Шринкфляция — проверенный способ сохранить выручку в условиях роста цен и снижения покупательской активности. В последнее время к ней особенно часто прибегают производители шоколада. Например, до 2026 года «квадраты» Ritter Sport весили 100 граммов, однако теперь три разновидности шоколада выпускаются в формате 75 г. Визуально они выглядят почти одинаково, но стали тоньше. Компания-производитель заявила, что «потребители предпочитают более тонкие батончики».
Потребители, однако, не готовы мириться с такой практикой, и шринкфляция далеко не всегда проходит бесшумно и без последствий для производителей и ритейлеров. 13 мая 2026 года немецкий суд, рассмотревший иск гамбургского управления по защите прав потребителей, постановил, что пищевой гигант Mondelēz ввел покупателей в заблуждение, уменьшив вес классического шоколада Milka со 100 до 90 граммов. Суд счел, что визуальное восприятие привычного продукта вступает в противоречие с фактическим весом, поскольку упаковка сохраняет прежний дизайн, знакомый на протяжении многих лет. Во избежание путаницы на упаковке должно быть размещено заметное и понятное уведомление, а покупателям необходимо предоставить не менее четырех месяцев на адаптацию к изменениям. У Mondelēz есть месяц на подачу апелляции; компания заявила, что изучает решение.
О том, как дополнительную выручку можно получать другим путем — за счет продуманной скидочной политики, пишет колумнист HBR Рафи Мохаммед. Его рекомендации — в нашем дайджесте.
Корпоративное обучение в России: ценность понятна, влияние на карьеру и бизнес — не очень
СберУниверситет представил первое масштабное исследование «Индекс развития корпоративного обучения» — срез практик 50 крупнейших российских компаний из 14 отраслей с совокупной выручкой около 20% ВВП страны. Индекс оценивает зрелость корпоративного обучения по трем направлениям: культура и люди, процессы и организация, образовательные технологии.
Средний показатель составил 68 из 100 баллов, при диапазоне от 32 до 92. Обучение уже встроено в жизненный цикл сотрудника, однако слабо развиты практики, связанные с долгосрочным ростом сотрудников и подготовкой к будущим ролям: управление кадровым резервом оценено лишь на 65 баллов. Один из ключевых разрывов связан с карьерным развитием. Сотрудники в целом позитивно воспринимают обучение (72 балла), но хуже видят его влияние на карьерный рост (57 баллов).
Компании научились формулировать бизнес-цели обучения — этот показатель достиг 84 баллов. При этом системы оценки эффективности заметно отстают: диагностика компетенций до и после обучения не дотягивает даже до 60 баллов. Еще слабее развито проектирование образовательного пути (CJM), которое должно объединять данные о навыках, целях и прогрессе в целостный сценарий развития (лишь 39 баллов). В результате обучение часто выглядит как набор сильных, но несвязанных между собой решений.
Размер компании оказался значимым фактором зрелости. Крупнейшие организации — кластер III с численностью свыше 50 тыс. сотрудников — набрали в среднем 75 баллов против 66 и 64 у компаний из кластеров I (1 — 10 тыс. сотрудников) и II (10 — 50 тыс.) соответственно. Предиктором зрелости также оказался горизонт планирования. Компании с краткосрочным фокусом решают преимущественно точечные образовательные задачи. Те, кто работает на длинной дистанции, строят системные модели развития, чаще делают ставку на персонализацию и внедрение ИИ. Более двух третей компаний с краткосрочным горизонтом сосредоточены на организации обучения собственными силами — через вовлечение сотрудников в разработку программ и развитие P2P-форматов (наставничество, менторинг, экспертные сообщества и др.).
Сегодня ИИ используют 48% участников исследования — в основном для генерации контента и административных задач, а не как встроенный институциональный инструмент. 63% компаний уже фиксируют появление новых профессий, требующих переобучения сотрудников. Среди навыков «сотрудника будущего» 71% упоминаний приходится на soft skills, такие как адаптивность, лидерство и системное мышление.
Главные общие барьеры для развития корпоративного обучения — нехватка кадров, технологий и внешние факторы. Поддержка со стороны руководства оказалась наименее проблемной зоной, особенно в компаниях с численностью свыше 50 тыс. сотрудников. Бюджеты на обучение в 2026 году выросли у трети компаний — в среднем на 14% (38% участников бюджеты сократили).
Читайте также: Три сдвига корпоративного обучения
Как CEO LEGO перезапустил компанию без масштабной трансформации
Когда датчанин Нильс Кристиансен возглавил LEGO в 2017 году, компания уже оправилась от кризиса 2000-х, но снова начала терять динамику. В подкасте с профессором IMD Жаном-Франсуа Манцони он описывает ситуацию так: бизнес стал слишком медленным, перегруженным согласованиями и внутренней координацией.
Одним из первых шагов стало упрощение процессов и изменение структуры управления. Команда топ-менеджеров сократилась примерно с 30 человек до семи, встреч стало меньше, а решения начали приниматься быстрее. Параллельно LEGO перераспределила часть полномочий на локальный уровень. В ответ на жалобы руководителей на медленные согласования в штаб-квартире компания ввела бюджеты (booster funds), которыми местные команды могли распоряжаться без одобрения сверху. «Это сработало фантастически. Полномочия по принятию решений внезапно оказались в руках команд, что привело к двойной выгоде: росту доходов и повышению уверенности людей в новом направлении».
При Кристиансене LEGO пошла против рыночного тренда, активно инвестируя в офлайн-розницу, тогда как другие компании сокращали присутствие в физических магазинах. Одновременно компания радикально расширяла ассортимент без гарантии, что новые продукты будут успешными. Появление «ботанической коллекции» и партнерства с «Формулой-1» и ФИФА помогли привлечь взрослую аудиторию, в том числе женщин. Кристиансен отдельно подчеркивает ограничения управленческой интуиции в подобных решениях, уточняя, что LEGO начала системно инвестировать в тестирование идей, сегментацию аудитории и анализ данных. При этом право на ошибку сохраняется: «Невозможно быть настолько креативными, как мы, и не ошибаться. Но важно понимать, почему мы потерпели неудачу, чтобы не повторять ту же ошибку снова».
В основе подхода Кристиансена лежит четкая философия изменений. Во многих организациях сотрудники предпочитают занимать выжидательную позицию и смотреть, получит ли новая инициатива продолжение. Задача CEO LEGO состояла в том, чтобы создать ощущение неизбежности перемен: если руководство запускает инициативу, значит, она будет доведена до конца — поэтому лучше присоединиться немедленно.
Читайте также: Метод LEGO: как превратить покупателей в сообщество единомышленников
Искусство предоставления скидок
Крах акций Groupon, обвалившихся с $523 до $12–16 из-за ошибочной веры в то, что «охотники за скидками» превратятся в лояльных клиентов, заставил многих менеджеров воспринимать снижение цен как признак поражения. Рафи Мохаммед, основатель консалтинговой фирмы Culture of Profit и автор книг по ценообразованию, в колонке для Harvard Business Review предлагает сменить парадигму: в эпоху экономных покупателей скидки становятся суперсилой бизнеса, позволяющей зарабатывать там, где иначе выручка осталась бы недоступной.
Мохаммед напоминает, что средняя чистая маржа компаний из S&P 500 к концу 2025 года составляла лишь 13,2%, поэтому раздавать скидки всем подряд — слишком дорогое удовольствие. Нужна продуманная скидочная политика. Он выделяет несколько эффективных подходов. Первый — фильтрация через «препятствия»: купоны, промокоды или необходимость лично запросить скидку помогают отделить чувствительных к цене покупателей от тех, кто готов платить полную стоимость. Второй — таргетинг по характеристикам аудитории, например скидки для местных жителей или пенсионеров (Walt Disney World предлагает более низкие цены жителям Флориды. Логично, что семьи, которые проехали тысячи миль, чтобы посетить тематический парк, готовы платить больше, чем местные). Третий — стимулирование объема продаж через бандлы и удешевление одного популярного товара ради роста трафика и продаж остального ассортимента. Четвертый — динамическое ценообразование в периоды низкого спроса в зависимости от времени суток, сезона, активности конкурентов и т. д.
Ключевая мысль Мохаммеда в том, что цена не обязана покрывать все накладные расходы в рамках каждой отдельной продажи. Любая выручка выше переменных затрат уже приносит дополнительную прибыль. Вместо того чтобы защищать ценник из принципа, стоит научиться работать с разными сегментами аудитории, используя субъективность восприятия ценности. Как показывает пример McDonald's, увеличившего продажи на 5,7% после запуска бюджетного набора за $5 и завтраков за $4, в условиях высокой инфляции выигрывает тот, кто умеет гибко управлять доступностью своего продукта.
Что происходит, когда ИИ в одночасье «забирает» вашу работу
Прежде чем ИИ пришел за вашей работой, он пришел за биологами. В 2020 году нейросеть AlphaFold2 от Google DeepMind совершила научный переворот, предсказав структуру 200 млн белков — это в 1500 раз больше объема данных, накопленных наукой за предыдущие десятилетия. До этого лишь 0,1% известных белков имели расшифрованную структуру: один лабораторный эксперимент стоил около $100 000 и мог длиться годами. В 2024 году разработчики модели получили Нобелевскую премию по химии.
Профессор Школы менеджмента Келлога Райан Хилл и его соавтор Кэролин Стейн проанализировали, как этот «шок автоматизации» изменил рынок труда квалифицированных специалистов. Они пришли к выводу, что AlphaFold2 не заменяет экспериментаторов, а расширяет их возможности. Структурные биологи использовали ИИ для усиления собственных компетенций, что ускоряло и повышало точность исследований. При этом количество публикаций, основанных на дорогостоящих ручных методах, не сократилось.
Например, ученые, изучавшие размножение рыбок данио, обнаружили ключевой белок, но их лаборатории не хватало экспертизы, чтобы определить его структуру. Раньше им пришлось бы ждать, пока кто-то другой это сделает, чтобы продолжить исследования, но с появлением AlphaFold2 они смогли самостоятельно получить предсказание структуры белка и использовать его как основу для дальнейших экспериментов. В итоге результаты исследования были опубликованы в журнале Cell — одном из ведущих научных изданий. Хилл называет это «эффектом прожектора»: технология сделала экономически оправданными исследования белков, которые раньше игнорировались из-за высокой сложности и стоимости.
При этом ожидания мгновенного прорыва в фармацевтике оказались завышенными. Автоматизация одного этапа лишь выявила другие узкие места: разработка лекарств по-прежнему остается сложным пазлом с множеством барьеров. Этот кейс служит оптимистичным сценарием для других отраслей: ИИ не обязательно вытесняет квалифицированных специалистов, чаще он избавляет их от рутинных тупиков, превращая в более продуктивных стратегов.
Как меняется операционка в агентной экономике
Реальное влияние ИИ заключается не столько в повышении эффективности, сколько в изменении самой организации работы, считают партнеры Bain & Company. Когда директор по корпоративному развитию может за день смоделировать пять сценариев M&A-сделки вместо того, чтобы поручать эту задачу команде на три недели, это заставляет его сомневаться в существующих процессах. Искусственный интеллект делает значительную часть координации избыточной, решения принимаются ближе к источнику информации — без потерь и искажений, возникающих при передаче данных между уровнями. А по мере снижения потребности в координации меняются требования к структуре команд, операционной модели и компетенциям сотрудников.
Проблема, отмечают авторы, в том, что переход к новой реальности проходит не гладко: он сопровождается конфликтами и незапланированными затратами. Во многом это связано с инерцией: компании не поспевают за лучшими сотрудниками, которые уже поняли, что с ИИ нужно работать принципиально иначе. Они все чаще говорят: «Мне не нужна команда — она меня замедляет». Эти 5% «суперпользователей» сегодня потребляют больше токенов, чем остальные 95% сотрудников вместе взятые. Многие технологические лидеры, работающие с Bain & Company, предполагают, что через два-три года до 20–30% операционных расходов на персонал могут быть замещены затратами на токены и ИИ-агентов. При этом даже расходы на ИИ в размере 1–2% от затрат на персонал уже создают давление на бюджеты, вызывая сомнения топ-менеджеров в их целесообразности.
Чтобы быстрее адаптироваться к новой реальности, лидерам стоит от бесконечных обсуждений ROI перейти к практическому подходу по принципу «уже в следующий понедельник». Например, уже в следующий понедельник выберите два-три новых проекта в разных функциональных областях и сформируйте под каждый небольшую команду специалистов по ИИ — одного ведущего предметного эксперта и двух специалистов по продукту. Дайте им 30–60 дней и защитите их от устаревших процессов. Затем сравните их скорость и результаты с текущей организационной моделью. Пусть факты говорят сами за себя. Вы увидите, что после таких экспериментов, уверяют в Bain & Company, фокус смещается, например, от обсуждения «как сделать это быстрее» к «как решить для наших клиентов те серьезные проблемы, решение которых всегда было слишком дорогим для нас».
Читайте также: Как ИИ-агенты меняют привычные роли в компаниях
