Искусственный интеллект – это не просто модное слово или игрушка для IT-специалистов. Его настоящий потенциал раскрывается тогда, когда он начинает работать на благо бизнеса. Но кто должен быть инициатором этих перемен? Как оценить эффект от внедрения технологий, которые еще недавно казались фантастикой? И самое главное – реально ли посчитать возврат инвестиций (ROI) в такой молодой области?
Часто проблема с внедрением новых технологий в корпорациях заключается в том, что о них знает только IT-служба. Топ-менеджмент и рядовые сотрудники могут лишь слышать об ИИ в новостях, не понимая, как это применить к своим ежедневным задачам. Преодоление этой "IT-фокусированности" – ключевой шаг к успешному внедрению.
Как повысить доступность ИИ и понимание его возможностей для всего персонала? Один из эффективных подходов – сделать технологии максимально интегрированными в привычные рабочие инструменты или проводить целенаправленное обучение.
Пример из практики: в одной строительной компании поставили амбициозную цель – обучить 100% сотрудников основам ИИ. Цель была не в том, чтобы сделать из каждого специалиста по машинному обучению, а в том, чтобы люди начали видеть возможности применения ИИ в своей работе, генерировать идеи по автоматизации не только личных задач, но и масштабных корпоративных процессов. Такая широкая осведомленность на стыке знания функций и понимания технологий помогает рождать по-настоящему ценные идеи.
Кто же является движущей силой внедрения ИИ в корпоративном бизнесе?
Очевидно, что IT-директор или директор по цифровизации – важные фигуры. Но если инициатива исходит только от них, без глубокого понимания специфики бизнеса, процесс может буксовать. Намного эффективнее, когда "болит" у бизнеса, и представитель бизнес-функции готов сказать: "А давайте попробуем вот это!". В таком случае рождаются реальные, применимые KPI и критерии успеха.
Идеально, когда стейкхолдерами выступают как IT-служба, так и представители ключевых бизнес-направлений – от HR и маркетинга до производства и логистики. Именно командная работа, при которой IT предлагает технологию, а бизнес определяет задачу и критерии успеха, дает наилучший результат.
Примеры внедрения уже есть:
- В уже упомянутой строительной компании сотрудники после обучения начали находить конкретные кейсы для применения ИИ в своих подразделениях.
- В IT-компании, специализирующейся на кадровом электронном документообороте (КЭДО), ИИ используется прямо в продукте для оптимизации отправки уведомлений о подписании документов. Анализируя данные о пользователях, система определяет оптимальное время для отправки уведомления, повышая своевременность подписания и снижая затраты на лишние коммуникации. Это прямой пример измеримой бизнес-выгоды.
Но как рассчитать эффективность, особенно ROI, для такой молодой технологии?
Это, пожалуй, один из самых сложных вопросов. Напрямую посчитать ROI от внедрения ИИ бывает так же непросто, как и от внедрения ERP или CRM систем, которые требуют миллионных вложений. Технология только развивается, и предсказать все эффекты заранее почти невозможно.
Однако, эффективность можно и нужно измерять через другие метрики:
- Экономия времени сотрудников: Если ИИ автоматизирует рутинные задачи, высвобождая рабочее время ценных специалистов, это уже ощутимая выгода, которую можно измерить.
- Снижение количества ошибок: В некоторых процессах, например, при подготовке финансовых отчетов или анализе данных, человеческая ошибка может стоить миллионы. ИИ, обеспечивая высокую точность, помогает избежать таких потерь. Это "скрытый" ROI, который проявляется через предотвращение убытков.
- Скорость принятия решений: ИИ может быстро обрабатывать огромные массивы информации, предоставляя инсайты, которые позволяют принимать более быстрые и обоснованные решения.
- Прозрачность бизнес-процессов: Технологии ИИ могут сделать ранее непрозрачные или сложные для анализа процессы более понятными и управляемыми.
Таким образом, расчет эффективности от внедрения ИИ не всегда сводится к прямой формуле ROI на старте проекта. Это может быть комбинация метрик, отражающих высвобождение ресурсов, снижение рисков, ускорение процессов и повышение качества данных.
Важным фактором успеха является популяризация технологий внутри компании. Чем больше людей будут понимать, как работает ИИ и для чего он нужен, тем меньше будет страхов (например, страха увольнения из-за автоматизации) и больше идей для его применения. ИИ создан, чтобы помогать автоматизировать рутину, где есть человеческий фактор ошибки или просто неэффективная трата ценного времени.
Командная работа, совместное выявление бизнес-потребностей и готовность экспериментировать с новыми технологиями – вот что движет успешным внедрением ИИ в российском бизнесе сегодня.
В следующей статье мы коснемся более острых вопросов, связанных с внедрением ИИ: информационная безопасность, этика и ответственность за решения, принимаемые с помощью алгоритмов.