Лидеры бизнеса уже не задают вопрос, внедрять ли ИИ-технологию в работу компаний, а ищут способы максимизировать ее выгоды с минимальными рисками. Чтобы избежать неоправданных затрат, важно обладать четким пониманием возможностей и ограничений искусственного интеллекта. Как и когда внедрять ИИ и не потерять деньги? Рассказывает CEO LyraTech Екатерина Стецюк
Купуйте річну передплату на шість журналів Forbes Ukraine за ціною трьох номерів. Якщо ви цінуєте якість, глибину та силу реального досвіду, ця передплата саме для вас. У період Black Friday діє знижка -30%: 1259 грн замість 1799 грн.
Искусственный интеллект становится инструментом конкурентной борьбы между компаниями. 78% респондентов, участвовавших в опросе McKinsey «State of AI 2025», заявили, что их организации используют ИИ по крайней мере в одной бизнес-функции. В то же время в 2023 году этот показатель составлял 55%.
Современные лидеры уже не задают вопрос «внедрять ли ИИ», а размышляют о том, «как это сделать с максимальной выгодой и минимальными рисками». Неправильный подход может привести к большим убыткам, в то время как продуманная стратегия укрепит рыночные позиции компании.
- Категория
- Рейтинги
- Дата
Рассмотрим фреймворк, который поможет руководителям принять правильное решение о внедрении ИИ, идентифицировать релевантные кейсы и избежать распространенных ловушек.
Шаг 1. Фундамент стратегии – ИИ-грамотность топ-менеджмента
Прежде чем инвестировать в технологии, необходимо инвестировать в знания. Инициативы по внедрению ИИ, не базирующиеся на глубоком понимании его возможностей и ограниченные на уровне топ-менеджмента, обречены на провал. Компании с ИИ-подкованными лидерами значительно чаще превращают ИИ в стратегическую выгоду, по данным исследования MIT Sloan Management Review.
Без четкого понимания потенциала ИИ стратегические обсуждения остаются абстрактными, и топ-менеджмент не сможет определить конкретные точки его применения. Движение вперед возможно только тогда, когда руководящая команда говорит на одном языке.
Шаг 2. Поиск ценности – фреймворк для идентификации ИИ-кейсов
Внедрять ИИ ради ИИ – это прямой путь к сжиганию бюджетов. Ключевой принцип успешной интеграции – привязка технологии к реальным бизнес-проблемам и расчет потенциального ROI.
Для этого следует использовать структурированный подход.
Диагностика бизнес-процессов. Начните не с технологии, а с проблем. Проведите аудит внутренних операций путем выяснения следующих вопросов:
- Какие процессы являются проблемными и нуждаются в оптимизации?
- Где мы теряем эффективность, время или деньги?
- Что в текущей работе неудовлетворительно для клиентов или сотрудников?
- На какие бизнес-юниты или команды это влияет больше всего?
Формулирование гипотез. После идентификации проблемных зон можно генерировать идеи, используя формулу:
«Мы можем использовать ИИ, чтобы помочь… [конкретному отделу/команде] в… [определенные активности/процессы] с целью… [достижения измеряемого результата]».
Примеры:
- Мы можем использовать ИИ, чтобы помочь менеджерам по закупкам и юристам в автоматическом анализе и структуризации снабженческих договоров с целью сократить время их обработки и снизить договорные риски.
- Мы можем использовать ИИ, чтобы помочь отделу поддержки клиентов автоматически распознавать типовые запросы через чат-бот и сразу создавать ответы или заявки, чтобы уменьшить нагрузку на операторов и сократить время реакции, повысив удовлетворенность клиентов.
- Мы можем использовать ИИ, чтобы помочь отделу маркетинга быстро генерировать персональный контент для различных сегментов клиентов, чтобы повысить их вовлеченность и конверсию и сократить время подготовки промоматериалов.
Подробный анализ и создание «паспорта» ИИ-кейса. Каждую перспективную гипотезу необходимо превратить в полноценный бизнес-кейс, содержащий следующие параметры:
Бизнес-компоненты:
- Бизнес-показатели: какие KPI мы планируем улучшить. Например, снизить затраты на 15%, ускорить обработку заявок на 30%.
- Проблема: четкое описание проблемы, решаемой инициативой.
- Бизнес-польза: какую добавленную стоимость получит компания – финансовую, операционную, репутационную.
- Пользователи и цели: кто будет конечным пользователем решения и как оно облегчит их работу.
- Стратегическая целесообразность: как этот кейс отвечает глобальным целям компании на один–три года?
- Детализация процесса: где именно в действующем процессе интегрируется ИИ-решение.
Технологические компоненты:
- Технология: какое направление ИИ (NLP, Predictive Analytics, GenAI) будет применено.
- Данные: есть ли у компании достаточно качественных данных для обучения и функционирования модели.
- Сложность разработки: оценка по шкале (низкая, средняя, высокая).
- Ограничения и риски: технические, нравственные, регуляторные.
- Ожидаемые ресурсы: предварительная оценка бюджета, команды и временных рамок.
На этом этапе следует привлечь ИИ-эксперта. Он поможет валидировать техническую реалистичность, оценить сложность, проанализировать наличие аналогичных решений на рынке и избежать фундаментальных ошибок в планировании.
Шаг 3. Приоритизация
Такой двухшаговый анализ генерирует семь-десять потенциальных ИИ-кейсов. Следующая задача – их приоритизация. Для этого используется матрица, оценивающая проекты по двум осям: бизнес-польза и сложность имплементации.
Матрица приоритетов для внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы. Источник – авторская визуализация общей практики приоритизации для задач и проектов.
Quick Wins: высокая польза, низкая сложность Это идеальные проекты для старта.
High Potential /Game Changers: высокая польза, высокая сложность. Это долгосрочные проекты, которые могут кардинально изменить бизнес-модель компании или обеспечить доминантную позицию на рынке. К ним следует переходить, имея опыт успешных «скорых побед».
Low Priority: низкая польза, низкая сложность. Они могут быть реализованы при наличии свободных ресурсов, но не должны быть в приоритете.
No Profit: низкая польза, высокая сложность. Этих проектов следует избегать при любых обстоятельствах.
Для компаний, только начинающих работать с ИИ, лучший путь – начать с категории Quick Wins. Такой подход позволяет развивать внутреннюю экспертизу, продемонстрировать реальные результаты и избежать разочарований от проектов без понятных финансовых или операционных выгод.
Если у вас нет проектов с возможностью быстрого внедрения и значительного результата (Quick Wins) или высоким потенциалом для развития (High Potential), то внедрение ИИ в ваши процессы или продукты не является приоритетным.
Лучше сосредоточьтесь на повышении ИИ-грамотности команды. Это позволит каждому эффективно использовать доступные ИИ-инструменты для выполнения ежедневных задач.
Учеба должна давать базовое понимание принципов работы технологий, знакомить с инструментами и показывать, как применять их на практике. Иначе существует риск, что обучение станет формальностью без изменений в реальной работе.
Относитесь к ИИ как к бизнес-дисциплине
Успешное внедрение искусственного интеллекта – это не столько технологический вызов, сколько управленческая задача. Формирование правильной команды, состоящей из C-level менеджеров и ИИ-экспертов, является залогом успеха. Там, где CEO лично занимается политиками и процессами ИИ, финансовый эффект выше среднего, по данным исследования McKinsey.
Не стоит внедрять ИИ в работу компании только потому, что «все так поступают». Несмотря на то, что 92% компаний планируют увеличить инвестиции в ИИ, только 1% действительно преуспевают путем полной интеграции технологии и получения ощутимых результатов, свидетельствуют выводы исследования McKinsey.
Подход, основанный на диагностике реальных проблем, расчете ROI и разумной приоритизации, превращает ИИ из дорогостоящей игрушки в мощный инструмент для достижения стратегических целей. И именно такой прагматический взгляд будет отличать лидеров рынка от аутсайдеров в 2025 году.
Вы нашли ошибку или неточность?
Оставьте отзыв для редакции. Мы учтем ваши замечания как можно скорее.
