ИИ на практике

Компании закупают подписки, открывают доступ к ИИ и ждут, что сотрудники сразу начнут работать быстрее и эффективнее. Реальность: хаос промптов, саботаж, усталость, утечки данных — магии нет. ИИ усиливает существующие процессы и компетенции, поэтому внедрение нужно строить как системную работу, а не волшебство. 1.1 Обучать некогда 1.2 Обучать некому 1.3 Хаос промптов 1.4 Саботаж 1.5 Утечки данных 10. ИИ вне бизнес-целей — если не влияет на KPI, деньги или скорость, быстро становится «интересным, но не обязательным»...

Часть 1. Почему ИИ не заменяет людей и уже давно не является «будущим» Искусственный интеллект уже перестал быть «будущим» — он влияет на бизнес здесь и сейчас. Но понимание ИИ у каждого своё: кто-то видит его через автоматизацию процессов, кто-то через аналитику или маркетинговые инструменты. Именно через ограниченный личный опыт рождаются мифы. Они мешают увидеть реальное влияние ИИ на эффективность компании и её конкурентоспособность. Кто-то боится, что ИИ заменит людей, кто-то считает, что рынок ещё не готов, кто-то ждёт «чуда», которое сразу решит все проблемы...

Почему внедрение ИИ начинается с качества управления, а не с технологий ИИ не делает управление лучше. Он показывает, где его нет. В зрелых компаниях ИИ усиливает решения. В слабых — он лакмус, который мгновенно выявляет и приумножает хаос, размытые KPI и отсутствие ответственности. Пример: хотят автоматизировать продажи, а выясняется, что нет единого определения лида, воронка у каждого своя, ответственность размыта. ИИ тут не внедряется. Он просто вскрывает бардак. И только потом становится инструментом...

Почему начинать нужно не с технологии, а с процесса и P&L «Как нам внедрить ИИ?» Он фокусируется на технологии как цели, а не как инструменте. В результате появляются пилоты без смысла, красивые отчёты и презентации, но без реального эффекта на P&L. «Какой процесс мы можем заменить или радикально упростить с помощью ИИ?» Именно через этот подход становятся видны зоны, где ИИ добавляет ценность: ускоряет повторяемые операции, снижает стоимость, повышает точность и прозрачность, не подменяя управление и ответственность...

Будущее принадлежит тем, кто умеет превращать знания и опыт в правильные задачи для ИИ Мы живём в эпоху, когда знания стали доступны быстрее и проще, чем когда-либо. LLM и другие инструменты открывают возможности, которые раньше казались фантастикой: за секунды можно получить то, на что уходили дни или даже месяцы работы. Но вместе с этим возникает иллюзия, что достаточно лишь «правильного промпта», и любая сложность решится сама собой. Эта иллюзия опасна. Промпт сам по себе ничего не решает. Если у тебя нет глубины, никакой промпт не поможет...

Если вы ответили «да» на большинство из них, возможно, вы испытываете синдром самозванца ИИ. За последние два года на рабочих местах произошла любопытная вещь. Люди, которые когда-то гордились своей быстротой, умом и остроумием, теперь тихо задаются вопросом, не слишком ли они медлительны, тупы или аналоговы, чтобы успевать за своими ежедневными рабочими задачами. Дело не в том, что они внезапно стали хуже работать - скорее, их новый цифровой коллега никогда не спит, никогда не смотрит в пустой экран и может выдать отполированный ответ почти на что угодно секунд за восемь...