AI-first: институциональный vs персональный AI

Самый трендовый топ сейчас в бигтехах и организацих с 100+ разработчиков: как перестроить работу не отдельных программистов, а вообще встать на новые AI-рельсы так, чтобы эффект был виден уже на уровне всей организации. И очень кстати A16Z выпускает статью “Institutional vs Individiual AI”.

Основная мысль статьи в том, что ИИ уже заметно повышает личную продуктивность отдельных сотрудников, но компании в целом не получают соразмерного эффекта, потому что результат бизнеса зависит не только от того, насколько силён персональный AI-copilot, а от того, как организована, скоординирована, отфильтрована, управляется и доводится до действия вся работа внутри организации.

Автор проводит аналогию с ранней электрификацией фабрик: замена старых моторов на более мощные сама по себе не дала резкого роста производительности, пока фабрики не были перестроены под новую технологию. Его тезис в том, что AI создаст по-настоящему большой корпоративный эффект только тогда, когда компании начнут перестраивать саму институцию вокруг того, что он называет institutional intelligence, а не ограничиваться инструментами для личной продуктивности.

Интересные семь опорных принципов подхода institutional intelligence:

🤩 Координация
Персональный ИИ может сделать каждого сотрудника быстрее, но без общих ролей, каналов коммуникации и управленческих контуров это создаёт организационный хаос. Institutional AI должен координировать работу людей и агентов так, чтобы все двигались в одном направлении.

🤩 Сигнал
Персональный ИИ производит огромное количество контента, и значительная его часть — низкоценный “шум” или slop. Institutional AI должен фильтровать, структурировать и проверять этот поток, чтобы организация могла выделять те немногие артефакты, решения и возможности, которые действительно важны.

🤩 Bias / работа с искажениями
Потребительский ИИ часто усиливает предубеждения пользователя и легко превращается в удобный информационный “пузырь”. Institutional AI, напротив, должен быть скорее строгим проверяющим: подвергать рассуждения сомнению, подсвечивать риски и поддерживать ориентацию на истину и стандарты, а не на согласие любой ценой.

🤩 Edge / конкурентное преимущество
Персональный ИИ в основном оптимизирован под массовое удобство. Institutional AI должен быть заточен под узкоспециализированное преимущество в конкретной предметной области: давать компании сильные, доменно-специфичные возможности, а не просто опираться на общие функции foundation models.

🤩 Outcomes / результаты
Персональный ИИ обычно обещает экономию времени и снижение издержек. Institutional AI нужно оценивать по бизнес-результатам — прежде всего по росту выручки и качеству решений, а не только по тому, стали ли сотрудники делать задачи быстрее.

🤩 Enablement / организационное внедрение
Просто выдать людям AI-инструмент недостаточно; нужны ещё перестройка процессов, экспертиза внедрения и управление изменениями. Institutional AI включает в себя формализацию процессов компании и помощь в том, чтобы эти процессы реально заработали в новой модели.

🤩 Unprompted / проактивность
Персональный ИИ в основном ждёт запроса от человека. Institutional AI должен всё больше действовать без явного промпта: постоянно отслеживать данные и самостоятельно поднимать риски, возможности и действия, о которых человек даже не догадался спросить.

Если сформулировать тезис коротко: персональный ИИ делает сотрудника быстрее, а institutional AI делает организацию умнее. Выиграют не те компании, которые просто раздадут всем copilots, а те, которые перестроят рабочие процессы, механизмы контроля и контуры принятия решений вокруг этих семи принципов.

Насколько я вижу, всё это только зарождается: методы, фреймворки и инструменты только предстоит найти/создать/допилить/внедрить.

🔥 Уже пилим companypilot!
👍 Я же говорил, это добром не кончится


——
Devhands обучение: системный дизайн, хайлоад, постгрес, докер/кубер, redis/valkey многое другое — https://devhands.io/courses

⚡Добрый день, коллеги!
Как на самом деле распределяются полномочия в сильной лаборатории.

На кануне семинара о Персонале, мы поговорили с Константином Альбертовичем - руководителем, который строил свою систему.

⭐️ 7 тезисов о том, как правильно распределить обязанности

Не ищите «универсала» - его нет.
Нет сотрудника, который умеет всё и везде. Искать такого - пустая трата времени. Работайте с теми, кто готов брать больше, чем просто свою задачу.

❗️ Ответственность видна до назначения
Тот, кто станет ответственным за ключевую задачу, уже сегодня:
1⃣ помогает при подготовке к аккредитации,
2⃣ задаёт вопросы,
3⃣ предлагает улучшения.
Он не ждёт поручения - он включается.

Распределяйте по направлениям, а не по личным симпатиям
Контроль стабильности по физическим факторам - не для химика по воде.
Каждое направление - своя зона. Ответственный - тот, кто в ней работает.
Он знает методику, оборудование, особенности.

🔐 Один человек - одна ключевая функция + основная работа
Не грузите одного всем: ВЛК, СИ, реактивы, документы.
Да, он может быть ответственным за все. Но не забирайте у него всё остальное.

Устные поручения - только для разовых задач!
«Уберите термостат из коридора» - можно устно.
«Проверяйте журналы ежемесячно» - только письменно. Закрепите систему.

📝 Письменное распоряжение - не бюрократия. Это инструмент
Постоянные функции фиксируются: в системе менеджмента (даже в распоряжении или в протоколе совещания).

1⃣ обозначает ответственного,
2⃣ фиксирует задачу,
3⃣ позволяет контролировать выполнение.

🔥 Главный принцип: Ваша задача - построить систему, в которой каждый знает свою роль.

Мы вели до 40 пунктов в одном протоколе. Не для проверки. Обязанности распределены, есть ответственные. Главное - все задачи на контроле. О них помнят. Их решают. Вы не должны быть единственным, кто всё знает. Это способ сделать так, чтобы система работала - даже когда вас нет.

- отметил Виталий Пичугов

Сегодня мы услышали не теорию, а практику: как превратить хаос в порядок - без лишних слов». Спасибо, Константин Альбертович, за подход, в котором только ясность, а система приведена в действие.
💻 ЛИМС и Аккредитация лабораторий

Наш канал в Max
❤️ Линко Форум. Лаборатории. Аккредитация

Теперь мы знаем, что совещание с протоколом - не для проверки, а для дела.
Тот, кто попробовал вести протокол совещаний, понял - как порядок рождается из простой фиксации решений.

📝 На предстоящем семинаре по управлению персоналом в лаборатории мы полностью погрузимся в эту тему и разберём её до деталей.

Записи и материалы Университета сложных переговоров.
➕ еще один инструмент для переговоров

Мы собрали все записи эфиров и презентации спикеров в одном месте, чтобы вы могли пересмотреть или наверстать то, что пропустили в онлайне.

Все записи, вместе с презентациями, доступны отдельными эфирами на YouTube и на нашей платформе (если у вас есть сложности с доступом к YouTube).

🎬 День 1:

Договориться, не продавив: вечные переговоры о повышениях и ЗП — Антон Корчинский
— Youtube
— Teachable

Когда всё пошло не так: разбор реального конфликта — Александр Орлов, Евгений Антонов и Антон Корчинский
— Youtube
— Teachable

Как давать жёсткий фидбек и не потерять человека — Антон Корчинский
— Youtube
— Teachable

Afterparty 1-го дня: Разбор ваших ситуаций — Александр Орлов и Антон Корчинский
— Youtube
— Teachable

🎬 День 2:

Позиция советника: как выигрывать жёсткие переговоры, не вступая в бой — Слава Панкратов
— Youtube
— Teachable

Один проект - разные языки: как договориться со всеми сразу — Дарья Васянина
— Youtube
— Teachable

Win-Win на практике: как с первых минут направить переговоры к взаимной выгоде — Александра Баптизманская
— Youtube
— Teachable

Afterparty 2-го дня: Разбор ваших ситуаций — Слава Панкратов и Александр Орлов
— Youtube
— Teachable

🎬 День 3:

Делегировали — нельзя договариваться: как обсуждать зоны влияния с руководителем — Александра Клименко
— Youtube
— Teachable

Игра престолов внутри корпорации: как договариваться, когда все играют по своим правилам — Андрей Романовский
— Youtube
— Teachable

Почему ваш начальник ведет себя как «Идиот», и как использовать это для развития себя и бизнеса — Александр Орлов
— Youtube
— Teachable

Afterparty 3-го дня: Разбор ваших ситуаций — Александр Орлов и Антон Корчинский
— Youtube
— Teachable

Тут как будто бы нужно прощаться, но нет :)

В этот четверг, приходите на эфир «Конструктивная конфронтация: алгоритм, как договариваться со всеми».

Мы встречаемся и будем делать открытое занятие из одной из наших программ.

Конструктивная конфронтация: алгоритм решения любых проблем с людьми.

Это способ ненасильственного и экологично изменения поведения других людей. Принципы и алгоритм ведения управляемого диалога, который меняет позицию и поведение другой стороны.

Дата: 2 апреля в 15:00 GMT+3
Спикеры: Антон Корчинский и Александр Орлов
Регистрация: 🔗 прямо здесь 🔗

Приходите, чтобы еще больше непоправимо от нас пострадать :)

До встречи в четверг!

Ваша Школа менеджмента «Стратоплан»

❔ Допустим, лаборатория уже определилась с целями. Поняла, зачем ей вообще нужно цифровое решение. Что дальше? Как принимать решение - покупать, заказывать или делать самим?

Этот вопрос мы обсудили перед занятием в нашем Лектории с Константином Альбертовичем

⚡ Когда цель ясна - это уже огромный шаг вперёд. Лаборатория понимает: вот эта задача нас тормозит, её можно автоматизировать. Отлично. Но дальше начинается самое интересное: а как?

Здесь важно понимать одно простое правило: любое программное обеспечение - даже бесплатное - стоит три цены.

1⃣ Первая цена - это лицензия.
Сколько стоит сама программа. Если вы берёте коммерческий продукт - платите за лицензию. Если открытый - условно, ноль. Экономия.

2⃣ Вторая цена - внедрение.
Это не только установка и настройка. Это - серверы, компьютеры, сети, интеграции, обучение сотрудников. Даже если ПО бесплатно - железо купить надо. И кто-то должен всё это настроить. Это деньги. Время. Ресурсы.

3⃣ Третья цена - поддержка.
Программа живёт. Она требует обновлений, исправления ошибок, адаптации под новые требования. Росаккредитация поменяла формат выгрузки? Надо править. Оборудование новое поставили - надо интегрировать. Поддержка - это постоянные затраты. Вне зависимости от того, где вы взяли ПО.

И платить за эти три вещи придётся всегда. Даже если кажется, что вы платите только одну - подписку в облаке, например. На самом деле, вы платите за всё сразу: и за лицензию, и за инфраструктуру, и за поддержку. Просто это "упаковано" в один счёт.

❔ А что выгоднее: купить готовое ПО, взять облачное решение или сделать самим?

Ну, давайте честно. Собственная разработка - это почти всегда дороже, чем кажется на старте. Да, есть такие энтузиасты. Человек работает в лаборатории, не программист, но «на коленке» за полгода накодил систему: учёт реактивов, управление оборудованием, выгрузку протоколов в ФГИС Росаккредитации. Всё автоматизировано - красота!

На первых порах - восторг. Руководство хвалит. Коллеги рады. А потом… тишина. Через год - никаких обновлений. Через два - развитие остановилось.

Почему? Потому что:

1⃣ У человека нет времени. Он же основной своей работой занимается.
2⃣ У него может не хватать компетенций для сложных доработок.
3⃣ А если он уйдёт из лаборатории? Кто будет поддерживать этот код? Кто поймёт, как оно вообще работает?

Вот вы купили машину - а у неё нет запчастей. Так и здесь. Это не продукт - это прототип на энтузиазме. И дальше двигаться по нему сложно.

⭐️ А коммерческий продукт - он живёт. Компания, которая его делает, заинтересована: привлекать клиентов, добавлять функции, следить за стандартами. У них команда: разработчики, тестировщики, поддержка. Они сами обновляют, сами адаптируют под новые требования.

Вы платите - и получаете «в добавку» развитие.

❔ Но бывает же, что готовые решения не подходят? Что тогда?

Бывает. Особенно - в части основного процесса лаборатории: проведения испытаний.
Понимаете, процессы управления оборудованием, документами, рисками, персоналом - они у всех примерно одинаковые. Их можно унифицировать. Под них есть хорошие ЛИМСы, даже по подписке. Бери - внедряй - пользуйся. Даже если сейчас вы работаете «не так», как в системе - значит, вы не работаете оптимально. Система вас научит правильно.

🔔 Но когда речь идёт про конкретные методики, про обработку данных с приборов, про специфические протоколы - вот тут начинаются нюансы.

Даже если две лаборатории работают по одной и той же методике - у них могут быть разные подходы. У одного - оборудование новое, автоматизированное, у другого - классика, «по старинке». Одному удобно одно, другому - другое. И сказать «кто прав» - нельзя.

И вот здесь готовых решений почти нет. Особенно вне узких отраслей. В строительстве, в бетонных лабораториях - да, есть более-менее рабочие ЛИМСы. В водоканалах - тоже пытаются адаптировать. Но в большинстве направлений - пустота.
✅️ Верно?

⭐️ И вот тут - да, иногда выгоднее сделать быстро и своими силами. Не ради масштабирования, не ради красоты - а чтобы снять боль здесь и сейчас.

Например: надо выгружать 50 протоколов в ФГИС. Вручную - три часа. А скрипт написал - и за минуту всё готово. Вот это - ценность. Это - результат. Но! Нужно чётко понимать: это временное решение. Это не фундамент для всей цифровизации. Это как временный мост через ручей. Перейти - можно. Строить по нему скоростную магистраль - уже нет.

❔ А если хочется развивать это внутреннее решение дальше?

Тогда нужно чётко понимать: вы уже не просто автоматизируете процесс - вы становитесь разработчиком ПО.

И тогда возникают вопросы:
1⃣ Готовы ли вы выделить человека на полную ставку?
2⃣ Есть ли у него навыки проектирования архитектуры, тестирования, документирования?
3⃣ Как вы будете передавать знания, если он уйдёт?
4⃣ Кто будет писать техническую документацию? Кто обеспечит безопасность данных?
5⃣ Как вы будете обновлять систему при смене стандартов или требований?

Если нет ответов - развитие остановится. И система превратится в «чёрный ящик», который боишься трогать.

❔ А что посоветуете лабораториям?

Вот мой подход - по шагам:

▫️ Оцените боль. Что именно вас тормозит?
Если это рутинная задача - возможно, хватит скрипта или макроса.

▫️ Посмотрите на готовые решения.
Даже если они не идеальны - может, их можно адаптировать? Или использовать частично?

▫️ Рассмотрите облачные подписки.
Часто это выгоднее: меньше вложений в инфраструктуру, есть поддержка, обновления - всё «в коробке».

▫️ Собственную разработку - только для узких, уникальных задач.
И только если у вас есть человек, который может этим заниматься системно.

▫️ И всегда думайте о будущем.
Сегодняшнее «быстрое решение» не должно стать завтрашним «техническим долгом».

🔥 На нашем семинаре «Внедрение электронных записей и валидация ПО для лабораторий» мы как раз помогаем разобраться с этими решениями: как выбрать, как внедрить без лишнего риска и пройти проверку.

Цифровизация - это не про технологии. Это про устойчивость. Про то, чтобы система работала не только сегодня, но и через год. Через пять.

- отметил Виталий Пичугов

Иногда проще взять готовое - и учиться под него. Даже если сначала неудобно. Зато потом - стабильно, безопасно, масштабируемо.

❗ А «на коленке» - только туда, где срочно и некуда деваться. Но с оговоркой: это временно. И за это тоже придётся платить - пусть не деньгами, так временем и рисками.

Главное - не гнаться за автоматизацией ради автоматизации. Автоматизируйте смысл, а не движение.
⭐️ Согласны?

❤️ Наш канал в Max
Линко Форум. Лаборатории. Аккредитация