Каждая экономическая эпоха держится на своей технологии — пар, электричество, вычисления, интернет. Она определяет, как компании производят товары, организуют труд и строят конкурентное преимущество. Сейчас возникает следующий уклад, в котором искусственный интеллект становится средой, внутри которой бизнес растет и принимает решения.
О том, как формируется этот новый технологический уклад, что он меняет в экономике и управлении компаниями, рассказывает Сергей Рыжиков, генеральный директор «1С-Битрикс».
Как формируются и сменяются технологические уклады
Технологический уклад — это способ организации производства, обмена и роста в конкретную эпоху. У каждого времени есть своя архитектура: источники энергии, материалы, средства связи, модели управления и труда. Вместе они формируют систему, в которой возникают отрасли, строятся города и появляется новая логика капитала.
Каждый переход начинается с локальных экспериментов, а заканчивается перестройкой всей экономики. Пар дал промышленности фабрики, электричество — распределенное производство и свет в городах, интернет — пространство торговли и коммуникации. За каждым сдвигом стоит общий закон — рост производительности и скорости, с которой знания превращаются в результат.
Искусственный интеллект следует той же траектории. Сегодня он кажется сложной технологией, требующей адаптации и инвестиций, но именно из таких «сыроватых» инструментов рождаются новые уклады. Уже сейчас ИИ перестраивает процессы, управление и образование, а через несколько лет станет тем же базисом, каким однажды стало электричество. Понимание этой динамики помогает бизнесу увидеть границу между уходящей моделью и зоной будущего роста.
Почему искусственный интеллект открывает новый технологический цикл
Каждая технологическая эпоха рождалась в момент, когда человек передавал машинам часть своих функций: сначала физическую, потом вычислительную, затем коммуникационную. Искусственный интеллект становится следующим шагом — он передает системам способность рассуждать и принимать решения.
Впервые технология влияет не только на труд, но и на знание как производственный ресурс. Машины начинают обучаться на данных и создавать новые знания, которые тут же возвращаются в процессы — без разрыва между анализом и действием. Такой замкнутый цикл превращает ИИ в инфраструктуру роста: чем активнее компания работает с данными, тем быстрее повышает эффективность, точность и масштаб операций.
Например, внутри «1С-Битрикс» поддержку пользователей теперь обеспечивает система, где около 60% обращений закрывает нейросеть, а уровень удовлетворенности сравним с работой опытных специалистов. Команда сократилась с 200 до 50 человек, а документация почти на 70% формируется автоматически. Такие изменения показывают рост управляемости и ускорение бизнес-процессов.
Что меняется для компаний в новом технологическом укладе
Главное изменение — скорость, с которой компания способна учиться. Раньше производительность зависела от числа людей и выстроенных процессов, теперь — от того, как быстро системы обрабатывают данные и превращают их в решения.
Бизнес перестраивается вокруг единого контекста данных. Из разрозненных функций выстраивается связная экосистема, где инфраструктура, алгоритмы и накопленные знания формируют основу конкурентного преимущества. Чем быстрее компания накапливает и использует этот контекст, тем устойчивее становится ее модель роста.
Управление и новая логика решений
ИИ также меняет саму структуру управленческих циклов. Решения больше не проходят длинную цепочку согласований — они формируются в процессе работы системы, которая видит сигналы и предлагает варианты корректировок. Управление превращается в непрерывный цикл экспериментов и обратной связи, где скорость реакции становится ключевой метрикой эффективности.
Роль лидера в этой модели — проектировать среду, в которой компания способна учиться сама. Теперь не нужно управлять процессами вручную, гораздо важнее выстраивать среду, где решения принимаются быстро и на основе фактов. Для этого данные из разных систем — продаж, поддержки, разработки, маркетинга — должны стекаться в общий контур и обрабатываться без задержек. Такой механизм позволяет организации видеть изменения в момент их возникновения и реагировать на них сразу, без долгих согласований. Скорость прохождения этого цикла становится новым показателем эффективности компании.
Неизбежность технологической зависимости
Технологическая зависимость — естественное следствие развития. Каждая новая система повышает производительность, но одновременно становится основой, без которой бизнес уже не может работать. Искусственный интеллект продолжает эту линию и объединяет процессы, знания и решения в единую операционную среду.
Главная задача компаний на текущий момент — научиться управлять этой средой осознанно. Не расширять применение технологий, а выстраивать устойчивость: следить за качеством данных, прозрачностью алгоритмов, скоростью обновления знаний. В такой архитектуре эффективность определяется не масштабом, а стабильностью контуров, на которых держится вся организация.
Компании, которые смогут поддерживать прозрачность процессов и точность работы систем, сохранят контроль над своей эффективностью и развитием. Для бизнеса это новый тип компетенции — умение управлять не только людьми и финансами, но и технологической средой, в которой живет организация.
