Чому в сучасних компаніях система прийняття рішень часто працює неправильно? Три типові проблеми

Ефективність багатьох великих компаній сьогодні опиняється перед викликом. Молоді стартапи часто перевершують стабільні організації не завдяки більшому досвіду чи ресурсам, а завдяки швидкості прийняття рішень. У них менше ієрархії, погоджень і коротший шлях від ідеї до дії. Тому у таких командах рішення швидше проходять через організацію, а залежності між людьми і функціями простіші.

Сьогодні цей ефект підсилюють технології. Компанії вже використовують AI, щоб приймати рішення: система швидко збирає дані, аналізує їх, порівнює варіанти та видає готові поради керівникам. 

Натомість у більшості класичних організацій AI поки використовують переважно як інструмент, що прискорює окремі процеси – аналіз даних, написання технічної документації, підтримку клієнтів чи рекрутинг. У такому вигляді він справді допомагає працювати швидше на конкретних ділянках, але майже не впливає на швидкість реалізації проєктів у цілому. 

Цю проблему підсвічує спеціаліст із AI-driven операцій та організаційних систем Володимир Каришев. Він розповів, чому система прийняття рішень працює некоректно та як це можна виправити. 

Чому компанії використовують AI неправильно 

За спостереженнями Володимира Каришева, більшість компаній сьогодні фактично рухаються у двох паралельних реальностях. З одного боку, вони впроваджують AI для прискорення окремих задач, а з іншого – залишають незмінною саму систему прийняття рішень. У результаті це виглядає як рух старою, гіллястою і місцями зруйнованою дорогою, поруч із якою вже побудовано швидкісний автобан. Тобто технологія є, але організація продовжує рухатися старим знайомим маршрутом.

Це відбувається через глибшу структурну проблему – систему прийняття рішень. Саме вона визначає, як швидко організація йде вперед і фактично є її мотором. Кожен продукт, проєкт або операційна дія рухаються через послідовність управлінських рішень. З часом компанії обростають великою кількістю спеціалізованих відділів, кожен із яких відповідає за свою частину процесу. У цьому місці дорога прийняття рішень починає проходити через дедалі більше погоджень, залежностей і внутрішніх «розв’язок» між підрозділами.

Три типові проблеми та їх причини 

У великих організаціях така система зазвичай створює три типові проблеми: затримки у прийнятті рішень (decision latency), тертя під час їх виконання (execution friction) та втрати часу на координацію між підрозділами (coordination loss). У результаті багато процесів, які були значно прискорені завдяки новим технологіям, застрягають «у пробці», але вже на рівні управлінських рішень.

Першою проблемою є загальна затримка прийняття рішень в корпорації. Їх часто відкладають в очікуванні даних від іншого підрозділу, додаткових погоджень або уточнення пріоритетів. У різних відділів можуть бути власні задачі та KPI, які не враховують залежності інших команд. Результат – частина роботи зупиняється в очікуванні рішень, від яких залежить наступний етап. Навіть невеликі затримки на цьому рівні можуть накопичуватися і значно уповільнювати рух усієї організації.

Однією з причин таких затримок є перевантаження контекстом – cognitive overload. Керівники та лідери змушені тримати в полі уваги великий обсяг інформації: бізнес-цілі, технічні обмеження, ресурси, ризики, позиції різних стейкхолдерів. Коли інформація розпорошена між різними системами або суперечлива, навіть досвідчені менеджери починають відкладати рішення або приймати їх на основі неповного контексту, нібито в очікуванні «зеленого світла» на дуже довгому світлофорі. У таких ситуаціях темп організації часто залежить від інтуїції, особистого досвіду і навіть таланту конкретного керівника. Тобто від людського фактора, який стає ризикованим при настільки інтенсивному русі бізнесу.

Навіть після того, як рішення прийнято на вищому рівні, можуть виникати подальші проблеми з його інтеграцією. Execution friction з’являється тоді, коли різні команди по-різному інтерпретують одне й те саме рішення. Виникають додаткові запитання, нові обговорення або коригування курсу. Частину роботи доводиться переробляти, що забирає додатковий час і знижує передбачуваність результатів.

Ще одним джерелом проблем виконання рішень є втрати під час координації. У великих організаціях більшість рішень має багато залежностей між підрозділами або зовнішніми партнерами. Якщо ці залежності не синхронізовані, навіть невелика затримка в одному місці може створити ланцюгову реакцію і зупинити роботу кількох команд.

Яким має бути перший крок, щоб виправити ситуацію

Через збої, які ми згадали, виникає парадокс: кожен відділ працює професійно і виконує плани, але загальна швидкість компанії не зростає. Нові проєкти гальмують, а робота стоїть на місці. У таких випадках проблема рідко в людях чи програмах. Найчастіше вона у самій системі, за якою проходять і втілюються управлінські рішення. 

Це спостереження не є теоретичним. Володимир працював із проєктами на абсолютно різних етапах розвитку.

По-перше, це були молоді AI-native стартапи, як-от український Competera та американський Higgsfield.

По-друге – великі організації рівня Ideasoft.io, яка виросла до команди у понад 400 фахівців і зрештою була придбана Sigma Software Group (Україна).

Також у його досвіді є fintech-платформа Global Ledger, що пройшла стратегічну M&A-угоду у 2022 році. Окреме місце займає співпраця з глобальним healthtech-продуктом Flo Health, чия аудиторія перевищує 300 мільйонів користувачів.

Саме цей контраст – між швидкістю стартапів і інерцією великих структур – дозволяє чітко побачити, що проблема лежить не в використовуванні технології, а в самій логіці прийняття рішень.

Саме тому першим кроком до підвищення організаційної швидкості є діагностика системи прийняття рішень. Розуміння того, де саме виникають затримки, тертя або втрати координації, дозволяє побачити реальні вузькі місця і закласти основу для реальної трансформації – такої, де технології починають працювати не паралельно процесам, а разом із ними.