«Мы переоцениваем влияние технологий в ближайшие два года и недооцениваем их влияние в ближайшие десять».
Билл Гейтс 🧠
Слушайте, я тут подумал, что буду посматривать, что делают мои бывшие коллеги по большому консалтингу и наиболее интересное приносить сюда на канал
Давайте, например, посмотрим, что за 2025 год интересного компания McKinsey принесла миру
Вот, например, не так давно вышел новый выпуск журнала McKinsey Quarterly — и он почти весь посвящен ИИ. (это отдельная проблема, как мне кажется — management consultants теряют позиции и потихоньку преобразуются в консультантов, помогающих с ИИ организациям. Звучит немного однобоко, как по мне + мое ощущение, что ИИ в некоторых индустриях, где все не так хорошо с данными и навыками — пока просто не готовы. Ну это тема отдельного поста)
Так что же есть интересного в этом отчете
Тут у нас классическая дилемма: с одной стороны, клиенты уже немного устали от хайпа вокруг ИИ, с другой — все главные разговоры в совете директоров так или иначе заканчиваются вопросом «а что у нас с AI‑стратегией?». В результате новый номер журнала за 2025 год выходит под весьма говорящим слоганом «AI joins the team» и фактически превращается в методичку по тому, как жить компаниям в эпоху «агентного» ИИ — когда ИИ не просто подсказывает, а сам начинает принимать решения и дергать ваши бизнес‑процессы за рычаги.
Ниже — что, на мой взгляд, в этом выпуске действительно заслуживает внимания, если вы руководите бизнесом, строите стратегию или просто пытаетесь понять, чем все это закончится.
О чем вообще этот номер
Выпуск 2025 №4 почти целиком посвящен agentic AI — «агентному» ИИ, который не просто генерирует текст, а сам планирует, действует, помнит и встраивается в бизнес‑процессы.
Редакция делает три больших акцента:
- ИИ уже внедрен у большинства компаний, но на P&L это почти не видно — McKinsey это называет «парадокс genAI».
- Следующая волна — ИИ‑агенты, которые будут автоматизировать целые цепочки операций, а не отдельные задачи.
- Чтобы это заработало, компаниям придется менять архитектуру, операционную модель и подход к данным, а не просто «вкрутить чат‑бота поверх».
Главный месседж: парадокс genAI и «агентный» ИИ
McKinsey довольно честно признает:
- около 78–80% компаний уже используют genAI хотя бы в одной функции;
- но более 80% не видят «материального вклада» ИИ в прибыль;
- только 1% считают свою genAI‑стратегию зрелой.
Причины они описывают очень по‑консалтерски, но по делу:
- компании массово внедрили «горизонтальные» use‑cases (Copilot, чатики, ассистенты), которые экономят чуть‑чуть времени у очень многих людей, но не пробивают себе дорожку в P&L;
- «вертикальные» use‑cases, завязанные на конкретные бизнес‑процессы и деньги, редко выходят из пилотов: не хватает MLOps, нормальной интеграции с системами и зрелых решений «из коробки».
Дальше в ход идет концепция agentic AI:
- агенты умеют планировать, помнить контекст, вызывать системы и другие агенты и доводить задачу до результата;
- их цель — не просто помогать человеку, а брать на себя куски процессов: от модернизации легаси‑кода до управления цепочкой поставок или обработкой обращений клиентов.
McKinsey честно говорит: пока genAI в основном повысил «осведомленность и эксперименты», а настоящая трансформация начнется, когда компании начнут перепридумывать процессы под агентов, а не «подклеивать» агентов к старым процессам.
Кейсы: где это уже работает
В отчете есть несколько показательных кейсов, которые хорошо иллюстрируют логику:
- Банк, который модернизирует легаси‑систему из ~400 приложений, переводит разработку в «гибридную фабрику» из людей и агентов. Агенты документируют код, пишут и ревьюят его, прогоняют тесты, люди становятся «супервайзерами». Результат — до 50% экономии времени и усилий команд‑пионеров.
- Исследовательская компания с командой 500+ аналитиков по проверке качества данных запускает мультиагентную систему, которая сама ищет аномалии, шарится по внутренним и внешним сигналам (погода, отзывы, новости), объясняет скачки в продажах и готовит выводы для людей. Потенциал — до 60% роста продуктивности и экономия более 3 млн долларов в год.
Формула понятна:
- агент = «оркестратор» сложного процесса, а не «еще один бот»;
- люди остаются там, где нужна экспертиза и суждение, но перестают быть «ручным glue code» между системами.
Что делать CEO: «агентный» плейбук
Отдельная статья «Call my AI agent» — это по сути чек‑лист для CEO на ближайшие два года.
Что McKinsey предлагает CEO:
- Официально «закрыть фазу экспериментов» с genAI, зафиксировать уроки и перестать жить в режиме бесконечных пилотов.
- Перейти от зоопарка use‑cases к нескольким стратегическим программам, завязанным на реальные домены: обслуживание клиентов, supply chain, риск, разработка продукта и т.п.
- Делать трансформацию не вокруг технологии, а вокруг процессов и персон: не «где бы тут прикрутить ИИ», а «как будет выглядеть работа функции, если 60% рутины делает агент».
- Пересобрать операционную модель: кросс‑функциональные команды (бизнес + процессные дизайнеры + инженеры + IT + данные), а не изолированный «AI CoE в башне из слоновой кости».
И важный организационный акцент: McKinsey приводят пример Moderna, которая объединяет HR и IT, чтобы признавать ИИ не только «тулом», а фактором, меняющим саму конструкцию организации и работу людей.
Не только ИИ: геополитика, операционная модель и потребитель
На фоне всего «агентного» хайпа журнал не забывает про другие большие сдвиги:
Торговля и геополитика
- Серия заметок MGI про «great trade rearrangement» показывает, как пошлины США–Китай будут перетасовывать глобальные цепочки, и почему Европа неожиданно оказывается «поворотным столиком» между США и Китаем.
- Наиболее уязвимыми выглядят электроника и машиностроение — до половины будущего объема торговли в этих секторах может попасть в зону риска при сценариях фрагментации.
Операционная модель 2.0
- McKinsey обновляют свой классический фреймворк 7‑S и рисуют «динамическую систему» из 12 элементов (цель, талант, лидерство, вознаграждения и т.д.), которую можно комбинировать под волатильный мир.
Потребитель и wellness
- Глобальный рынок wellness оценивается примерно в 2 трлн долларов, при этом рост тащат миллениалы и Gen Z в шести подкатегориях — от питания до ментального здоровья.
- В обзоре потребителя 2025 показывают: люди одновременно жалуются на цены и продолжают «сплуржить» — осознанно тратиться на то, что для них важно, просто более избирательно.
Все это неплохо оттеняет ИИ‑повестку: агентный AI — не в вакууме, он работает в мире, где одновременно меняются цепочки поставок, ожидания потребителей и сама логика операционной модели.
Немного личного комментария
Что, по‑моему, хорошо в этом выпуске:
- McKinsey наконец начинает честно говорить про ограниченность «чистого хайпа» genAI и смещается к более взрослому разговору про архитектуру, процессы, организацию и окупаемость.
- Появляется язык для обсуждения следующей фазы — «agentic AI», «agentic AI mesh», «agent‑native systems» — удобно, можно уходить от бесконечного «давайте сделаем нам тоже Copilot».
Что вызывает вопросы:
- подавляющее большинство примеров — из индустрий с очень хорошими данными и сложной, но формализуемой логикой (банки, биофарма, ресерч);
- в секторах, где данные грязные, процессы полуручные и культура с ИТ отношения сложные, предлагаемый «мэш агентов» пока звучит как мечта методолога, а не план на год.
Но как ориентир для того, о чем сегодня думает топ‑менеджмент крупных компаний и что будут спрашивать у вас на стратегсессиях в 2025–2026 годах — этот номер McKinsey Quarterly очень полезен.
Если интересно, в следующем посте можно разобрать отдельно:
- где «agentic AI» действительно может окупиться в наших реалиях,
- а где лучше еще немного подождать, заняться данными и архитектурой, и только потом звать «агентов» в команду.
Хотя, моя глубокая вера пока что в том, что в мире еще долго будут работать старые настраиваемые системы управления. И то, что изменение мышления и поведения сотрудников часто важнее, чем установка новой и даже хорошо себя зарекомендовавшей ИТ системы
А что думаете вы?
Комментарии