Решение корпоративных конфликтов с помощью нейросетей

В работе консультанта случается, что приходится работать на компанию, в которой у собственников цели и интересы заметно различаются. Тогда необходимо принять во внимание сразу несколько тем: поднимать продажи фирмы, снижать кредитную нагрузку, подспудно мирить собственников.

Рассмотрим случай из практики в виде решения задачи, с помощью нейросети. Чтобы получить применимый результат, важно задействовать верные методики, структурированные промты и грамотно сформулировать вопросы. Рассмотрим кейс в следующей последовательности:

• суть конфликтной ситуации.
• применённые технологии.
• методики решения задачи.
• диалог с нейросетью.
• выводы.

Условия корпоративного конфликта

В школьной программе решали задачи похожего характера. Из пункта А в пункт Б выехали два поезда. Сколько времени займёт дорога, если скорость первого 30 км/ч, второго 60 км/ч, а расстояние 120 км. Решили задать условие для ИИ из реальной жизни похожим способом.

Обстановка. Крупная розничная компания успешно работала в сфере ретейла 15+ лет. В последние два года терпит убытки. Проблемы связаны со снижением продаж в целом по рынку, высокой кредитной нагрузкой, повышением ставок по банковским займам, ростом курса валют.

Внутренняя структура. В компании два собственника. Учредители имеют равный процент акций в уставном капитале. Один выполняет функцию генерального директора и руководит фирмой несколько лет. Второй в ход текущей деятельности не вмешивался, пока прибыль его устраивала.

После того как снизились продажи и выросли долги, над компанией нависла угроза дефолта. Внешние кредиторы могут подать на банкротство. В этих условиях второй собственник предлагает пригласить внешнего консультанта, чтобы скорее найти пути выхода из надвигающегося кризиса.

Задачи траблшутера. Внешнему эксперту ставится задача по улучшению ситуации. Придётся думать о росте продаж, снижении затратной части, избавлении от непрофильных активов и других вариантах. Кроме того, предстоит учитывать внутренние противоречия между партнёрами.

Противоречия. Второй собственник хочет не допустить банкротства компании и спасти свои активы. Первый собственник не желает допускать траблшутера к внутренним документам и признавать управленческие ошибки. Банки требуют объективный отчёт о сохранности ресурсов.

Вопрос. Как решить поставленную задачу и найти приемлемые решения. Необходимо просчитать варианты развития событий и найти способ помочь компании без обмана банков и учредителей.

Применяемые технологии

Для поиска решения можно воспользоваться артилектом для консультаций финансового и управленческого характера. AI-агент работает на основе различных нейросетей, но имеет перед ними ряд преимуществ:

• дольше помнит диалоги и контекст
• умеет загружать документы для анализа в PDF
• работает по специализированным профессиональным промтам
• принятие решений выстраивает в несколько этапов один за другим
• использует несколько нейросетей и подключений к внешним сервисам.

Методики решения задач

Чтобы получить неординарные рекомендации, необходимо чётко поставить вопросы и выбрать способы решения. Изначально планировали выбрать одни методы, но оказалось, что подходят не все. Так, «Дерево решений» применить не получилось из-за множества возможных путей развития.

Остановились на следующих методах:

• SWOT-анализ
• сценарное планирование
• теория ограничений Голдратта
• анализ заинтересованности сторон
• ТРИЗ – теория решения изобретательских задач.

Ответы, полученные в результате диалога

Первое с чего начал алгоритм – декомпозировал проблему, разложив на составляющие. Очень удобно не просто получить конечный ответ, а наблюдать за тем, как размышляет ИИ. В таком случае в следующий раз можно будет понимать стиль мышления машины и точнее ставить запрос.

AI-агент, работает этапами:

• ищет возможные варианты развития событий
• просчитывает риски и вероятность каждого
• рекомендует подходящий более всего.

Вот представленные результаты:

В методе понравилось то, что компьютер выдаёт такие варианты, о которых не спрашивали, и при постановке задачи их не было. К примеру, угроза – «уход ключевых сотрудников», является сопутствующим фактором в зоне конфликта. В условии не было, но не учитывать – опрометчиво.

Затем построили прогнозы нескольких возможных вариантов развития ситуации. Проанализировали вероятность наступления каждого события. В промтах было изначально задано пять вариантов, каждый из которых имеет определённые последствия и реперные точки.

Анализ заинтересованности сторон:

В большей степени пригодился метод «Сценарное планирование». Удобно то, что не только позволяет прогнозировать события, но и считает, с какой точностью наступят. Так как расчёты затем необходимо будет воплотить в жизнь – поможет выделить несколько приемлемых вариантов.

Некоторые методики оказались применимы в меньшей степени. Так была большая надежда на «Теорию ограничений Голдратта». Призвана выделять узкие места в рабочем процессе и имеет обширную основу для снятия противоречий. Но в данном конфликте применения не нашла.

Сценарное планирование:

Зато метод «Анализ заинтересованности сторон» удобно разложил в таблицу цели и задачи каждого участника ситуации. Исходя из позиции показал, какие могут подстерегать риски и опасности для участников. Выработал наиболее конструктивные варианты поведения для каждого.

AI-агент построил график сопоставления мероприятий по выходу из кризиса:

Затем предложил для выбора несколько идей:

И как финал, выбрал из нескольких вариантов наиболее жизнеспособный. Расписал плюсы и минусы. В дополнение составил детализированный план по выходу из кризиса для собственников, а для банков предоставил шаблон антикризисного плана на срок от 6 до 12 месяцев.

Эксперимент показал, что с помощью ИИ получается совмещать решение экономических и межличностных проблем. Нейросети подсвечивают варианты, степень реализации, показывают, о чём их забыли спросить. Консультантам остаётся немногое: воплотить предложенное в жизнь.