Мы привыкли считать, что технологии автоматически делают бизнес лучше.
Но иногда происходит обратное.
Рассказываю, почему мы решили не наращивать IT-сложность, как считаем цену ошибок в логистике и почему ИИ уже начинает менять конкуренцию.
Когда система становится сложнее людей
Один из неожиданных выводов последних месяцев — наша IT-система начинает становиться сложнее, чем люди, которые в ней работают.
Нагрузка на IT сейчас выглядит так:
- 30–40 доработок в месяц
- очередь задач около 2–3 недель
- всё больше локальных решений и «костылей»
Это типичная ловушка цифровой трансформации.
Каждое изменение кажется полезным. Но в сумме система постепенно теряет управляемость.
Поэтому мы приняли довольно нетипичное решение:
- не наращивать IT-сложность.
Фокус на ближайшие годы — упрощение процессов и сокращение избыточных автоматизаций.
Иногда лучший апгрейд системы — это убрать половину функций.
Telegram и цифровые инвестиции
Отдельная дискуссия была вокруг инструментов внутри Telegram.
С одной стороны, это удобная среда для коммуникаций и сервисов. С другой — всегда остаётся риск регуляторных ограничений.
Поэтому мы решили не инвестировать в сложные технические разработки внутри платформы.
Фокус остаётся на более простых вещах:
- дисциплина менеджеров
- понятные сценарии коммуникации
- минимальная техническая зависимость
Иногда ручная работа оказывается устойчивее сложных систем.
Цена управленческой ошибки в логистике
Мы пересобрали модель расчёта дефекта в перевозке.
Раньше менеджеры смотрели на проблему довольно просто:
если маржа по перевозке была условно 100 тысяч рублей, то ошибка стоила примерно этих же денег.
Но реальная экономика выглядит иначе.
В новой модели учитываются:
- НДС на маржу
- налоги
- расходы на IT
- маркетинговые расходы
В результате цена одной ошибки может оказаться в разы выше, чем кажется на первый взгляд.
Сейчас мы готовим упрощённую версию этой модели для менеджеров и операционного блока. Когда люди начинают понимать экономику решений, качество работы меняется быстрее любых регламентов.
AI и анализ звонков менеджеров
Ещё одна идея, которую мы обсуждали — анализ разговоров менеджеров с помощью ИИ.
Концепция выглядит так:
- менеджер ведёт разговор → система анализирует запись → после звонка выдаёт рекомендации.
Фактически это может стать личным тренером по продажам.
Идея кажется перспективной, особенно для малого бизнеса.
Но перед реализацией нужно оценить:
- юридические ограничения записи разговоров
- реальный спрос на рынке
Пока это остаётся на стадии концепции.
Как компании становятся заметными для ИИ
Интересный вопрос, который появился в обсуждениях — как компании становятся видимыми для AI-агентов.
Сегодня всё больше систем ищут поставщиков и партнёров автоматически.
И у таких систем есть простая логика: они лучше видят компании, у которых есть
- структурированный контент
- понятное позиционирование
- реальные кейсы
Поэтому отдельная «оптимизация под ИИ» нам не нужна. Достаточно просто делать прозрачный и понятный бизнес.
Встречи CEO–COO
Мы также протестировали новый формат регулярных встреч между CEO и COO.
Главная проблема таких встреч — смешивание разных типов вопросов:
- операционных
- стратегических
Когда они перемешиваются, разговоры становятся длинными, а решения — медленными.
Сейчас готовим структурированный шаблон встречи:
- операционный блок
- стратегический блок
- чёткие тайминги
Иногда простая структура экономит часы управленческого времени.
Парето как инструмент управления
Мы запускаем цикл внутренних встреч по эффективности. Первая тема — принцип Парето (20/80). Но задача не в том, чтобы просто рассказать теорию. Формат встреч — мини-воркшоп для 30–35 человек.
Каждый участник должен ответить на простой вопрос:
«Что ты сделаешь в понедельник?»
Если стратегия не превращается в действия, она остаётся просто красивыми словами.
