«Более жёсткой управленческой среды я не встречала»: что удивило HR Pieff в китайской корпоративной культуре
 
Продолжаем серию наблюдений нашей HR-команды о работе в международных компаниях #PieffGlobal.
В прошлых постах HR-менеджер Pieff Мария Усачёва рассказала о своём опыте работы в американской компании и в японской. Сегодня — о том, что удивило её в китайской корпоративной культуре.
 
За 15 лет работы в HR Мария признаётся: более жёсткой управленческой среды ей встречать не приходилось.
 
Первое, что бросается в глаза, — скорость.
 
Найм часто занимает минимум времени. После одного-двух собеседований сотрудник может практически сразу выйти на работу. Но быстрый вход не означает лёгкий старт. С первого дня от человека ждут результата.
 
Система адаптации и обучения либо минимальна, либо отсутствует вовсе. Предполагается, что сотрудник быстро разберётся в процессах самостоятельно и начнёт приносить пользу бизнесу.
 
Второе отличие — отношение к эффективности.
 
Снижение затрат, поиск более выгодных условий, жёсткие переговоры и постоянная оптимизация воспринимаются как часть ежедневной работы. Если есть возможность сделать быстрее, дешевле или эффективнее — это нужно сделать.
 
Третья особенность — дисциплина.
 
Опоздания, ошибки и отклонения от ожиданий могут напрямую влиять на размер бонусов. При этом публичная критика сотрудников часто воспринимается как обычный инструмент управления.
 
Не менее важна иерархия.
 
Обратиться к руководителю через голову непосредственного начальника практически невозможно. Любой вопрос должен проходить по установленной цепочке. При этом задачи могли меняться очень быстро. Иногда то, что считалось приоритетом сегодня, уже завтра теряло актуальность или полностью пересматривалось.

По словам Марии, со временем она даже выработала собственное правило: не всегда стоит немедленно бросаться выполнять новую задачу — сначала нужно понять, останется ли она актуальной через несколько дней.

Несмотря на все сложности, эта модель действительно давала результат. Компания ежегодно росла примерно на 120%. Но за этими цифрами стояли высокая вовлечённость сотрудников, постоянное давление, жёсткая дисциплина и серьёзная личная нагрузка.
 
_____

Если пост был интересен, ставьте 👍🏼 И делитесь в комментариях, смогли бы вы комфортно работать в такой системе управления?

🇷🇺 Pieff в MAX

Каска работает только когда её носят правильно

На производственной площадке каска — самое очевидное средство защиты. Именно поэтому к ней быстро привыкают, и перестают придавать должную значимость.

Каска может сидеть слишком свободно.
Оказаться сдвинутой на затылок.
Надета поверх капюшона или бейсболки.
Подбородочный ремень не застёгнут.
На корпусе — трещина или след удара, но каску продолжают носить.

👆🏼 Формально СИЗ есть, но фактически защиты уже нет.

Каска — это целая система

Корпус принимает и распределяет удар. Внутренняя оснастка удерживает голову на расстоянии от корпуса и гасит энергию. Регулировка не даёт каске смещаться. Подбородочный ремень удерживает её на голове там, где есть риск слёта.

Каска не сработает как нужно, если:
• истёк срок эксплуатации каски
• корпус или оснастка повреждены
• каска болтается и съезжает при наклоне
• под ней надета шапка, капюшон или бейсболка, которые мешают посадке
• каску используют после сильного удара
• подбородочный ремень есть, но не застёгнут там, где это требуется

Про подбородочный ремень

Застегнутый ремень критичен везде, где каска может слететь: при наклонах, подъёме по лестницам и конструкциям, на открытых площадках при ветре, в стеснённых пространствах, рядом с оборудованием, в зонах с риском споткнуться, поскользнуться или резко изменить положение тела.

5 вопросов для вашего ближайшего совещания

Проверьте на площадке:

• Все ли понимают, в каких зонах каска обязательна — и почему?
• Есть ли привычка проверять каску перед сменой: корпус, оснастку, ремень, регулировку?
• Проверяется ли срок эксплуатации каски по маркировке и документации производителя?
• Используются ли только совместимые подшлемники и утеплители?
• Понятно ли, когда подбородочный ремень должен быть застёгнут?
• Есть ли правило немедленной замены каски после удара, трещины или деформации?

Каска — базовый СИЗ, и базовый не значит второстепенный. Безопасность теряется там, где простые правила начинают игнорироваться и обесцениваться.

🇷🇺 Pieff в MAX

Как можно использовать наши посты #PieffSafety:

1. распространяйте практику: предлагайте проводить «минутки безопасности» на рабочих встречах;
2. если совещания проходят регулярно, проводите «минутки» по очереди, вовлекая разных участников (можно добавить соревновательный элемент — чья «минутка» окажется самой полезной или запоминающейся);
3. пользуйтесь нашим банком «минуток безопасности» — все материалы будут собраны по хэштегу #PieffSafety.

Что происходит с применением ИИ в промышленности

#PieffОбзоры

ИИ в промышленности уже прошёл стадию экспериментов и переходит к измеримому экономическому эффекту.

Где ИИ уже даёт измеримый эффект 👇

Повышение производительности

✔️ Цифровые двойники производственных активов позволяют повысить коэффициент готовности оборудования на 5–10%.
✔️ ИИ-симуляции цепочек поставок повышают точность прогноза спроса до 30% и снижают задержки поставок продукции на 30+%
✔️ Автономная техника и ИИ-диспетчеризация на экскавации и транспортировке горной массы дают рост производительности на 15–20% за счёт непрерывной работы без пересменок, оптимизации маршрутов и сокращения циклов.

Снижение затрат

✔️ ИИ-инструменты управления ремонтным персоналом сокращают расходы на профилактическое ТОиР до ~40% и повышают производительность ремонтных бригад на 20–30%.
✔️ Цифровые двойники могут снижать затраты на обслуживание оборудования до 30%.

Повышение качества продукции

✔️ Системы компьютерного зрения распознают дефекты с точностью выше 99% и в разы быстрее человека.

ОТиПБ

✔️ В горнодобывающих компаниях, внедривших видеоаналитику для контроля безопасности, фиксируется снижение числа инцидентов на 30–50% в течение первого года.
✔️ В производственных компаниях системы компьютерного зрения для контроля СИЗ, зон допуска и опасного поведения персонала дают снижение числа происшествий на 40–60% в первый год.

AI-enabled, а не AI-centered 👇

Крупные промышленные предприятия сегодня — это AI-enabled enterprise: ИИ встраивается в существующие процессы (диспетчеризацию, ТОиР, контроль качества, планирование), повышая их эффективность, но не меняя архитектуру принятия решений. Человек и бизнес-процессы остаются основой, ИИ — усиливающий слой поверх них.

Примеры

Rio Tinto и BHP: сотни автономных самосвалов и буровых установок на отдельных рудниках, ИИ-диспетчеризация транспорта. Это глубокая автоматизация процессов с ростом производительности на 13–30%, но управленческая архитектура компаний в целом остаётся прежней.

На горизонте 10–15 лет логика может измениться: переход к AI-centered enterprise, где операционные процессы роботизированы и интегрированы в единый цифровой контур, а ИИ становится центральным элементом управления, а не поддерживающим. Это другая архитектура предприятия, где данные, алгоритмы и автономные системы определяют ритм работы.

Ближе всего к этой модели — рудник Gudai-Darri компании Rio Tinto: автономные самосвалы, буровые, дроны и единый удалённый операционный центр управляют процессами без постоянного присутствия человека. Это не полностью реализованный AI-centered enterprise, но показательный пример движения в эту сторону.

 
Главный вызов 2026 года

Несмотря на впечатляющие цифры по отдельным кейсам, лишь около 5% компаний достигают значимого эффекта ИИ на уровне всего бизнеса (свыше 5% вклада в EBITDA). Большинство всё ещё в режиме пилотов: около 90% используют ИИ хотя бы в одной функции, но менее 10% — ИИ-агентов на уровне всего предприятия.
 
С чего начинать внедрение ИИ уже сейчас 👇

1️⃣ выбрать бизнес-задачу: какой показатель улучшаем и чью работу меняет ИИ-инструмент
2️⃣ выбрать узкий периметр с измеримым эффектом (одну производственную линию, актив или процесс) и протестировать решение за 60–90 дней
3️⃣ подтвердить экономический эффект на пилоте, прежде чем расширять на другие площадки
4️⃣ параллельно готовить данные и инфраструктуру, без качественных данных масштабирование останавливается
5️⃣ инвестировать в обучение персонала, дефицит навыков и неготовность операционной модели чаще всего не дают пилотам перейти в устойчивый эффект

_____

В Pieff мы видим тот же паттерн в проектах с российскими промышленными компаниями - проекты с понятным бизнес-кейсом и владельцем дают устойчивый результат уже на горизонте одного-двух кварталов.

#PieffТренды #PieffПодход

Если хотите обсудить, какие из этих направлений применимы к вашему производству, то будем рады.

🗣 grigoriy.sidorov@pieff.pro
✏️ Григорий Сидоров

Что посмотреть на выходных,
если хотите объяснить дома,
чем занимаетесь на работе

#PieffРекомендует

Аполлон-13 (фильм, 1995) — инженерная команда решает нерешаемую задачу в условиях полного дефицита времени и ресурсов. Учебник по антикризисному управлению, только с настоящей луной на фоне.

Чернобыль (сериал, 2019) — больше, чем про аварию. Фильм о том, как решение «сэкономить и не поднимать шум» превращается в катастрофу. После просмотра иначе смотришь на любой протокол безопасности.

Форд против Феррари (фильм, 2019) — конфликт инженеров и менеджмента, дедлайны, которые никого не устраивают, и цена компромисса между «сделать хорошо» и «успеть в срок». Знакомо каждому, кто хоть раз защищал бюджет проекта.

Глубоководный горизонт (фильм, 2016) — что бывает, когда экономия на безопасности встречается с давлением сроков. Тяжёлый фильм, но именно поэтому один из самых точных про капиталоёмкие отрасли.

Основатель (фильм, 2016) — история не про бургеры, а про то, как выстроить систему, которая работает без тебя. Про масштабирование, процессы и то, почему хорошая идея без операционной модели — ничто.

_____

Пересылайте тому, с кем планируете киновечер или кто спрашивал у вас совет, что посмотреть на выходных. А если уже видели что-то из списка, поделитесь впечатлением в комментариях: попал ли сериал или фильм в реальность индустрии?

🇷🇺 Pieff в MAX

Стройка не закончена, а денег нет.
CapEx освоен, а EBITDA — нет.

Финансовая модель обещает выход на проектную мощность за 3–4 квартала. В реальности актив ещё год-полтора работает на 60–70% — и никто не может внятно объяснить акционерам, почему.

#PieffTools #PieffМетодология

Есть эмпирический ответ. Terry McNulty ещё в 1998 году разобрал 41 проект и вывел закономерность. Если технология и оборудование проверены, а команда дисциплинированно вела проект — разгон идёт быстро и предсказуемо. Если технология новая, инжиниринг выполнялся с пробелами, а бюджет резали по ходу стройки — разгон растягивается на кварталы дольше плана.

Большинство финмоделей по умолчанию рисуют первый сценарий. Большинство реальных проектов живут по второму.

Разбираем, как отличить оптимистичную модель от реалистичной — и что проверить до утверждения проекта, а не после первого кассового разрыва.

📎 новый материал Антона Кригера — на сайте

Рассказываем главное из IBM CEO Study 2026 — ключевое для промышленности

IBM выпустил новый CEO Study — «Rewiring the C-suite». Опросили 2000 CEO из 33 стран, 21 отрасли. Мы прочитали отчёт и подготовили два вывода, которые совпадают с нашим опытом в индустрии.

💡

Эффект теряется на стыках между функциями

IBM подчёркивает: лучшие результаты дают не отдельные изменения внутри функций, а пересборка работы между функциями. Компании, которые пересмотрели пять ключевых областей — технологии, финансы, HR, операции и кросс-функциональную работу, — в 4 раза чаще достигают целей, заложенных в бизнес-кейсах.
В капиталоёмких индустриях потери часто возникают не внутри одного подразделения, а на стыках.

Пример. Производственное подразделение решает перенести планово-предупредительный ремонт оборудования на более поздний срок. Ремонтная служба узнаёт об этом в последний момент — когда уже сформированы графики работ, зарезервированы подрядчики, заказаны материалы и распределены специалисты. Инструменты ИИ способны практически в режиме реального времени оценить влияние такого изменения на все связанные процессы и автоматически сформировать обновлённый план для всех участников процесса.

Ещё один пример

—

взаимодействие коммерческого блока и производства. Коммерческий блок заключает контракт на поставку угля с определёнными качественными характеристиками и сроками. Но из-за изменения производственного плана, снижения добычи или переноса ремонтов предприятие может столкнуться с риском невыполнения этих обязательств. ИИ позволяет заранее выявить такие риски, сопоставляя данные о добыче, качестве угля, работе обогатительной фабрики, складских запасах и логистике.

Роль ИИ постепенно меняется. Раньше его рассматривали как инструмент автоматизации отдельных функций. Сегодня он становится механизмом координации сложных процессов между подразделениями.

💡

Будущее преимущество компании — в собственной экспертизе, отраженной в ИИ

IBM пишет: лучшие ИИ-решения будут не универсальными, а «своими» — построенными на собственных данных, интеллектуальной собственности и бизнес-логике компании. CEO, которые системно используют собственные данные и экспертизу в кастомных моделях и ИИ-агентах, ожидают на 13% больше выручки в 2030 году от продуктов и услуг, которых сегодня ещё нет.

Даже компании, работающие в одной отрасли, используют разное оборудование, технологии и производственные процессы. В таких условиях универсальный ИИ способен решать лишь общие задачи. Реальную ценность создают специализированные ИИ-агенты, которые учитывают особенности конкретного оборудования, историю его эксплуатации, накопленные данные и производственные цели предприятия.

Поэтому в промышленности главным активом становится не столько доступ к большим языковым моделям, сколько способность превратить собственную инженерную экспертизу и производственные данные в интеллектуальных ИИ-помощников, работающих в интересах предприятия.

Полный отчёт IBM Institute for Business Value, май 2026, прикреплен к посту.

#PieffИнсайты

Три культуры, одна система координат

Весь последний месяц HR-менеджер Pieff Мария Усачёва делилась наблюдениями о работе в американской, японской и китайской корпоративных культурах.

Подводит итог старший партнёр Pieff Владимир Гулыга — за его плечами работа в Африке, Австралии и Азии.
_____

Большое спасибо Маше за развёрнутое описание своих наблюдений в разных корпоративных культурах! Как человеку, которому тоже довелось поработать в разной географии, включая Африку, Австралию и Азию, мне всегда было интересно обобщить этот опыт, чтобы понять сходства и различия.

Для этого хорошо подошёл фреймворк пирамиды системы управления (Wiring Pyramid) — базовый элемент методологии Pieff в части структурирования подходов к управлению в компаниях наших клиентов. Модель состоит из 6 уровней, каждый из которых поддерживает следующий — от целеполагания до визуального лидерства.

Все 6 элементов так или иначе присутствуют в любой корпоративной культуре, но акценты расставлены по-разному — например:

Целеполагание: в китайской культуре — ярко выраженный фокус на непосредственный результат, в японской — скорее инкрементальные постепенные изменения, фокус на стабильность и устойчивое развитие, в американской — прагматичность, прозрачность, следование заранее согласованным правилам игры.

Визуальное лидерство — то, как ведут себя руководители — раскрывает разницу не меньше. В китайской культуре — жёсткая иерархичность и субординация, в японской — демонстрация лояльности и уважения, в американской — менее формальный, открытый подход, стимулирующий вовлечённость сотрудников.

Деятельность каждой компании по определению направлена на получение коммерческой выгоды. Но управленческие процессы для её достижения у них разные.

Поэтому задача повышения эффективности системы управления должна начинаться с понимания её структуры и особенностей отдельных элементов — например, с помощью пирамиды системы управления. И только потом следует разработка мероприятий и их реализация.
_____

Какая из трёх моделей управления — американская, японская, китайская — ближе всего вашей компании? Делитесь в комментариях 👇

#PieffGlobal

«Ленивый, глупый, злонамеренный» — три ярлыка, которые мешают разглядеть настоящую причину

Подчиненный не сделал задачу.
Сделал не так.
Или сделал ровно наоборот.

Первая реакция руководителя почти всегда — раздражение и вывод о подчиненном: не хочет / не может / делает назло.

Старший партнёр Pieff Антон Кригер разбирает формулу «Lazy - Stupid - Evil» (ленивый, глупый, злонамеренный), которую услышал от коллеги из Австралии. Оказалось, что это не шутка, а рабочий диагностический инструмент для руководителя.

В новом материале узнаете:

🔍 почему версия о злом умысле сотрудника должна появляться последней
🔍 что такое фундаментальная ошибка атрибуции и при чём тут руководитель
🔍 5 вопросов, которые стоит задать себе вместо: «что с ним не так?»

Кстати, в нашем недавнем посте про директивное управление и целеполагание тоже писали о том, как трактовать поведение команды, только с другого угла.

📎 читать материал на сайте

#PieffИнсайты #PieffПодход #PieffМетодология

Невидимый риск: негативное влияние ИИ на когнитивные процессы нашего мозга

За последний год вышло несколько крупных исследований о том, как использование ИИ негативно влияет на наши когнитивные процессы — на память, внимание, способность к самостоятельному анализу. В сегодняшнем Safety Share приводим основные выводы из этих исследований:

1️⃣ Потеря «владения» результатом

Исследователи MIT Media Lab с помощью ЭЭГ отслеживали мозговую активность 54 участников, которые писали эссе тремя способами: с ChatGPT, с поисковиком и полностью самостоятельно. У группы с ChatGPT лобные зоны мозга, отвечающие за анализ и синтез, показывали заметно более слабую активность. Участники хуже помнили собственный текст и с трудом могли процитировать то, что «сами» написали несколько минут назад. Часть эффекта сохранялась даже после того, как ИИ убирали из процесса. Таким образом, автор переставал быть «владельцем» текста, не мог критически оценить результат и эффективно воспользоваться им, например для принятия решений.

Что помогает:

• формулировать общую мысль самостоятельно, начальную работу — черновик, гипотезу, структуру решения — делать без ИИ, до обращения к нему
• использовать ИИ для проверки и доработки готовой мысли, а не для её генерации с нуля
• при значимых решениях фиксировать своими словами, почему выбран именно этот вариант

2️⃣ Ослабление критического мышления при высоком доверии к ИИ

Microsoft Research и Carnegie Mellon University опросили 319 специалистов и разобрали 936 реальных рабочих кейсов использования ИИ. Закономерность: чем выше доверие к ИИ, тем реже человек перепроверяет его выводы. И наоборот — чем выше уверенность в собственной экспертизе, тем внимательнее проверяется результат, хотя это требует больше усилий. То есть, чем меньше у человека экспертизы в конкретной области, тем больше вероятность использования галлюцинаций ИИ и выдуманных фактов.

Что помогает:

• относиться к выводу ИИ как к гипотезе, которую нужно проверить, а не как к готовому ответу
• «триангулировать» информацию, полученную через ИИ - обычным поиском, вопросом эксперту
• в командах и рабочих группах проговаривать, где ИИ используется как инструмент, а где решение остаётся за человеком

3️⃣ «Мозговой перегрев» от одновременной работы с несколькими ИИ-инструментами

Boston Consulting Group и Harvard Business Review в марте 2026 года опросили почти 1500 штатных сотрудников. 14% описали устойчивый паттерн: туман в голове, головные боли, замедленные решения к концу дня, гудящее ощущение, которое не проходит после работы. Авторы назвали это «AI brain fry» — не выгорание, а усталость от постоянного контроля за работой ИИ. Эффект сильнее всего проявлялся у тех, кто параллельно вёл четыре и более ИИ-инструмента и вручную проверял каждый результат. В процессе взаимодействия ИИ-человек, человек становится узким местом и вынужден работать на пределе своих возможностей, чтобы пытаться «успеть» за ИИ.

Что помогает:

• ограничивать число параллельно используемых ИИ-инструментов на одну роль или задачу
• не ставить сотрудникам задачи «в три раза больше», просто потому что у них теперь есть доступ к ИИ
• встраивать паузы без экрана и без постоянного ожидания ответа ИИ

_____

Фоновый эффект, о котором стоит помнить

Ещё в 2011 году психологи Sparrow, Liu и Wegner провели простой эксперимент: люди хуже запоминали факты, если знали, что смогут найти их позже в интернете — и лучше запоминали, где их искать, а не сами факты. Это назвали «эффектом Google»: мозг не тратит ресурс на то, что и так «под рукой».

С ИИ работает тот же механизм, только в новом масштабе. Раньше мозг экономил на запоминании фактов. Теперь — на самом процессе размышления: зачем формулировать вывод самому, если через секунду он появится в чате.

Вывод

Все эти исследования напоминают нам о смысле использования ИИ: как вторая голова для рутины — да, освобождает ресурс для настоящих решений, как замена собственному мышлению — нет, постепенно отучает мозг это мышление включать.

#PieffSafety

Пересылайте пост и пишите о своем формате работы с ИИ в комментариях 👇

Дайджест топ-постов: июнь, июль

За два месяца в канале вышло много интересного — от новостей отрасли до историй людей Pieff. Собрали то, что вызвало больше всего интереса у вас, наших подписчиков.

📎 Беспилотные карьерные самосвалы: в России появился регуляторный прецедент
Комментарий Владимира Гулыги о том, почему техника — не главное конкурентное преимущество в автономном ГТК.

📎 Что остаётся за кадром проекта
Материал о том, как выглядит день консультанта на площадке и почему работа не заканчивается с закрытием ноутбука.

📎 Кривые McNulty: проверьте реалистичность выхода на проектную мощность
Почему большинство финмоделей рисуют оптимистичный сценарий разгона, а реальные проекты растягиваются на кварталы дольше плана, и что проверить до утверждения проекта.

📎 IBM CEO Study 2026: что важно для промышленности
Два вывода из опроса 2000 CEO: почему эффект теряется на стыках функций и зачем компаниям своя, а не универсальная модель ИИ.

📎 Невидимый риск: как ИИ влияет на наши когнитивные процессы
Разбор трёх исследований (MIT, Microsoft Research, BCG) о том, что происходит с памятью и вниманием при постоянной работе с ИИ.

📎 Что происходит с применением ИИ в промышленности
Где технология уже даёт измеримый эффект, и почему только 5% компаний получают его на уровне всего бизнеса.

📎 Серия #PieffGlobal: три культуры управления
Наш HR-менеджер поделилась опытом о работе в США, Японии и Китае. А старший партнёр Владимир подвёл итог и через фреймворк Wiring Pyramid показал, как одни и те же 6 уровней управления по-разному расставлены в каждой культуре.

📎 Какие навыки можно забрать из консалтинга
Истории выпускников Pieff — куда они пришли дальше и что из методологии используют сегодня.

Если что-то из этого пропустили — самое время наверстать.

#PieffДайджест