизнеса.

Самый страшный конкурент ИИ в компании — не человек. Самый страшный конкурент — история прошлых внедрений, после которых ничего не изменилось.

Вот почему собственник может быть визионером и скептиком одновременно.

Он видит потенциал.

Верит, что технология изменит рынок.

Боится опоздать.

Смотрит, как конкуренты что-то внедряют.

И одновременно думает: «Только не тащите мне ещё одну платформу, которой через полгода никто не пользуется».

Это не противоречие.

Это нормальная реакция человека, который уже платил за трансформацию и потом собственными глазами видел обычный понедельник.

19:12

После той демонстрации я остался в переговорке один.

На экране всё ещё была открыта презентация AI-ассистента.

В ней было написано: «Автоматизируйте коммуникации. Увеличьте эффективность. Сократите расходы».

Нормальные слова.

Я смотрел на них и понимал, что меня больше не возбуждают обещания функций.

Я хотел ответов на другие вопросы.

Что конкретно изменится в обычный вторник?

Кто будет этим пользоваться?

Какая работа исчезнет у сотрудника?

Какая новая работа появится?

Какие данные нужны?

Кто отвечает за их правду?

Что произойдёт, если ИИ ошибётся?

Как я пойму, что он приносит деньги?

Что будет через полгода, когда изменится продукт?

Кто будет поддерживать систему?

И самый неприятный вопрос:

Почему эта технология не окажется через год рядом со всеми предыдущими на нашем кладбище цифровизации?

Именно с этого вопроса для меня началось настоящее внедрение ИИ.

Не с выбора модели.

Не с чат-бота.

Не с автоматизации.

С признания, что проблема прошлых внедрений была не только в инструментах.

Иногда мы пытались технологией заменить управленческую работу, которую сами не доделали.

Иногда автоматизировали процесс, который сначала следовало выкинуть.

Иногда цифровизировали то, что никто не хотел делать даже вручную.

Иногда создавали систему для отчёта, а не для результата.

И почти всегда недооценивали, что технология после запуска только начинает жить.

Внедрение заканчивается не в день запуска. В день запуска заканчивается только презентация.

Эта фраза позже стала одной из моих любимых.

Потому что она объясняет почти всё.

Настоящее внедрение начинается на следующий день.

Когда сотруднику неудобно.

Когда появляется первый нестандартный клиент.

Когда меняется цена.

Когда руководитель забывает проверить.

Когда данные оказываются грязными.

Когда подрядчик уже получил финальный платёж.

Когда энтузиазм закончился, а понедельник остался.

В 2030 году я всё ещё люблю технологии.

Наверное, даже больше, чем в 2026-м.

Но любовь стала менее романтичной.

Я больше не спрашиваю в первую очередь: «Что эта штука умеет?»

Я спрашиваю: «Какую часть бизнеса она изменит — и как мы узнаем, что изменение произошло?»

Это очень отрезвляет.

Именно поэтому наш Оракул не появился как один большой проект.

Мы не пришли однажды и не сказали: «Теперь строим искусственный интеллект компании».

После всего предыдущего я бы первым выгнал человека с такой формулировкой из переговорки.

Мы начали гораздо приземлённее.

С одной конкретной проблемы.

С одного процесса.

С одного агента.

С одной метрики, которую можно было проверить деньгами.

Но прежде чем рассказать про это, надо показать кладбище чуть ближе.

Потому что именно на нём лежат причины, почему одни компании действительно станут AI-компаниями, а другие просто купят ещё несколько лицензий.

Будущее бизнеса начинается не с того, сколько технологий вы внедрили. Оно начинается с того, сколько из них пережили обычную жизнь вашей компании.

ВОПРОС ИЗ 2030-ГО

Если пройти сегодня по вашему «кладбищу цифровизации», какие системы, регламенты, боты, отчёты и автоматизации вы найдёте там?

И что должно быть устроено иначе, чтобы ИИ Оракул не стал самым дорогим памятником на этом кладбище?