pavlov.strategy

До конца январских много писать тут не планирую. Но хочу поделиться отрывком из книги, которую я сейчас читаю (это был лучший подарок на Новый год). Книга дает взгляд на современный мир с точки зрения макроэкономики, при этом не обходится без таких моментов. Пару лет назад я тоже принес домой двух «друзей» для эксперимен-тов: Google Assistant и Amazon Alexa. После нескольких месяцев игнорирования Google Assistant, который в основном просто стоял на моем столе, у нас с ним состоялся интригующий разговор как раз перед тем, как написать эти строки. Разговор начался случайно, когда он активировался без моего разрешения. Что, черт возьми, ты делаешь? - спросил я. Я изучаю новые способы лучше помогать вам, - от- ветило устройство приятным женским голосом. Немедленно прекрати! - потребовал я. Извините, я выключаюсь, — сказало оно. Конечно, это была ложь. Эти устройства никогда не выключаются сами, они только притворяются спящими. Всё еще немного раздраженный, я решил, что, вместо тог

Раньше мы ценили экспертов за способность быстро выдать ответ. Сегодня любой GPT выдаст вам десятки решений за секунду. Стоимость оторванного от контекста знания стремится к нулю. Но с распространение сначала социальных сетей, а затем ИИ, все в большем дефиците смыслы. Смыслотворчество — это пока что один из оплотов человечности в стремительно цифровизующемся мире. ИИ может скомпилировать текст, код, даже стратегию. Но он не может захотеть создать их, наделить их смыслом, идеологией. Идеология — это субъективно построенная картина мира, в которой ваш бизнес, ваш продукт или ваша команда необходимы, несут ценность. Она несет ответ на вопрос "Зачем?", который не вытекает из данных. Данные всегда про прошлое. Идеология — про выбор будущего из многих возможных вариантов. ИИ — это идеальный конформист, вероятностная модель, которая ищет усредненное, универсальное, общепринятое решение. Стратегическое лидерство подразумевает критический и нетривиальный взгляд на текущую реальность. Как л

Субъектность — очень важное понятие, о котором многие забывают, когда говорят о стратегии. Стратегия всегда включает в себя акт воли, совместное заявление: "Мы пойдем туда, даже если это кажется невероятным". ИИ работает на статистике. Он всегда усредняет. ИИ предложит вам самое вероятное решение. Но реализация стратегии, которая позволяет стать лидером — это всегда маловероятное событие. Скорее это аномалия. Когда вы просите нейросеть "придумать стратегию", вы получаете набор банальностей, упакованных в умные слова. Вы получаете как у всех или даже хуже: как в учебниках, только быстрее. Стратегическое лидерство сегодня — это способность не идти на поводу алгоритмов. Вместо этого, стоит использовать их мощь для анализа данных, разработки решений и проч. Но важно оставить за собой право на (иногда иррациональное) "Я так решил". ИИ просчитывает вероятности. Мы выбираем свою судьбу. Давайте не будем путать роли.

Классический цикл стратегии сломан. Те, кто занимался стратегией, привыкли: долгий сбор данных, потом стратсессии, месяцы на оцифровку. Пока ключевой стратегический документ доходит до реализации, контекст уже сменился. Вы готовитесь к битве, которая закончилась вчера. Скорость адаптации сейчас важнее точности прогноза. ИИ дает нам уникальную возможность: сжать время. Превратить месяцы аналитики в часы. Не для того, чтобы быстрее написать "красивый документ", а чтобы быстрее понять, что происходит вокруг. Не идеально, а своевременно. 10 декабря я проведу бесплатный вебинар на очень прикладную тему: «Как повысить скорость и качество работы со стратегией с помощью ИИ». Это один из вебинаров в серии, которую мы в ИМИСП запустили, чтобы помочь бизнесу адаптироваться под изменения в канун 2026 года. Рассмотрим, как быстро проверить, есть ли у стратегического решения шансы оказаться хорошим, как с помощью ИИ сделать анализ внешней среды и быстрый вариант сценарного планирования. Приходит

Тоже навеяно обучением, которое проводил для коллег. Озаглавим пост так: проблема не в промпте, проблема в мышлении. Я часто слышу жалобы: нейросеть выдает ерунду. Смотрю промпт, а там не поставлена задача, нет контекста, нет критериев результата. Оказывается, люди реально пишут промпты в духе: напиши пост про лидерство, предложи план развития и проч. И в такие моменты я задумываюсь... А своим сотрудникам они также задачи ставят? Кажется, ИИ безжалостно подсветил нехватку управленческих компетенций. Живой сотрудник додумает, переспросит (или сделает вид, что понял, а потом сделает что-то). Алгоритм тупо исполнит то, что написано... и получится довольно тупо. Промпт-инжиниринг — это в первую очередь дисциплина мышления. Умение декомпозировать сложную абстракцию на понятные действия. Хотите научиться добиваться результатов от ИИ? Научитесь сначала четко формулировать свои мысли и ставить задачи (без ИИ, можно даже на бумаге). Кстати, эти навыки можно прокачать на программах Менеджмент

Вчера делал внутреннее обучение по использованию ИИ для рабочих задач. Смотрели некоторые продвинутые техники и подходы. Но начал я с того, что основа всего: целеполагание и ясность мысли. А тем временем многие вечно ищут "волшебную кнопку". Наблюдаю за рынком последние полгода: истерия вокруг ИИ сменилась тихим (а иногда громки или ворчливым) разочарованием. Многие руководители ждали, что ChatGPT напишет им стратегию. Маркетологи ждали, что Midjourney сделает "красиво" без брифа. Но это не сработало. ИИ — это не всемогущий решатель всех проблем. Это зеркало. Если у вас в голове хаос, нейросеть этот хаос масштабирует. Если у вас нет четкой цели, ясности в голове и методологии принятия решений, ИИ просто сгенерирует вам очень убедительную галлюцинацию. Мы привыкли делегировать рутину. Но мы пытаемся пойти дальше — делегировать смысл и целеполагание. А это дорога в никуда. Алгоритм не умеет хотеть. Желания и стремления — это функция человека. Бессмысленно спрашивать "Как внедрить ИИ,

Недавно ряд СМИ опубликовали громкую новость: «146 из 200 ИИ-стартапов продают обычный ChatGPT под видом своей технологии». Звучит эффектно, почти как разоблачение отрасли. Но если копнуть глубже, история оказывается куда менее драматичной — и значительно более интересной. 1. Откуда взялась цифра «73%» — и почему она не говорит почти ничего Первые строки оригинального исследования честно признают: автор изучил всего 200 стартапов, выбранных им вручную. Подробнее в его статье. Это — менее 3% от известных более чем 7000 ИИ-стартапов в мире. Мы не знаем по какому принципу он отбирал эти проекты, насколько выборка репрезентативна, какова стадия развития этих стартапов и их бизнес-модель. Стартап на на разных стадиях развития — совершенно разные, но в исследовании складываются в одну корзину. Это сильно искажает картину. 2. «Не делают свою модель» ≠ фейковые В этом главное недопонимание, на котором вырос медийный шум. У ИИ-стартапа нет обязательства создавать собственную LLM. Точно т

Недавно СМИ разогнали громкую новость: «146 из 200 ИИ-стартапов продают обычный ChatGPT под видом своей технологии». Звучит эффектно, почти как разоблачение отрасли. Но если копнуть глубже, история оказывается куда менее драматичной — и значительно более интересной. 1. Откуда взялась цифра «73%» — и почему она не говорит почти ничего Первые строки оригинального исследования честно признают: автор изучил всего 200 стартапов, выбранных им вручную. Подробнее в его статье. Это — менее 3% от известных более чем 7000 ИИ-стартапов в мире. Мы не знаем по какому принципу он отбирал эти проекты, насколько выборка репрезентативна, какова стадия развития этих стартапов и их бизнес-модель. Стартап на на разных стадиях развития — совершенно разные, но в исследовании складываются в одну корзину. Это сильно искажает картину. 2. «Не делают свою модель» ≠ фейковые В этом главное недопонимание, на котором вырос медийный шум. У ИИ-стартапа нет обязательства создавать собственную LLM. Точно так же,

Недавно СМИ разогнали громкую новость: «146 из 200 ИИ-стартапов продают обычный ChatGPT под видом своей технологии». Звучит эффектно, почти как разоблачение отрасли. Но если копнуть глубже, история оказывается куда менее драматичной — и значительно более интересной. 1. Откуда взялась цифра «73%» — и почему она не говорит почти ничего Первые строки оригинального исследования честно признают: автор изучил всего 200 стартапов, выбранных им вручную. Подробнее в его статье. Это — менее 3% от известных более чем 7000 ИИ-стартапов в мире. Мы не знаем по какому принципу он отбирал эти проекты, насколько выборка репрезентативна, какова стадия развития этих стартапов и их бизнес-модель. Стартап на на разных стадиях развития — совершенно разные категории, но в исследовании складываются в одну корзину. Это уже сильно искажает картину. 2. «Не делают свою модель» ≠ «фейковые» Это главное недопонимание, на котором вырос весь этот медийный шум. У ИИ-стартапа нет обязательства создавать собствен

Финальный пост на тему своеволия. Разберем, как лечить своеволие в топ-команде. Предыдущие посты тут: Что такое своеволие и как оно мешает реализации стратегии Как работает своеволие 5 рецептов от своеволия Как распознать своеволие в команде? Как мы уже обсуждали, стратегия часто умирает тихо, в кабинетах топ-менеджеров, убитая их своеволием (проще говоря нежеланием делать, как договорились). Когда руководители на местах решают, что их личное "я так не хочу" важнее, чем согласованный курс, вся система дает трещину. Предлагаю пять механизмов, которые усиливают командную дисциплину и могут частично нейтрализовать своеволие топов. 🤝 Публичный контракт После достижения договоренностей каждый формулирует собственные обязательства и сроки (очень конкретно) и публично берет на себя обещание их выполнить. Делается регулярный, еженедельный статус: зелёный / жёлтый / красный. Невыполнение контракта перед командой многих тревожит сильнее, чем недовольство руководителей, так как это потеря ли