Благодарность
Отдельное спасибо Калине Яркиной — за тонкое редактирование, внимательность к стилю, структурное чутьё, а также за поддержку и вдохновение на всём пути работы над книгой.
Благодаря совместной работе текст стал чище, яснее и ближе к читателю.
Эта книга не только про ИИ — она и про людей, которые помогают идеям обрести форму.
Спасибо, Калина, что стала частью этого проекта.
Введение
Искусственный Интеллект — не модный инструмент. Это Новая Управленческая Модель (НУМ).
А. А. Несмеянов
Почему управленцы должны первыми понять суть ИИ.
Несколько лет назад я открыл ChatGPT (Чат-джи-пи-ти). Был вечер, отчётный период, мысли разбегались — типичная ситуация. Из любопытства набрал: «Сделай сводку по ключевым финансовым показателям, исходя из этих данных» и вставил Excel-таблицу. Через минуту на экране был текст лучше, чем я сам бы написал. Логика, структура, чёткие формулировки. Я удивился не потому что ИИ справился, а потому что… я почувствовал себя как будто рядом со мной сел очень умный ассистент. Спокойный. Не спорит. Быстрый.
Но настоящий «перелом» случился позже.
Мы планировали запуск нового продукта в одном из филиалов. Обычная схема: обсуждения, презентации, прогнозы. Вроде всё логично. Но я решил попробовать: загрузил ИИ несколько вариантов рыночных сценариев, добавил вводные по поведению клиентов и спросил — «Где слабое место нашей гипотезы?»
ИИ выдал: «Проблема в том, что ваш план опирается на прошлые модели спроса, не учитывая изменение поведения в канале Х. Вот как это выглядит в данных…»
Я перечитал это трижды. Он оказался прав. Мы это чувствовали, но не могли точно сказать. А ИИ показал это быстро, спокойно, без амбиций. И в этот момент я понял:
ИИ — не просто помощник. Это инструмент для другого мышления. Не линейного, а многослойного. Не реактивного, а системного.
Что я понял, работая с ИИ.
Если раньше эффективность управления определялась скоростью реакции и опытом, то теперь на первое место выходит структура мышления и умение задавать вопросы.
ИИ обостряет управленческое зрение — не заменяет его.
Я увидел, как меняется динамика:
• Люди начинают мыслить чётче, если им помочь правильно задать вопрос ИИ.
• Решения принимаются быстрее, потому что ненужный «шум» отсеивается.
• А главное вскрываются слабые места в мышлении: где мы строим догадки, а не гипотезы. Где верим в опыт, а не проверяем факты.
ИИ дисциплинирует мышление. И в этом его главная ценность для управленца.
Мышление меняется — процессы меняются.
Когда ты начинаешь мыслить иначе — иначе ведёшь совещания, иначе формулируешь задачи, иначе подходишь к планированию. Это не про «поставить ИИ в чат», это про смену управленческой модели:
• Вместо контроля — фокус на потоках и паттернах.
• Вместо интуитивного опыта — мышление через гипотезы и сценарии.
• Вместо реакций — системная проактивность.
ИИ меняет не только стиль управления, но и сам подход к нему: от иерархии к оркестровке, от интуиции — к прозрачным моделям принятия решений.
Зачем эта книга.
Я написал эту книгу не для тех, кто хочет «разобраться в нейросетях». А для тех, кто отвечает за команды, бюджеты, стратегии и понимает: если мы не пересоберём стиль управления, мы отстанем.
ИИ уже стал конкурентным преимуществом в решениях, в темпе, в ясности. И ваша задача — не стать техническим специалистом, а научиться ставить ИИ правильные вопросы, использовать его как системного помощника для управленческих решений.
Что вы найдёте в книге:
• В Части I — развенчание мифов и переосмысление роли ИИ.
• В Части II — как ИИ влияет на мышление и стиль управления.
• В Части III — пошаговый подход к внедрению ИИ в команду и процессы.
• В Части IV — инструменты, шаблоны, подсказки и примеры промптов.
• В Части V — как ИИ трансформирует бизнес-модели и что будет с теми, кто опоздает.
Провокационный вопрос для начала:
Что произойдёт, если ваш конкурент начнёт использовать ИИ на 6 месяцев раньше вас в управлении приоритетами, в анализе клиентов, в принятии решений?
Ответы в главах этой книги.
ЧАСТЬ I. Переосмысление роли ИИ
Глава 1. Мифы об ИИ: от страха к пониманию
Личная история: как мифы тормозят реальные решения.
Помню, как в начале пути мне позвонил знакомый руководитель одного из отдела филиала крупной торговой сети и сказал:
«Ты серьёзно собираешься внедрять этот ИИ в управлении? Это же баловство. Он же не понимает рынок. И вообще пока ИИ дойдёт до уровня руководителя, мы уже на пенсии будем».
Я не стал спорить просто предложил ему маленький эксперимент. Попросил показать план работы на квартал и его приоритеты. Через полчаса мы вместе загрузили данные в ИИ и задали простой вопрос: «Какие участки в этом плане наименее обоснованы данными?» и получили три зоны риска, на которые он сам не обратил внимания.
Через неделю он позвонил и признался: «Не думал, что ИИ может так вскрывать управленческие дыры».
Этот случай стал для меня поворотным. Я понял: главный барьер не в технологиях. А в управленческом мышлении, в мифах, которые парализуют действия.
Таблица: разборов популярных мифов.
Почему мифы опасны:
Каждый из этих мифов — это не просто ошибка мышления. Это реальный тормоз роста:
• Задержка во внедрении инструментов → медленнее принятие решений.
• Страх перед «сложностью» → отказ от экспериментов и поиска новых подходов.
• Ожидание «идеального ИИ» → упущенное время, когда можно было учиться на практике.
Главное — мифы создают иллюзию безопасности. Руководитель думает: «Пока подожду, пусть другие попробуют». А реальность такая: ожидание — тоже стратегическое решение. Просто чаще всего — в сторону стагнации.
Кейс: как один миф стоил бизнесу доли рынка.
Одна производственная компания (назовём её «ТехПром») отказалась от внедрения ИИ в анализ клиентских заказов. Генеральный считал, что «это игрушка, а не аналитик», и продолжал опираться на ежемесячные отчёты и личную интуицию.
В это же время конкурент подключил ИИ-аналитику, которая выявила: часть заказчиков меняет поведение переход на небольшие, но частые закупки. Это дало конкуренту шанс адаптировать логистику и тарифы.
Через 6 месяцев доля «ТехПрома» в сегменте упала на 12%. Их клиентам уже было проще и выгоднее работать с более гибкой системой конкурента. Почему? Потому что ИИ показал неочевидную тенденцию и это превратилось в преимущество.
Вывод: мифы — роскошь, которую мы не можем себе позволить.
Если вы руководитель, у вас нет времени ждать, пока технологии «дозреют». Они уже здесь. ИИ — не волшебная кнопка. Но он даёт вам новый стиль мышления, новый инструмент проверки гипотез, новый уровень ясности.
Начните с малого:
• Сформулируйте 1 управленческий вопрос, на который давно ищете ответ.
• Задайте его ИИ (в ChatGPT, DeepSeek или GigaChat).
• Сравните что изменилось в вашем мышлении после этого диалога?
Контрольные вопросы:
1. Какие из мифов вы слышали или разделяли сами?
2. Есть ли в вашей команде «наблюдатели», которые ждут, когда ИИ станет «идеальным»?
3. Какой управленческий риск вы можете уменьшить уже сейчас с помощью ИИ?
Глава 2. ИИ не заменяет — он усиливает
Однажды мы готовились к стратегической сессии. Было много данных, много эмоций и мало времени. Раньше я бы собрал свою «ударную группу» аналитиков, маркетологов, пару «сильных» менеджеров. Трое суток обсуждений, презентаций, таблиц…
В тот раз я решил пойти иначе. За два дня до сессии я сформулировал основные вопросы к ИИ:
• «Какие гипотезы по росту в регионе N не подтверждаются данными?»
• «Сравни поведение клиентов до и после запуска акции Х, где отклонения?»
• «Собери риски, если мы увеличим долю через снижение цены»
ИИ выдал сырые, но чёткие материалы. Я переработал их и уже на сессии мы с командой не теряли время на сбор вводных, а начали с критики гипотез и поисков точек роста.
В итоге:
• за 6 часов результат, на который раньше уходило 3 дня;
• новые идеи не «из головы», а из реальных паттернов;
• люди почувствовали: у нас появился «второй мозг».
И вот тогда я понял: сильный управленец с ИИ становится «управленцем в квадрате». Его решения точнее, скорость выше, фокус — глубже.
Почему ИИ не заменяет, а усиливает.
ИИ — не волшебник и не заместитель. Он:
• Не ставит цели — но проверяет, насколько они реалистичны.
• Не принимает решения — но выявляет риски и альтернативы.
• Не общается с командой — но готовит аргументы и сценарии.
Это как рентген для управленца. Ты видишь то, что раньше оставалось на уровне интуиции.
Таблица: сильное и слабое управление в эпоху ИИ
ИИ усиливает сильных и обнажает слабость у слабых.
ИИ — зеркало, а не кнопка «сделай за меня».
Самая частая ошибка людей ждать от ИИ готовых решений. Но ИИ — диалоговое зеркало: он отражает твой стиль мышления, твою ясность, твою структуру. И если ты задаешь размытые вопросы ты получаешь такой же результат.
Плохая постановка задач в ИИ — не ошибка ИИ. Это недисциплинированное мышление управленца.
Кейс: два руководителя — один ИИ, разный эффект.
Компания внедрила ChatGPT Pro в несколько подразделений.
Руководитель отдела продаж начал с шаблонов: «Сделай письмо», «Сделай отчёт».
Итог спустя месяц эффект печальный. Он сказал: «ИИ ничего полезного не даёт».
Руководитель в отделе маркетинга задавал ИИ вопросы, типа:
• «Какие темы больше всего вовлекают нашу ЦА?»
• «Сравни поведение аудитории в разных регионах по времени суток»
• «Проверь, где есть аномалии в отклике на офферы»
Итог через месяц: рост конверсии +17%, снижены расходы на A/B тесты. Почему?
Один давал «задачи для ИИ». Второй — работал с ИИ как с стратегическим фильтром.
Вывод. Вы + ИИ = масштаб вашей силы
ИИ — мультипликатор. Он не умнее вас. Но он поможет вам:
• видеть слабые места раньше
• проверять идеи быстрее
• формулировать яснее
Но только при одном условии: если вы готовы сами думать структурно.
Контрольные вопросы:
1. В каких задачах вы сейчас ждёте от ИИ «готового ответа», а не работаете с ним как с фильтром?
2. Где ваш ИИ уже помогает вам видеть глубже?
3. Какие ошибки в постановке задач вы замечаете у своей команды?
Глава 3. Новая логика управления
Что такое «старая» логика и почему она больше не работает.
Ещё недавно мы принимали решения, как учил опыт:
— увидел проблему → позвал команду → собрали мнение → выбрали вариант;
— планировали на квартал вперёд ориентируясь на интуицию и рынок «как раньше»;
— приоритеты формулировались «от ощущений»: где сильнее горит — туда и идём.
Это работало. Но мир изменился. Скорость информации, сложность систем, поведение клиентов всё стало менее предсказуемым.
Старая логика не выдерживает новый темп. Она не даёт форы — она тормозит.
Таблица: Контраст, старая логика и новая (data-driven + ИИ)
История из практики: ИИ как фильтр в хаосе.
Была ситуация, когда одновременно:
• закрывался ключевой клиент;
• уходил сотрудник из команды;
• стартовал новый проект.
Классика управленческого перегруза. Раньше — суета, пожар, чаты, нервы. В этот раз я задал ИИ 3 простых запроса:
• «Оцени потенциальный убыток от ухода клиента и как его компенсировать»
• «Какие риски в проекте критичны при нехватке ресурса»
• «Что будет, если отложить запуск на 2 недели — какие потери / выгоды»
ИИ не дал мне решение. Он выдал карту сигналов. Я увидел, что клиент уже не самый прибыльный. А проект крайне чувствителен к таймингу. Именно ИИ помог навести управленческую ясность. Я начал действовать не из стресса, а от структуры.
Новая логика: как управлять через ИИ.
Вместо интуиции — данные. Ты всё ещё принимаешь решения. Но теперь проверяешь: на чём основаны мои предположения? ИИ помогает задать себе этот вопрос и вычистить самодовольство.
Вместо хаоса — приоритеты. ИИ может проанализировать десятки факторов и сказать: вот 3 зоны, где эффект максимальный. Всё остальное — шум. Это мощнейший фильтр.
Вместо догадок — прогнозы. ИИ умеет не просто «подсказать», а смоделировать: что будет при разных сценариях. Это не гадание это управленческая проактивность.
ИИ как системный фильтр и стратег. Он не лидер. Но он делает лидера более точным, спокойным и дальновидным.
Кейс: как ИИ изменил подход к совещаниям.
В одной ИТ-компании руководитель начал внедрять ChatGPT для подготовки к совещаниям. Не для «эффекта», а чтобы экономить время. Обычная подготовка занимала 4–5 часов: собрать данные, придумать повестку, сформулировать цели.
Что получаем с ИИ:
• данные загружались в таблицу → GPT делал сводку с отклонениями;
• руководитель формулировал 3 ключевых вопроса → GPT помог уточнить и приоритизировать;
• совещание начиналось не с «обсудим всё», а с: «Есть три гипотезы. Вот данные. Обсуждаем сценарии».
Через 1 месяц:
• время подготовки сократилось в 2 раза;
• количество решений после встреч выросло на 40%;
• команда начала копировать стиль — и сама использовать ИИ;
ИИ стал не просто помощником. Он изменил саму структуру управленческого взаимодействия.
Как начать? 3 действия для перехода к новой логике.
Проверь свои управленческие вопросы. Задай ИИ вопрос в таком ключе: «Какие риски я недооцениваю в проекте XXX?» Сравни с тем, как обычно спрашиваешь коллег. Ты удивишься разнице в глубине ответов.
Начни планировать не «что делать», а «что проверить». Сформулируй гипотезы, а не задачи. И спроси ИИ, какие данные их подтверждают.
Внедри правило: «сначала ИИ → потом обсуждение». Перед обсуждением идеи прогоните её через ИИ. Пусть он находит слабые места и предлагает альтернативы. Это экономит часы и снимает эмоциональный шум.
Контрольные вопросы:
1. В каких решениях вы по привычке опираетесь на интуицию?
2. Что вы обсуждаете с командой, что мог бы «отфильтровать» ИИ до встречи?
3. Какая гипотеза в вашем бизнесе могла бы быть проверена ИИ уже завтра?
ЧАСТЬ II. Управленец и ИИ: мышление, стиль, инструменты
Глава 4. Как ИИ меняет стиль мышления управленца
Когда я начал разговаривать с ИИ — я впервые понял, как плохо формулирую мысли сам для себя.
Я долго считал, что умею чётко мыслить. Пока однажды не попробовал сформулировать через ИИ простую управленческую задачу: «Помоги мне определить стратегию развития отдела на следующий квартал».
Ответ? Размытый, скучный, бесполезный. Почему? Потому что мой вопрос был такой же — неструктурный и общий.
Я переформулировал свой вопрос, в котором было несколько дополнений:
• «На основе этих KPI за последние 3 месяца какие направления показывают замедление и требуют усиления?»
• «Какой из сценариев даст больший прирост, если ограничение ресурсы и время?»
• «Построй план из 5 шагов по достижению цели Х, учитывая риски и узкие места»
ИИ не просто ответил он втянул меня в размышление, где вопрос = мышечная работа. Я начал по-другому думать и о команде, и о себе. ИИ стал не только помощником он стал тренером мышления.
Новые вопросы → новые ответы.
ИИ «не читает мысли». Он отвечает ровно на то, как вы спрашиваете. Если вопрос расплывчатый — ответ будет шумом. Если вопрос чёткий — ответ становится инструментом действия.
ИИ вынуждает управленца:
• уточнять контекст
• сужать рамки
• формулировать цели
• предугадывать риски
Это и есть новый стиль мышления: от разговоров к структурированию реальности.
Таблица: Как научиться формулировать мысли в общении? 3 слоя вопроса к ИИ.
Формулируя вопрос, ты как будто «раскладываешь» своё мышление. И в этом ключевой сдвиг.
Управленец = архитектор смыслов
Раньше от руководителя ждали: решения, указания, контроля. Теперь — ясности, навигации, постановки правильных вопросов. ИИ требует этого и усиливает тех, кто умеет.
Вы больше не просто принимаете решения. Вы выстраиваете рамки, в которых команда и ИИ могут думать вместе. Это и есть новая роль управленца — архитектора смыслов.
Кейс: как ИИ «воспитал» нового руководителя.
В одной компании новый руководитель отдела развития не мог добиться ясности от команды. Стратегии путались, отчёты громоздкие, решения затянутые.
HR предложил необычное решение: попросить каждого сотрудника сформулировать свои задачи на квартал, прогнав их через ИИ.
Цель — не получить ответ, а увидеть, умеют ли люди структурно думать.
Результаты:
• те, кто формулировал размыто, получили невнятные ответы;
• те, кто работал через чёткие вопросы сразу показали зрелость мышления;
• сам руководитель начал тренироваться каждый день: «Как я бы задал это ИИ?»
Через 2 месяца отдел начал работать иначе: не быстрее, а яснее. ИИ стал зеркалом качества управленческого диалога.
Как начать? 3 упражнения для «прокачки мышления» через ИИ.
Упражнение 1. Преврати интуицию в гипотезу
Вместо «мне кажется, отдел маркетинга буксует» → «Проверь по этим KPI, где темпы просели, и предложи возможные причины»
Упражнение 2. Сформулируй стратегический вопрос в 3-х редакциях
Сначала формулируй так, как думаешь в моменте (как оформились мысли в голове). Потом переформулируй чётче. Потом максимально структурно.
Пример:
— Что делать с продажами?
— Почему продажи упали в сегменте B?
— Какие действия дали бы +10% в сегменте B, учитывая текущий спрос и ресурсы?
Упражнение 3. Проводи «зеркальный разбор»
Каждую неделю один управленческий вопрос прогоняй через ИИ. Цель: не ответ, а анализ — как ты мыслишь и как можно чётче.
Контрольные вопросы
1. Какой управленческий вопрос ты сформулировал бы ИИ прямо сейчас?
2. Где в твоих задачах «мало ясности» и ты это чувствуешь, но не структурируешь?
3. Кто в твоей команде уже умеет формулировать мощно, а кого стоит этому научить?
Глава 5. Управленческая ясность: как ИИ «воспитывает» дисциплину мышления
ИИ не про «волшебный ответ». Он про вопрос, который ты должен уметь задать.
А. А. Несмеянов
Когда мы внедряли ИИ в одну из команд, я заметил странное. Вроде бы всё есть: данные, цели, чат с ИИ открыт. Но… результата нет.
Почему?
Я начал слушать, как люди формулируют задачи.
— «Проверь, всё ли нормально с проектом»
— «Помоги с отчётом»
— «Предложи идеи»
Это не задачи. Это шума больше, чем смысла. Я сам дал ИИ задачу: «На основе данных по 5 проектам за квартал проверь, где риски превышают норму, и какие гипотезы подтвердились?»
Ответ пришёл через минуту. И я понял: дело не в ИИ. Дело в качестве управленческого мышления. ИИ просто начал требовать от нас того, что давно нужно было развить: ясность, приоритет, работа с неопределённостью.
Постановка задач: ИИ не понимает «на авось».
Он как зеркало ваших управленческих формулировок: чётко сформулировал → получил результат; размыл → получил «водичку».
Что важно для постановки задач ИИ:
• контекст: «На основе чего»
• цель: «Чего я хочу»
• ограничения: «Что учесть»
• формат: «Как представить результат»
Плохая задача: «Посоветуй, что делать с продажами».
Хорошая задача: «Проанализируй показатели продаж в сегменте B за последние 3 месяца. Определи, какие каналы показали просадку, и предложи 2 гипотезы по восстановлению, учитывая бюджет до 300 тыс.»
ИИ — не маг. Он требует структурности. И в этом тренировка управленца.
Приоритизация: ИИ помогает убрать шум.
Многие руководители страдают от перегруза. Всё срочно, всё важно. ИИ помогает задать главный вопрос: «Где из всех задач наибольший потенциал эффекта за наименьшую цену усилий?»
Пример:
• задал: «Сравни влияние трёх инициатив на NPS, рост выручки и затраты»;
• получил: одна из них «громкая», но даёт минимальный вклад;
• убрал. Освободил ресурсы.
ИИ — фокусировщик внимания. Он не скажет тебе «что главное», но он отсеет шум и ты увидишь, где сфокусировать силы.
Работа с неопределённостью: ИИ как модель будущего.
Когда ты сталкиваешься с туманом ИИ может подстроить «фары».
Пример запроса: «Построй 3 сценария развития при условии А, Б и С. Укажи риски, ранние сигналы и точки принятия решений»
Что ты получаешь?
• Не ответ, а набор сценариев, между которыми можно думать.
• Не «страх неизвестности», а модель рассуждения.
ИИ превращает неопределённость в управляемую сложность.
Кейс: как ИИ помог команде видеть ясно.
В одной логистической компании ИИ внедрили сначала в отделе анализа. Но толчок случился, когда его дали топ-менеджерам.
Они начали использовать ИИ:
• для расстановки приоритетов на неделю;
• для анализа конфликтов в задачах;
• для выявления «узких мест» в процессах;
Через месяц руководитель отдела сказал: «Раньше совещания были как туман. Теперь у нас есть карта. Не вся, но чёткая»
ИИ не дал волшебных решений. Но дал ясность, структуру и фокус, а это основа лидерства.
Как начать? 3 практики для управленческой дисциплины.
1. Делай аудит своих задач через ИИ. Раз в неделю список ключевых задач → ИИ: «Какие из них приносят 80% эффекта? Какие можно отложить? Что дублируется?»
2. Используй принцип «3 вопроса вместо 1 задачи». Любая постановка задачи → преврати в 3 вопроса: что мы хотим? что знаем? что мешает?
3. Прогоняй планы через «пессимистичный сценарий». Запрос к ИИ: «Что может пойти не так в этом плане? Каковы вероятности? Что я недоучёл?».
Контрольные вопросы:
1. Какие задачи вы формулируете слишком размыто и получаете размытые действия?
2. Где перегруз не от объёма, а от отсутствия ясных приоритетов?
3. Что в ваших текущих планах зона неопределённости, которую можно превратить в сценарий?
Проверьте, где вы сейчас как управленец в ИИ-среде — см. Приложение 5: Тест «Готов ли ваш стиль управления к ИИ-эпохе?». Подойдёт как для личной оценки, так и для работы с топ-командой.
Глава 6. ИИ в ежедневной практике лидера
ИИ — не отдельная «фишка». Это помощник рядом. Каждый день. В каждой управленческой минуте.
А. А. Несмеянов
У меня появилась привычка: перед началом дня открываю чат с ИИ и прогоняю через него не задачи, а мысли.
• «Вот список приоритетов на сегодня. Что я упускаю?»
• «Вот суть встречи с партнёрами. Какие риски в переговорах?»
• «Как сократить время подготовки к презентации, сохранив смысл?»
Это занимает 15 минут. Но это — самые ценные 15 минут моего управленческого дня.
Почему? Потому что я начинаю день не с «пожаров», а с ясности, фокуса и упреждающего мышления.
Где ИИ реально помогает лидеру ежедневно.
Ниже 4 зоны, где ИИ может войти в управленческую рутину:
1. Планирование: приоритеты, сценарии, ресурсы
Пример запроса: «На основе этих задач расставь приоритеты по принципу „влияние / срочность“ и выдели, что можно делегировать»
Результат:
• экономия 30–40% времени на планировании
• меньше «реактивных» задач
• появляется окно для стратегического мышления
ИИ не решает за тебя, но он «заземляет» хаос планов.
2. Анализ рисков: видеть угрозы до того, как станет поздно
Пример запроса: «Вот проект. Какие ключевые риски ты видишь? Где я не задал контрольных точек?»
Результат:
• Уточнение сценариев
• Появление «ранних сигналов»
• Снижение управленческого стресса
ИИ как тренер по «пессимистичной версии» событий. Это не страх, это зрелость.
3. Принятие решений: проверка гипотез и альтернатива
Пример запроса: «Сравни два сценария развития с точки зрения ROI, времени реализации и операционных рисков»
Результат:
• быстрая декомпозиция вариантов
• подсвечены «скрытые факторы»
• повышение уверенности в решении
Решения становятся не эмоциональными, а обоснованными. И это даёт внутреннюю опору.
4. Подготовка к переговорам: сценарии, аргументы, слабые места
Пример запроса: «Партнёр Х хочет повысить долю в проекте. Подготовь 3 сценария обсуждения, с аргументами, выгодами и рисками»
Результат:
• ты входишь в переговоры уже с «раскладом»
• снижается вероятность быть застигнутым врасплох
• повышается гибкость ты не держишься за один вариант
ИИ это «предварительная репетиция» разговора. Без эмоций, но с глубиной.
Кейс: как один лидер сократил на 60% время на подготовку решений.
Бесплатный фрагмент закончился.
Купите книгу, чтобы продолжить чтение.