Книга написано стремительно. За три месяца 2025г. Профессором бизнес-практики Сколково Дмитрием Гуреевым. Я участвовал в ее рецензировании (первая половина) и вот теперь прочитал уже полностью в окончательном виде. Книга выпущена в начале 2026г как том из библиотеки Сколково, в великолепном издании МиФ. Мои заметки на полях, ну и возможность взглянуть на книгу, схватить инсайты за 5 мин.
Нуконечно-Гуреев.png

Главный тезис

Компании тратят миллионы на CRM, ERP и ИИ-пилоты, но производительность не растёт. Автор утверждает: причина провалов цифровизации — не в технологиях, а в мышлении. Между формально описанными этапами бизнес-процессов скрыта невидимая когнитивная работа экспертов — автор называет её «скрытыми артефактами» (hidden artifacts). Именно здесь возникают очереди, задержки и ошибки — настоящее бутылочное горлышко компании. Автоматизация не работает потому, что люди не видят, что именно нужно автоматизировать.

Стиль

Книга написана в жанре бизнес-романа: история производственного менеджера Алексея Громова, который под руководством ментора разрабатывает методологию и трансформирует компанию, служит контейнером для передачи практических инструментов. Если вы читали "Цель" Ильяху Голдрата - вы найдете много алюзий из Цели. Да и в принципе методология Дмитрия Гуреева опирается на Голдрата. Скажу больше - можно увидеть, что Гуреев написал кавер (выражаясь языком песен) на "Цель" Голдрата. Перенеся действие в Россию в наше время и с актуальной сегодня хайповой технологией - ИИ (у Голдрата были станки с ЧПУ), Гуреев осознанно работает в жанровой традиции Голдратта, используя ту же архитектуру бизнес-романа как «упаковку» для методологии. Однако называть это просто кавером было бы несправедливо — это скорее переосмысление (reimagination): тот же скелет, принципиально иная органика внутри.

Где Гуреев переписал партитуру

Природа узкого места (bottleneck)

У Голдратта бутылочное горлышко — физическое: станок NCX-10, живая очередь деталей на конвейере, измеримые минуты простоя. Голдратт работал в мире атомов.​ Гуреев переносит ToC (теорию ограничения систем) в мир битов и нейронов: узкое место — это когнитивная работа эксперта, невидимая между двумя артефактами. Нельзя сфотографировать очередь из мыслей. Это методологически принципиально новый ход — ToC применена к умственному труду (knowledge work), что сам Голдратт делал лишь частично в поздних работах. У Голдратта станки с ЧПУ (он их роботами называет) — это ложная надежда: Иона (ключевой персонаж "Цели" - внешний консультант) прямо говорит Алексу перестать гордиться роботами, потому что они создали новое узкое место вместо старого. Гуреев зеркально повторяет этот приём — только вместо ЧПУ теперь ChatGPT и LLM: «купили подписку, научили промптам — и снова эффекта нет». Структура провала идентична: технология внедрена без понимания системного узкого места.

Добавленное измерение: цена автоматизации

Катастрофа «Сибирь-Хим» — самая нетривиальная глава, которой у Голдратта нет вообще. ИИ-система дала технически правильный ответ (обычная сталь для нового ТУ), но не уловила изменившийся контекст. Это ставит вопрос, который «Цель» не задавала: что происходит, когда автоматизация работает, но ответственность исчезла? И, я так понимаю, это как в сериалах - заброс на второй том, на продолжение

  • Голдратт решал задачу «как запустить систему».
  • Гуреев добавляет задачу «как не потерять человечность, когда система запущена».

Гуреев честно «сэмплирует» Голдратта: прямая ссылка на теорию ограничений в тексте книги — это не плагиат, а интеллектуальный диалог через 40 лет. Голдратт написал книгу про то, что заводы думают неправильно о физическом потоке. Гуреев написал книгу про то, что компании не видят ментальный поток вообще — и теперь у них есть ИИ, чтобы его автоматизировать.

Три моих ключевых находки - инсайта

1. Конвейер цифровых артефактов

Любой бизнес-процесс — это поток конкретных объектов (письмо, таблица, статус в CRM, спецификация), которые создаются, преобразуются и передаются дальше. Скорость процесса напрямую зависит от скорости создания артефактов. К этому потоку применима теория ограничений Голдратта (Theory of Constraints): достаточно найти одно узкое место и точечно его устранить.​

2. Феномен схлопнутых глаголов (collapsed verbs)

«Проанализируй документ» — за этим глаголом скрываются годы экспертного опыта: поиск противоречий, оценка рисков, сравнение с шаблоном. Системы видят только входящий и исходящий артефакт, но не промежуточную мыслительную работу. Это делает когнитивный труд «чёрным ящиком» для любой автоматизации.​

3. Четыре типа когнитивной работы

Автор классифицирует скрытую работу по типам:

  1. правила (rules),
  2. паттерны (patterns),
  3. трансформация (transformation),
  4. проектирование (design).

Тип работы определяет выбор технологии - соответственно: скрипты, ML, LLM или ИИ-агенты (AI agents). Агенты применимы только там, где невозможно создать детерминированный алгоритм и где путь меняется в процессе выполнения.​

Практические следствия

Методология «цифровых раскопок» (digital archaeology) включает пять шагов:

найти узкое место 
    → раскопать мышление эксперта 
        → классифицировать тип работы 
            → выбрать технологию 
                 → точечно автоматизировать именно это звено. 

Дополнительный инструмент — ассистент-критик: независимый ИИ-модуль, который проверяет решения других модулей, ищет противоречия и задаёт уточняющие вопросы, воспроизводя критическое мышление эксперта. Ключевой принцип — Человек в контуре (Human-in-the-loop): технология усиливает человека только при условии, что человек остаётся активным и несёт финальную ответственность.

Масштаб верификации

Методология проверена на более чем 900 кейсах из 40+ двухдневных интенсивов, охватывающих пищевую промышленность, тяжёлое машиностроение, IT, финансы и ретейл — в России, Армении, Казахстане и Белоруссии. Это не западная бизнес-школьная теория, адаптированная «под наши условия», а методология, рождённая из российской практики с самого начала — что делает её применимость в СНГ-контексте особенно высокой

Ограничения и критика

  • Во-первых, формат бизнес-романа делает книгу читабельной, но снижает академическую строгость: методология не подкреплена сухими количественными исследованиями, а кейсы — художественно переработанные реальные истории. Хотя давайте будем честными - откуда реальные истории??? Читаем - выше - раздел Масштаб верификации
  • Во-вторых, катастрофа «Сибирь-Хим» в книге наглядно демонстрирует встроенное противоречие самой методологии: ИИ-система дала технически верный ответ, но не уловила изменившийся контекст, что едва не привело к человеческим жертвам. Это означает:
    • что «точечная автоматизация» без культуры проверки создаёт новые слепые зоны.
    • и нас ждёт второй том :) где разрешается этот новый конфликт. С нетерпением буду ждать.
Снимок экрана 2026-03-13 в 11.03.37.png
я приобрел PDF и аудиокнигу. Книга в бумаге - по моему мнению - прекрасный подарок любому руководителю компании, который задумывается - что у него происходит с бизнесом в эпоху ИИ.

Источник:

1. О книге и дополнительные материалы на сайте автора

Комментарии (1)

Михаил Соломонов
Михаил Соломонов
13.03.2026, 13:05

Очень сильная книга - полностью поддерживаю. Многим расставляет окружающий мир по полочкам.

Читайте также:

Биологический налог на токсичность: почему тяжелые люди в окружении стоят вам нескольких месяцев жизни

Ученые доказали, что токсичное окружение ускоряет биологическое старение организма наравне с курением. Всего один «хасслер» в списке контактов — будь то назойливый сосед или конфликтный родственник — может стоить вам девяти месяцев жизни. Рассказываем, как плохие отношения разрушают нас на уровне ДНК и почему фильтровать круг общения теперь медицински необходимо.

Внезапно10.03.2026, 18:23

Бетонная реальность: почему проект «Пакш-2» строится вопреки судебным искам и санкционным пакетам

Венгрия начала заливку бетона на АЭС «Пакш-2», наглядно продемонстрировав предел эффективности санкционного давления. Этот текст о том, как экономический прагматизм и потребность в безопасности побеждают политическую риторику, превращая попытки изоляции в масштабную стройку на десятилетия вперед.

Внезапно07.03.2026, 11:39

Проектирование надежности в жизненный цикл агентов: MLflow

Статья рассказывает, как превратить экспериментальных ИИ-агентов в контролируемые бизнес-инструменты с помощью связки LangGraph и MLflow. Вы узнаете, как выстроить систему версионирования и оценки «траектории» рассуждений нейросети, чтобы гарантировать её предсказуемость и безопасность в реальных проектах.

Технологии10.03.2026, 14:01

Генетическая инвентаризация: как государство переходит от распознавания лиц к чтению молекул

Россия переходит от распознавания лиц к обширному сбору ДНК, превращая генетический код в обязательный цифровой атрибут для сотен тысяч граждан. Рассказываем, как расширение системы геномной регистрации окончательно лишает нас биологической анонимности и делает любого человека частью пожизненной базы данных.

У нас09.03.2026, 11:41