Человек для управления роботами? Riverty, у нас есть идея получше.

Riverty ищет (Senior) Program & Project Manager Business Operations (m/f/d).

Для начала, пару слов о компании. Riverty – это серьезный игрок на финтех-рынке, часть медиагиганта Bertelsmann. Они занимаются гибкими платежами и управлением задолженностями по всей Европе. Представьте себе тысячи транзакций, данных, клиентских историй, разбросанных по 11 странам. Масштаб впечатляет, и, очевидно, требует железного порядка.

Какую боль пытается закрыть Riverty? Все до боли знакомо любому, кто работал в крупной корпорации. Есть куча проектов, особенно по “повышению эффективности и внедрению ИИ” (какая ирония, не правда ли?). Эти проекты идут в разных странах, в разных командах. Руководству нужна прозрачность. Нужно понимать, какой проект выстрелит, а какой тянет компанию на дно. Нужно, чтобы лучшие практики из Германии не изобретались заново в Испании. Классическая задача координации. И для ее решения они хотят нанять человека. Опытного, дорогого, с сертификатами и знанием Jira. Человека-оркестра, который будет бегать по встречам, сводить отчеты, напоминать, эскалировать и рисовать красивые графики для топ-менеджмента.

А теперь давайте на минутку представим, что эту роль выполняет не человек, а система. Назовем ее AI PMO – Program Management Office на базе искусственного интеллекта. Вместо одного сотрудника, который физически не может быть в десяти местах одновременно и держать в голове все статусы, мы создаем цифровой мозг для всей операционной деятельности компании.

– Постойте, – скажет кто-то из зала. – Вы предлагаете заменить опытного менеджера программой? А как же общение со стейкхолдерами, эмпатия, о которой пишет сама Riverty?

– Отличный вопрос, – отвечу я. – Давайте разберемся. Мы не убираем людей, мы даем им сверхспособности. Наш AI PMO – это не чат-бот, который спрашивает “Чем могу помочь?”. Это аналитический центр, работающий 24/7.

Вот как это могло бы выглядеть на практике.

Шаг 1: Интеграция. Мы подключаем нашего ИИ ко всем источникам данных: Jira, Salesforce, финансовые системы, базы данных по клиентскому сервису, даже к корпоративным чатам вроде Slack или Teams. Он не просто собирает данные, он понимает их контекст. Он видит, что в Jira задача “висит” без движения, в то время как в Slack команда обсуждает блокирующую проблему с API.

Шаг 2: Анализ и Приоритизация. На основе стратегических целей компании (например, “снизить среднее время обработки обращения на 15%”), ИИ анализирует все текущие и предлагаемые инициативы. Он может автоматически оценить каждую по десяткам параметров: потенциальное влияние на KPI, необходимые ресурсы, риски, зависимость от других проектов. Вместо долгих совещаний по приоритизации, руководство получает дашборд с четким рейтингом: “Вот топ-5 проектов, которые дадут 80% результата. А вот эти три – лучше поставить на паузу, так как они конфликтуют по ресурсам с более важными задачами”.

Шаг 3: Прозрачность и Прогнозирование. Система в реальном времени отслеживает прогресс. Но она не просто показывает “выполнено 40%”. Она строит предиктивную модель. “Внимание, проект ‘Оптимизация скоринга’ в польском офисе с вероятностью 75% не уложится в сроки из-за нехватки разработчиков. Рекомендуемое действие: перераспределить одного специалиста с проекта ‘Обновление UI'”. Это больше не отчет о прошлом, это навигатор для будущего. Коммуникация со стейкхолдерами? ИИ сам генерирует еженедельные саммари для каждого из них, подсвечивая именно то, что важно для их уровня – от технических деталей для тимлида до влияния на EBITDA для финансового директора.

Шаг 4: Обмен знаниями. ИИ видит, что команда в Берлине успешно применила новую методику A/B-тестирования и добилась роста конверсии. Система автоматически создает “карточку лучшей практики” и предлагает ее команде в Мюнстере, которая как раз начинает похожий проект. Это больше не зависит от того, попили ли два менеджера кофе на корпоративе.

Как побороть недоверие? Не нужно делать революцию. Начните с роли “ИИ-ассистента”. Пусть он сначала просто готовит отчеты, которые люди проверяют. Через месяц все увидят, что он делает это быстрее и точнее. Затем доверьте ему предиктивную аналитику. Когда его прогнозы начнут сбываться, уровень доверия вырастет. Ключ в том, чтобы ИИ всегда мог объяснить свои выводы: “Я считаю этот проект рискованным, потому что: 1, 2, 3”.

Как валидировать результат? Проще простого. Возьмем два сопоставимых по масштабу направления. В одном оставляем классического ПМа. Во втором – внедряем AI PMO, где живые менеджеры проектов используют его как свой главный инструмент. И через полгода сравниваем метрики: скорость реализации проектов, достижение KPI, соблюдение бюджетов, и, что немаловажно, уровень стресса и выгорания у команд, которым больше не нужно тратить часы на ручную отчетность.

Riverty хочет нанять человека, чтобы управлять проектами по внедрению ИИ. А можно было бы сразу внедрить ИИ, который будет управлять всеми проектами. Это не замена человека машиной. Это замена ручного труда и когнитивной перегрузки на принятие решений на основе полных, объективных и умных данных. И тогда человеку останется самое главное – стратегия, креатив и та самая эмпатия. Но уже не в отчетах, а в общении с командой.

Вакансия отсюда: https://www.linkedin.com/jobs/view/4348932306/