Лідери бізнесу вже не ставлять питання, чи впроваджувати ШІ-технологію в роботу компаній, а шукають способи максимізувати її вигоди з мінімальними ризиками. Щоб уникнути невиправданих витрат, важливо мати чітке розуміння можливостей та обмежень штучного інтелекту. Як і коли впроваджувати ШІ та не втратити гроші? Розповідає CEO LyraTech Катерина Стецюк
Купуйте річну передплату на 6 журналів Forbes Ukraine зі змістовними матеріалами, рейтингами та аналітикою від 1 350 грн.
Штучний інтелект стає інструментом конкурентної боротьби між компаніями. 78% респондентів, які брали участь в опитуванні McKinsey «State of AI 2025», заявили, що їхні організації використовують ШІ принаймні в одній бізнес-функції. Тоді як у 2023-му році цей показник становив 55%.
Сучасні лідери вже не ставлять питання «чи впроваджувати ШІ», а розмірковують, «як це зробити з максимальною вигодою та мінімальними ризиками». Неправильний підхід може призвести до великих збитків, тоді як продумана стратегія зміцнить ринкові позиції компанії.
Розглянемо фреймворк, який допоможе керівникам ухвалити правильне рішення щодо впровадження ШІ, ідентифікувати релевантні кейси та уникнути поширених пасток.
Крок 1. Фундамент стратегії – ШІ-грамотність топменеджменту
Перш ніж інвестувати в технології, необхідно інвестувати в знання. Ініціативи з впровадження ШІ, які не базуються на глибокому розумінні його можливостей і обмежені на рівні топменеджменту, приречені на провал. Компанії з ШІ-підкованими лідерами значно частіше перетворюють ШІ на стратегічну вигоду, за даними дослідження MIT Sloan Management Review.
Без чіткого розуміння потенціалу ШІ стратегічні обговорення залишаються абстрактними, і топменеджмент не зможе визначити конкретні точки його застосування. Рух уперед можливий лише тоді, коли керівна команда говорить однією мовою.
Крок 2. Пошук цінності – фреймворк для ідентифікації ШІ-кейсів
Впроваджувати ШІ заради ШІ – це прямий шлях до спалювання бюджетів. Ключовий принцип успішної інтеграції – привʼязка технології до реальних бізнес-проблем і розрахунок потенційного ROI.
Для цього варто використати структурований підхід.
Діагностика бізнес-процесів. Почніть не з технології, а з проблем. Проведіть аудит внутрішніх операцій шляхом зʼясування наступних питань:
- Які процеси є проблемними та потребують оптимізації?
- Де ми втрачаємо ефективність, час або гроші?
- Що в поточній роботі є незадовільним для клієнтів або співробітників?
- На які бізнес-юніти чи команди це впливає найбільше?
Формулювання гіпотез. Після ідентифікації проблемних зон можна генерувати ідеї, використовуючи формулу:
«Ми можемо використати ШІ, щоб допомогти… [конкретному відділу/команді] в… [певних активностях/процесах] з метою… [досягнення вимірюваного результату]».
Приклади:
- Ми можемо використати ШІ, щоб допомогти менеджерам із закупівель та юристам в автоматичному аналізі й структуризації постачальницьких договорів з метою скоротити час їхнього опрацювання та знизити договірні ризики.
- Ми можемо використати ШІ, щоб допомогти відділу підтримки клієнтів автоматично розпізнавати типові запити через чат-бота й одразу створювати відповіді або заявки, щоб зменшити навантаження на операторів та скоротити час реакції, підвищивши задоволеність клієнтів.
- Ми можемо використати ШІ, щоб допомогти відділу маркетингу швидко генерувати персоналізований контент для різних сегментів клієнтів, щоб підвищити їхню залученість і конверсію та скоротити час підготовки промоматеріалів.
Детальний аналіз і створення «паспорта» ШІ-кейсу. Кожну перспективну гіпотезу необхідно перетворити на повноцінний бізнес-кейс, що містить наступні параметри:
Бізнес-компоненти:
- Бізнес-показники: які KPI ми плануємо покращити. Наприклад, знизити витрати на 15%, прискорити обробку заявок на 30%.
- Проблема: чіткий опис проблеми, яку вирішує ініціатива.
- Бізнес-користь: яку додану вартість отримає компанія – фінансову, операційну, репутаційну.
- Користувачі та їхні цілі: хто буде кінцевим користувачем рішення і як воно полегшить їхню роботу.
- Стратегічна доцільність: як цей кейс відповідає глобальним цілям компанії на один–три роки?
- Деталізація процесу: де саме в чинному процесі інтегрується ШІ-рішення.
Технологічні компоненти:
- Технологія: який напрям ШІ (NLP, Predictive Analytics, GenAI) буде застосовано.
- Дані: чи є у компанії достатньо якісних даних для навчання та функціонування моделі.
- Складність розробки: оцінка за шкалою (низька, середня, висока).
- Обмеження та ризики: технічні, етичні, регуляторні.
- Очікувані ресурси: попередня оцінка бюджету, команди та часових рамок.
На цьому етапі варто залучити ШІ-експерта. Він допоможе валідувати технічну реалістичність, оцінити складність, проаналізувати наявність аналогічних рішень на ринку та уникнути фундаментальних помилок у плануванні.
Крок 3. Пріоритизація
Такий двокроковий аналіз генерує сім-десять потенційних ШІ-кейсів. Наступне завдання – їхня пріоритизація. Для цього використовується матриця, що оцінює проєкти за двома осями: бізнес-користь і складність імплементації.
Матриця пріоритетів для впровадження штучного інтелекту в бізнес-процеси. Джерело – авторська візуалізація загальної практики пріоритизації для задач і проєктів.
Quick Wins: висока користь, низька складність. Це ідеальні проєкти для старту. Вони дають змогу швидко отримати відчутний результат, познайомити команду з технологією та здобути підтримку для подальших більш амбітних ініціатив.
High Potential/Game Changers: висока користь, висока складність. Це довгострокові проєкти, що можуть кардинально змінити бізнес-модель компанії або забезпечити домінантну позицію на ринку. До них варто переходити, маючи досвід успішних «швидких перемог».
Low Priority: низька користь, низька складність. Можуть бути реалізовані за наявності вільних ресурсів, але не повинні бути в пріоритеті.
No Profit: низька користь, висока складність. Цих проєктів слід уникати за будь-яких обставин.
Для компаній, які лише починають працювати зі ШІ, найкращий шлях – це почати з категорії Quick Wins. Такий підхід дозволяє розвивати внутрішню експертизу, продемонструвати реальні результати та уникнути розчарувань від проєктів без зрозумілих фінансової чи операційної вигоди.
Якщо у вас немає проєктів із можливістю швидкого впровадження та значного результату (Quick Wins) або високим потенціалом для розвитку (High Potential), то впровадження ШІ у ваші процеси чи продукти не є пріоритетним.
Краще зосередьтеся на підвищенні ШІ-грамотності команди. Це дасть змогу кожному ефективно використовувати доступні ШІ-інструменти для виконання щоденних завдань.
Навчання має давати базове розуміння принципів роботи технологій, знайомити з інструментами й показувати, як застосовувати їх на практиці. Інакше є ризик, що навчання стане формальністю без змін у реальній роботі.
Ставтеся до ШІ як до бізнес-дисципліни
Успішне впровадження штучного інтелекту – це не стільки технологічний виклик, скільки управлінська задача. Формування правильної команди, що складається з C-level менеджерів та ШІ-експертів, є запорукою успіху. Там, де CEO особисто опікується політиками та процесами ШІ, фінансовий ефект вище за середній, за даними дослідження McKinsey.
Не варто впроваджувати ШІ в роботу компанії лише тому, що «всі так роблять». Попри те, що 92% компаній планують збільшити інвестиції в ШІ, лише 1% справді досягають успіху шляхом повної інтеграції технології й отримання відчутних результатів, свідчать висновки дослідження McKinsey.
Підхід, заснований на діагностиці реальних проблем, розрахунку ROI та розумній пріоритизації, перетворює ШІ з дорогої іграшки на потужний інструмент для досягнення стратегічних цілей. І саме такий прагматичний погляд відрізнятиме лідерів ринку від аутсайдерів у 2025 році.
Ви знайшли помилку чи неточність?
Залиште відгук для редакції. Ми врахуємо ваші зауваження якнайшвидше.
