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 6 журналів Forbes Ukraine зі змістовними матеріалами, рейтингами та аналітикою від 1 350 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.
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.
