Откровенное интервью о том, как компании на самом деле внедряют искусственный интеллект.
Исследование McKinsey показало неожиданный факт: четыре из пяти компаний, внедривших ИИ, не видят от него прибыли. Мы поговорили с Артемом, представителем IT-компании Eltex из Новосибирска, чтобы разобраться в причинах такой статистики.
— Артем, как ваша компания подходит к внедрению ИИ?
— Мы не гонимся за трендами. Наша стратегия — экспериментировать и искать точки реального применения. Пока это исследовательский этап, где мы тестируем различные решения и ищем те, которые принесут конкретную пользу бизнесу.
— В чем причина низкой эффективности ИИ-проектов?
— Основная проблема — отсутствие четкой стратегии. Многие компании внедряют технологии ради технологий, не отвечая на главный вопрос: какую конкретную проблему это решит и сколько денег сэкономит или принесет?
Нужно находить узкие, но болезненные задачи, которые ИИ может эффективно закрыть.
— Есть ли сферы, где клиенты готовы реально платить за ИИ?
— Такие сферы определенно существуют, и некоторые компании уже зарабатывают на ИИ. Но я часто наблюдаю другую картину: бизнес покупает технологии из любопытства, а не из-за ясного понимания выгоды. Многие платят за инновации, не просчитав экономический эффект.
— Используете ли вы ИИ внутри своей компании?
— Да, мы рассматриваем несколько направлений. Особенно перспективной видим оптимизацию техподдержки с помощью моделей, которые обучаются на наших базах знаний. Это конкретное и измеримое применение, где можно четко оценить результат.
Выводы
Успех внедрения ИИ зависит не от масштаба проекта, а от точности его применения. Компании, которые сначала экспериментируют, ищут конкретные болевые точки и просчитывают ROI, имеют больше шансов получить реальную отдачу от инвестиций в искусственный интеллект.
А ваша компания сталкивалась с подобными вызовами при внедрении новых технологий? Поделитесь опытом в комментариях.
По материалам интервью с представителем IT-компании Eltex