ИИ перестал быть экспериментом — это новая рамка трансформации бизнеса. Но по мере роста интереса к технологии увеличивается и число разочарований: пока одни компании масштабируют пилоты, другие ставят проекты на паузу. По мнению CEO red_mad_robot Ильи Самофеева, одна из причин — отсутствие в компаниях системной ИИ-культуры, без которой технология остается внешним атрибутом, а не инструментом роста
Эффект есть — но не у всех
Вопрос об эффективности ИИ в бизнесе уже не стоит. Компании, которые уже начали работать с ИИ системно, получают измеримые результаты. В Microsoft с помощью ИИ оптимизировали работу кол-центров, сэкономив $500 млн, корпоративный ИИ-ассистент Lilli в McKinsey экономит 50 000 человеко-часов в месяц, Amazon сократил затраты на содержание складских помещений на 25%.
По оценке McKinsey, долгосрочный эффект от корпоративного использования ИИ может достичь $4,4 трлн за счет роста производительности. 92% компаний планируют увеличить инвестиции в ИИ в ближайшие три года. Казалось бы, рынок движется в едином порыве.
Но картина оказывается не столь однозначной. Вдохновившись публичными кейсами, многие компании начинают внедрять ИИ у себя — и сталкиваются с разочарованием. Почти половина проектов, по данным The Economist, останавливаются уже на стадии пилота. Согласно упомянутому выше исследованию McKinsey, лишь 1% компаний называют себя зрелыми с точки зрения ИИ — то есть действительно перестроили свою работу с помощью технологии и уже получают устойчивый бизнес-эффект. The Australian приводит цифру в 58% — доля компаний, не увидевших ожидаемой отдачи от генеративного ИИ.
Один и тот же инструмент в одной компании становится драйвером роста, а в другой — источником фрустрации. Зачастую причина кроется не в самой технологии и даже не в бизнес-кейсах ее применения, а в управленческой рамке, в подходе к внедрению ИИ со стороны менеджмента компании. Там, где ИИ воспринимается как еще один IT-продукт, который можно купить «из коробки» и встроить без пересборки процессов и работы с людьми, эффекта нет. Чтобы ИИ начал приносить реальную ценность, он должен стать не надстройкой, а частью новой операционной модели. А значит, важнейшая точка трансформации — это не освоение технологии, а работа с людьми и «прошивка» культуры компании искусственным интеллектом.
AI Native: еще не стандарт, но уже ориентир
Сегодня на рынке все чаще звучит термин «AI Native-компания» (а также AI Driven, AI Ready), но его содержание пока является скорее направлением движения, чем сформированной концепцией. Даже на зрелых рынках нельзя однозначно сказать, какие компании следует отнести к понятию AI Native (за исключением разве что компаний, которые сами создают фундаментальные AI-решения — такие как LLM-модели).
Концепцию AI Native можно описать как совокупность признаков. В таких компаниях:
- ИИ встроен во все процессы работы компании;
- реализуется подход «AI для всех» — все сотрудники имеют доступ к различным ИИ-инструментам в рамках рабочей среды, причем не только к общим LLM-сервисам, но и к специализированным отраслевым AI-решениям для конкретной бизнес-функции;
- настроен цикл тестирования идей, гипотез и пилотов вокруг применения ИИ-технологий и их внедрение в компанию;
- ИИ создает добавленную ценность для продуктов компании либо является драйвером создания новых продуктов;
- культура компании отражает «ИИ-амбассадорство» во внутренних коммуникациях, развитии сотрудников, в C&B-блоке. Успешные кейсы применения ИИ активно транслируются и масштабируются внутри компании.
В российской практике уже появляются элементы AI Native-подхода, но системных кейсов трансформации компаний пока нет. Несмотря на это ряд крупнейших банков, телеком-операторов и других компаний находятся в процессе осмысления этой концепции: создают внутренние GenAI-платформы, ищут точки применения ИИ в бизнес-процессах, тестируют гипотезы, обучают персонал использованию ИИ.
Как только появится первый успешный рыночный опыт — не просто набор кейсов применения ИИ, а полноформатная AI Native-модель компании, — он станет ориентиром для отрасли. И компании, которые начали экспериментировать уже сейчас, скорее всего, окажутся в числе тех, кто этот стандарт и сформирует.
Источник: www.forbes.ru
