Об искусственном интеллекте говорят так, словно бизнес никогда прежде не сталкивался с технологическим сдвигом. Но это не так.

Каждое поколение приносит свою прорывную инновацию — ту, что обещает изменить то, как компании работают, конкурируют и растут. Сама технология меняется, но корпоративная реакция удивительно похожа. Компании спешат закупать новые системы, нанимать специалистов и объявлять масштабные планы трансформации. В центре внимания оказываются выбор платформы, скорость внедрения и то, не отстают ли они от конкурентов.

В этом ажиотаже легко спутать внедрение технологии со стратегией.

Подобные сценарии уже были — от бума корпоративного ПО в 1990-х до волны миграции в облако в 2010-х. Новые технологии приходят вместе с прогнозами, что они перекроят конкурентный ландшафт. Компании много инвестируют и перестраивают работу вокруг них, предполагая, что раннее внедрение даст устойчивое преимущество. Однако со временем доступ расширяется. Конкуренты получают многие из тех же возможностей, а функции, которые когда-то казались революционными, становятся базовым ожиданием.

Именно тогда становится ясно, в чем на самом деле разница между компаниями: приобрести инструмент и построить организацию, способную эффективно его использовать, — это принципиально разные задачи.

Вполне возможно, что ИИ окажется мощнее технологий, которые были до него. Он может развиваться быстрее и глубже проникать во все функции компании. Масштаб перемен не вызывает сомнений. Но базовый бизнес-урок не нов: сама по себе технология не создает долговременного преимущества. Это делают люди. Точнее, организации, которые учатся быстрее других.

Именно этот аспект разговора об ИИ бизнес рискует упустить. Компании спешат оценивать модели, сравнивать поставщиков и внедрять инструменты. Эти решения важны, но вряд ли именно они определят, какие организации в конечном итоге добьются успеха. Доступ будет расширяться, возможности будут распространяться, а сегодняшнее прорывное решение завтра станет ожидаемой функцией.

Более важный вопрос — готовы ли сотрудники организации продолжать учиться по мере развития технологии.

Поэтому я считаю, что важнейшая инвестиция в ИИ для компании — это не только сама технология. Это формирование рабочей силы, которая любознательна, адаптивна и готова ставить под сомнение то, как работа всегда выполнялась раньше. Такую культуру нельзя купить у поставщика. Ее нужно выстраивать со временем.

В Bausch + Lomb мы старались сделать обучение частью того, как мы работаем, а не чем-то, что ограничивается редкими тренингами.

В прошлом году мы в партнерстве с Coursera запустили общекорпоративную программу обучения ИИ, поскольку считаем, что грамотность в области ИИ должна стать базовым бизнес-навыком, а не узкой технической компетенцией. Мы также сделали курсы обязательными для наших сотрудников с интеллектуальным трудом.

Некоторые люди поставили это решение под вопрос, и это было понятно. Обязательное обучение не всегда встречают с энтузиазмом, а прохождение курса не делает человека экспертом по ИИ. Но если ИИ будет влиять почти на каждую бизнес-функцию, предоставление сотрудникам базового понимания того, как его использовать, не должно быть необязательным.

Разумеется, обучение — это только отправная точка. Ценность оно создает тогда, когда люди начинают применять его на практике.

Мы запустили наш VisionAI Challenge и пригласили коллег по всей компании — не только специалистов по ИИ — искать практические способы, как ИИ может улучшить нашу работу. Идеи поступали из производственного блока, R&D, коммерческих операций, финансов, HR и других частей бизнеса.

Меня особенно поразил диапазон предложений. Некоторые идеи были амбициозными. Другие решали небольшие, но постоянные проблемы, которые отнимают время и усложняют работу сильнее, чем это необходимо. Эти идеи могут не попадать в заголовки, но в совокупности они способны сделать компанию быстрее и эффективнее.

Этот опыт подтвердил то, что я видел на протяжении всей карьеры: люди, которые ближе всего к работе, часто лучше всего понимают, как ее можно улучшить. Задача руководителей — дать им знания, разрешение и возможность что-то с этим сделать.

Не менее важно помогать хорошим идеям распространяться.

Именно для этого существует AI in Action — платформа, где коллеги делятся практическими примерами того, как они используют ИИ для решения проблем, устранения повторяющейся работы и улучшения обслуживания клиентов. Некоторые примеры экономят десятки часов в месяц; другие — только один-два часа. Но все они полезны, особенно когда решение одного сотрудника помогает кому-то в другой части компании лучше подойти к похожей задаче.

Со временем такие улучшения накапливаются. И что еще важнее, люди, которые их создают, становятся не только решателями проблем, но и учителями.

Это еще один урок, который появился задолго до ИИ. Компании часто воспринимают трансформацию как процесс, управляемый из центра: небольшая группа выбирает технологию, определяет процесс и сообщает остальной организации, как ею пользоваться. Центральная координация, безусловно, нужна, особенно когда речь идет о стандартах, безопасности и ответственном использовании. Но устойчивые изменения редко происходят по одной только служебной записке.

Наибольшую выгоду от ИИ получат те компании, которые дадут людям на всех уровнях организации возможность ответственно экспериментировать, делиться тем, чему они научились, и помогать другим улучшать работу. Это также требует от руководителей переосмысления собственной роли.

На протяжении многих лет от лидеров ожидали, что у них будут ответы. Все чаще наша задача — создавать среду, в которой люди задают более качественные вопросы. Нам нужно устанавливать четкие ожидания и рамки, но при этом быть готовыми признать, что никто пока точно не знает, куда приведет эта технология.

ИИ будет продолжать развиваться. Сегодняшняя ведущая модель в конечном итоге будет заменена, а возможности, которые сейчас кажутся необычными, станут привычными. Ни одна компания не может закрепить за собой устойчивое преимущество, просто выбрав правильный инструмент в один конкретный момент времени.

То, что может сохраниться, — это любознательность, адаптивность и культура, в которой обучение понимается как часть работы.

О ИИ часто говорят так, будто он заменяет человеческий потенциал. Я считаю, что он может его усиливать, но только если компании тратят столько же времени на подготовку людей, сколько и на оценку платформ.

Текущая волна ажиотажа в конечном итоге утихнет, как это было и с другими технологическими волнами. ИИ станет более встроенным, более привычным и более широко доступным. Когда это произойдет, преимущество получит не та компания, которая первой купила новейшую технологию, а та, чьи сотрудники продолжали учиться тому, как с ней работать.

Мнения, высказанные в авторских материалах Fortune.com, принадлежат исключительно их авторам и не обязательно отражают мнения и убеждения Fortune.

Этот материал был впервые опубликован на Fortune.com