Операционная модель: без неё AI не взлетит

Более 80% AI-проектов проваливаются не по техническим причинам, а из-за незрелости процессов и отсутствия операционной модели. 70% компаний не построили модели, необходимые для масштабирования AI, хотя спрос колоссальный. AI не создаёт проблемы, а обнажает хаос в процессах: дублирование, размытую ответственность и неформальные договорённости. Успешные компании перепроектируют процессы до выбора инструментов, а не после, и следуют модели ресурсов 10/20/70 (10% — алгоритмы, 70% — люди и процессы).

▪️ 84% провалов AI-внедрения — это провалы лидерства, а не технологии (RAND Corporation, 2024)
▪️ Реальный эффект от AI получают лишь ~5% компаний, и они начинают не с инструмента, а с диагностики конкретного процесса
▪️ Операционная модель — это не бюрократия, а система решений, ответственности и взаимодействия
▪️ Кризис — не причина откладывать ра...

👉 Читать полностью

Уже не рабочий, пока не архитектор — бросай учить промпты, учи трансформационные навыки
Работа с ИИ проходит три уровня: от ручного исполнителя через индивидуальную работу с ассистентом до роли оркестратора. Ключевой сдвиг в том, что ценность специалиста теперь не в скорости собственной работы или умении давать промпты, а в способности спроектировать среду, где несколько ИИ-агентов взаимодействуют и выдают результат без ручного контроля. Человек поднимается с уровня исполнителя на уровень архитектора системы — это меняет карьерную логику для опытных специалистов.

▪️ Три уровня работы: всё руками → работа с одним ИИ-помощником → оркестрация цепочки агентов (сбор данных, проверка, анализ, оформление)
▪️ Оркестрация — это способность разбить большую задачу на этапы и настроить процесс так, чтобы агенты не дублировали работу и не теряли контекст
▪️ Ключевые навыки: декомпозиция, построени...

👉 Читать полностью

Сколько мячиков в Новокузнецке, или Почему ИИ учится думать как консультант

Психолог Джордж Миллер доказал: рабочая память человека удерживает лишь 7±2 объекта, но этот лимит обходится «чанкингом» — группировкой информации. В консалтинге это превратилось в технологию декомпозиции: задача про количество мячиков в городе проверяет не эрудицию, а умение разбить проблему на решаемые кусочки. Сейчас та же эволюция происходит с ИИ: вместо гонки «супермозгов» выигрывают мультиагентные системы, где оркестратор дробит задачу и делегирует части узким специалистам.

▪️ Мозг человека ограничен, но структурирование (MECE, дерево проблем) позволяет решать задачи любой сложности — это технология, а не врождённый интеллект.
▪️ Количество запросов на мультиагентные системы выросло на 1445% за полтора года; к концу 2026-го агенты будут в 40% корпоративных приложений.
▪️ Вместо одного дорогог...

👉 Читать полностью

Реорганизации, ИИ и хайп: что не видно из кабинета CEO

Крупные проекты с ИИ и реорганизацией часто проваливаются из-за разрыва между красивыми презентациями и скучной реальностью внедрения. Экономика токенов пока убыточна, а цены вырастут, поэтому планировать бюджеты нужно с запасом, а не по текущим скидкам. Ключевая проблема — не качество моделей, а медленная IT-инфраструктура, отсутствие культуры инициативы и хаотичные данные, которые съедают бюджет до того, как ИИ начнёт работать. Реальный эффект дают не визионеры с прорывными идеями, а практики, понимающие механику снизу: скорость согласований, скрытые издержки и готовность менять процессы.

▪️ ИИ экономически невыгоден при текущих ценах токенов — бизнес убыточен, и рост стоимости неизбежен, что требует закладывать в бюджет сценарий удорожания инфраструктуры.
▪️ Скорость внедрения упирается в бюрократию: крупные компании с медле...

👉 Читать полностью

Консалтинговый дайджест: ИИ не окупается, HR ищет экспертов, OpEx возвращается

Рынок консалтинга за месяц (июнь-июль 2026) сменил повестку: вместо обсуждения «нужен ли ИИ» компании выясняют, почему он не окупается. В России дефицит кадров перерос в дефицит квалифицированных сотрудников, а стоимость найма удвоилась. Классический OpEx (Lean, закупки, склады) никуда не делся — McKinsey официально «поженила» операционное совершенство и масштабирование ИИ, назвав это скрытым ускорителем.

▪️ 80% ИИ-проектов не приносят ценности (данные SmartCo), 70% CIO не имеют операционной модели для масштабирования ИИ (Wavestone). В российском девелопменте ИИ тестируют 64% компаний, но масштабируют лишь 9% — барьеры управленческие, а не технологические.
▪️ HR-парадигма сменилась: фокус с привлечения персонала сместился на удержание. 69% сотрудников не хотят быть руководите...

👉 Читать полностью

ИИ не спасёт вас от операционки. Он заставит ею заняться

Обзор трендов консалтинга (McKinsey, Bain, «Яков и Партнёры») показывает, что за шумихой вокруг ИИ стоит старая истина: без налаженных операций технология бесполезна. 80% ИИ-проектов не дают ценности, а 70% IT-директоров не имеют модели для его масштабирования — и ключевые барьеры здесь управленческие, а не технологические. Чтобы ИИ работал, компании вынуждены наводить порядок в данных, процессах и регулярном менеджменте, отказываясь от «управления по ощущениям». Параллельно индустрия заново изобретает инструменты из 1980-х (кайдзен, теория ограничений), давая им новые названия вроде «спринтов улучшений» и рискуя потерять накопленный опыт.

▪️ ИИ требует прозрачной операционной системы — данные, описанные процессы и правила принятия решений, иначе проект пополнит 80% неудач.
▪️ Барьеры для внедрения ИИ не технологические,...

👉 Читать полностью

Подарили тут лучшие практики. Изучаю…

Кстати, одна из лучших книг по 6 sigma, которую я читал, была в похожем оформлении и называлась ‘Статистические методы контроля качества’. Так что такие методички иногда очень неплохи

Друзья, рад поделиться тем, что мы сделали инструмент в PowerPoint, которым я сам пользуюсь каждый день 🚀
Последний месяц в рамках работы с нашей командой IT-специалистов мы допиливали продукт, который реально ускоряет работу в PowerPoint. И вот он готов к бете - делюсь.
PPT PowerKeys - надстройка для PowerPoint для консультантов и всех, кто много собирает слайды. Меньше мыши, больше клавиатуры - скорость работы вырастает в разы.
Что внутри:
⌨️ 70+ горячих клавиш и команд — выравнивание, ресайз, дублирование, порядок объектов, форматирование, текст
🎨 Быстрый выбор цвета — тема + недавние цвета в один хоткей
🏷 Стикеры «Предварительно / For discussion / Draft» — в один клик
⚡️ Командная строка (как в AutoCAD): двойной Ctrl — и пишешь команду. Такого в PowerPoint-аддинах ещё не было
🇷🇺 Заточка под русскую аудиторию — кавычки-ёлочки, RU-стикеры, типографика
Почему это удобно:
✅ Не требует прав администратора — ставится на любой, даже корпоративный компьютер
✅ Работает на обычном Office, LTSC и Microsoft 365 (PowerPoint 2016+)
✅ Поставить и попробовать — бесплатно
Продукт в стадии беты, но честно — он уже отличный. Я сам сижу в нём последний месяц, и возвращаться в «голый» PowerPoint уже не хочется 🙂
Буду очень рад, если протестируете и напишете обратную связь — на её основе продолжим развивать.
👉 Скачать и попробовать: pptpowerkeys.com

Все замечания и пожелания можно писать напрямую мне в телеграм или на почту alex@alexshein.com

Семь видов потерь: инструмент, которому 70 лет, — и он только что получил вторую жизнь

Концепция семи видов потерь Тайити Оно из производственной системы Toyota остается азбукой бережливого производства: Оно разделил всю работу на создающую ценность и не создающую её, разложив вторую на перепроизводство, ожидание, транспортировку, обработку, запасы, движения и брак. В России инструмент прижился в 2000-х: на ГАЗе сократили время сборки на треть, затем были Русал, Росатом и нацпроект «Производительность труда». Автор проверил универсальность семи потерь в банке, энергетике и на фанерном комбинате.

▪️ Восьмая, самая дорогая потеря — нереализованный потенциал людей: идеи рабочих, которые годами никто не спрашивает
▪️ Классический кейс: на ГОКе ремонт мельниц ускорили не волшебством, а поиском потерь в ожидании инструмента и...

👉 Читать полностью

Друзья, хочу совета попросить
у меня тут ряд продуктов накопился по теме Бережливого производства в связи с развитием ИИ и прочих LLM моделей
я вот тут их перечислил, планирую активно продавать и расширять партнерскую сеть (т.е. и с вашей помощью работать, если кто-то заинтересуется)
В связи с этим вопрос
1) Насколько вы видите релевантным продукты, которые у меня есть, для ваших клиентов и для индустрии в целом?
2) Есть ли что-то, что требует применения ИИ и будет релевантным, о чем стоит подумать?
3) Есть ли желание как-то поучаствовать в разработке/тестировании продуктов или применении (или, может, в продажах?)
4) Будет ли интересно в целом обсудить тему о том, как именно ИИ (не автоматизация и цифровизация, а конкретно genAI + LLM + no code/vibecode решения) влияют на продукты бережливого производства?

Друзья, наш прибамбас для PowerPoint приобрел свой телеграм канал
Буду рад вашим подпискам и комментариям (и спасибо тем, кто уже дал ценные замечания)

https://xn--r1a.website/pptpowerkeys

Муда, мура, мури: у бережливого производства три врага

У бережливого производства три врага, а не один: муда (потери), мура (неравномерность) и мури (перегрузка). 20 лет в России боролись только с первым, хотя два других коварнее: они невидимы глазу и порождают потери по конвейеру — мура создает мури, а мури создает муда.

▪️ Мура — рваный ритм: полмесяца простоя, полмесяца аврал. Устранить потери, не выровняв поток, бесполезно.
▪️ Мури — работа на пределе: сверхурочные, «давай-давай», станки на форсаже. Перегруженный человек ошибается, станок ломается.
▪️ Пример Toyota: везти 6 тонн грузовиком на 3 тонны — мури; 4 и 2 тонны — мура; два рейса по 3 — правильно.
▪️ Кейс Сбербанка: поток клиентов неравномерен, а мощность отделения постоянна — отсюда и очереди, и простои сотрудников.
▪️ Кейс с шахтой: две недели ожидания согласований обернулись перегрузкой в финале, спешкой и браком — мура перешла в мури.
▪️ ИИ и видеоаналитика наконец делают мур...

👉 Читать в Telegram

Андон: право остановить конвейер — и почему у нас страшно им пользоваться

Принцип дзидока, рожденный на ткацких станках Сакити Тоёды, стал основой производственной культуры Toyota: любой рабочий может дернуть шнур и остановить конвейер при обнаружении дефекта. Остановка линии там — норма, а не ЧП, ведь проблема, пойманная на месте, стоит копейки, а упущенная — превращается в катастрофу. В России андон прижился наполовину: табло висят, но дергать страшно из-за страха «подставить мастера» и сорвать план.

▪️ Ключевая идея: в классическом производстве остановка — преступление, в Toyota — преступление не остановить линию при виде брака.
▪️ Культурный барьер: без права на сигнал андон — просто дорогая лампа; инициатива наказуема, поэтому сигнал не рождается или рождается поздно.
▪️ Ценность андона — в ранности сигнала: честное признание «отстаю на год» сжало отставание до двух месяцев, но год был потерян из-за культуры «не выносить сор из избы».
▪️ Эволюция: ручной шнур заменен кнопками и мессенджерами, IoT-датчики и видеоаналитика дергают «шнур» без человека, а ИИ ловит отклонения до превращения в брак.
▪️ Главное условие: андон работает только если реак...

👉 Читать полностью

5S: не уборка, а система, где любое отклонение кричит о себе

5S — «секретный инструмент миллиардеров», который маскируется под уборку. Родившись в японских цехах 1950–60-х, он призван не наводить красоту, а сделать поток без спотыканий. Ключевой принцип: грязь и беспорядок — это ранняя диагностика поломок и потерь, которую нельзя игнорировать. В России инструмент часто мутировал в кампанейщину, где из пяти шагов выживают «убраться и разметить». Главный тезис: 5S — лакмусовая бумажка управленческой зрелости: как компания держит порядок на верстаке, так она держит сроки и бюджеты.

▪️ Honda надела белые комбинезоны, чтобы любое пятно мгновенно сигнализировало о подтекающем станке — грязь сделали невозможной для игнорирования.
▪️ Пять шагов в переводе на язык денег: сортировка = инвентаризация замороженных активов, свои места = сокращение зарплаты за хождение по кругу, чистота = осмотр, а не «помыть».
▪️ Стандарт рабочего места — не регламент на 12 страниц, а фотография эталона на стене: отклонение видно за секунду новичку.
▪️ Потолок классической схемы — ручной контроль: чек-листы рисуются задним числом, аудит превращается в событие, к которому готовят...

👉 Читать полностью

🤝 McKinsey и Cursor: конец эпохи «чистых» консультантов и «чистых» программистов

McKinsey стала Cursor Benchmark Partner и будет не просто внедрять платформу у клиентов, а строить собственных AI-агентов на реальных проектах. Смысл альянса в связке: Cursor ускоряет разработчика, а McKinsey перестраивает всю организацию вокруг инструмента — от стратегии до метрик.

Технология сама по себе не решает проблему, но и чистое управление без неё больше не продаётся. Работает только связка инструмента, процессов, людей и измерения бизнес-эффекта. Рынок взрослеет: компании застревают в пилотах, потому что меняют инструмент, а не способ работы.

▪️ Программисту уже недостаточно писать код — нужно понимать бизнес-логику, приоритеты продукта и экономику решения
▪️ Консультанту недостаточно управленческой экспертизы — нужны знания продуктовой разработки и ИИ-инструментов
▪️ Агенты схлопывают рутинную часть кодирования, узкое место смещается к постановке задач
▪️ Клиенты хотят не презентации, а измеримый прыжок в скорости, time-to-market и бизнес-результате
▪️ Будущее за гибридными профессионалами, соединяющими технологию, бизнес и организационный контекст в одну р...

👉 Читать полностью

Новый McKinsey Quarterly: геополитика стала важнее хайпа про AI

Новый выпуск McKinsey Quarterly — это взрослый и трезвый разговор о возврате реальности. После периода цифровой эйфории консультанты задают фундаментальный вопрос: в каком мире компания собирается расти? Ответ честный: мир фрагментирован, границы снова имеют значение, а геополитика из фонового риска превратилась в ядро корпоративной стратегии.

▪️ Геополитика больше не внешний шум, а переменная управления: location снова становится стратегической категорией, а рост нельзя обсуждать отдельно от географии и государства
▪️ McKinsey предлагает считать «стоимость геополитики»: раскладывать воздействие по функциям — технологии, производство, поставщики, данные, капитал — и выявлять реальную концентрацию риска
▪️ AI перестал быть автоматическим преимуществом: базовый доступ будет у всех, а выигрывают те, кто строит труднокопируемую систему — уникальные данные, процессы, дисциплину и скорость решений
▪️ Конкурентоспособность теперь про «лучшую собранную систему», а не про «лучший актив»: побеждают те, кто одновременно чувствует контекст, меняет цепочки поставок и перестраивает организацию
▪️ AI...

👉 Читать полностью

Хронометраж: как кино Гилбретов стало нейросетью через 110 лет

Супруги Гилбрет в 1910-х первыми сняли движения рабочих на кинокамеру с лампочками на руках (хроноциклография), разложив кладку кирпича с 18 движений до 4–5. В отличие от секундомера Тейлора, ловившего время, они поняли: работу нужно увидеть, чтобы улучшить. Сегодня их метод переживает второе рождение — нейросети анализируют видео операций автоматически, без нормировщика с секундомером и эффекта наблюдателя.

▪️ Классический хронометраж и НОТ дали миру нормировщиков, но у него три болезни: трудоемкость (29 тыс. секунд видео на один ремонт), хоторнский эффект (люди играют при наблюдателе) и редкость замеров — нормы устаревают.
▪️ Кейс из 2020 года: на калийной шахте честный замер показал 22% простоев конвейеров; после синхронизации работ и контроллеров нагрузки они упали до 14%. Сначала замер — потом решения.
▪️ Интуиция про время врет: за 20 лет ни одно производство не совпало с субъективными оценками длительности.
▪️ ИИ-хронометраж (камеры + нейросети) дает тысячи замеров каждого цикла, а камеру через неделю перестают замечать — в кадре обычная работа, а не спектакль.
▪️ Ирония над Тейло...

👉 Читать полностью

СОП: почему рабочие ненавидят инструкции — и как ИИ пишет их за вас

Стандартизированная работа — это зафиксированный лучший известный способ выполнения операции, но не «высеченный в граните»: без стандарта кайдзен невозможен, ведь непонятно, что улучшать. Хороший СОП — это не 50-страничный фолиант, а «комикс» на один лист, а стандарт, который никто не проверяет, умирает быстрее, чем сохнет краска на стенде. Главная боль — рабочие саботируют инструкции, потому что те пишутся «для аудитора», а не для человека, и лекарство известно из TWI: стандарт пишется только вместе с лучшим оператором. Ручное производство СОПов — это потеря, а выход — ИИ, который из видеозаписи операции сам собирает шаги, ключевые точки и время.

▪️ Стандарт — это точка опоры для улучшений: нашел способ лучше — обновил стандарт, и все работают по-новому.
▪️ Эксперимент на Русале показал: повторные отказы случались не из-за «неудачной ванны», а из-за отсутствия контроля процесса ремонта.
▪️ На комбинате СВЕЗА ежесменный контроль по стандарту ускорил выход новичков на нормальную выработку.
▪️ Цифровые платформы и нейросети генерируют СОПы из видео за часы вместо недель работы техноло...

👉 Читать полностью