Искусственный интеллект
Как определить, в каких процессах ИИ принесёт наибольшую эффективность
Больше половины российских компаний после внедрения ИИ отмечают улучшение качества продуктов, а 51% — рост эффективности процессов. Но не все задачи одинаково поддаются внедрению ИИ и автоматизации: чтобы инвестиции окупились, компаниям нужно выбирать процессы с повторяющимися решениями и чёткими критериями успеха. Разбираем, как определить приоритеты для автоматизации задачи, выстроить поэтапное внедрение искусственного интеллекта и не допустить управленческих ошибок, которые мешают внедрению ИИ.
Содержание:
Какие процессы подходят для ИИ-трансформации
Чем больше однотипных операций нужно повторять для выполнения задачи, тем выше эффект от внедрения ИИ. Кроме того, искусственный интеллект приносит эффект при внедрении в процессы с чёткими критериями успеха и согласованными данные.
Согласно исследованию института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ об уровне применения ИИ в бизнес-процессах:
По данным НИУ ВШЭ, после внедрения ИИ 54% компаний замечают улучшение качества продуктов или услуг, 51% — рост эффективности процессов, 45% — рост производительности труда. Согласно этому исследованию, чаще всего компании применяют ИИ для обработки визуальных данных (69%), текста (48%) и звука (46%).
Международные исследования показывают, что рост доходов от ИИ чаще всего дают:
Успешные компании выстраивают прозрачные процессы проверки результатов моделей. Такой подход гарантирует точность и снижает риски.
Стратегические и финансовые решения стоит оставлять за человеком. Моральный выбор и юридическую ответственность эксперты не рекомендуют делегировать машине.
Как расставить приоритеты для ИИ-трансформации
Приоритизация помогает сопоставить ожидаемый эффект от автоматизации со сложностью внедрения. Это позволяет выбрать задачи, которые принесут максимум пользы при минимальных затратах.
Матрица «эффект и сложность»
Матрица эффективности и сложности внедрения (от англ. Impact and Effort, «воздействие и усилия») помогает отделить перспективные идеи от слишком дорогих или рискованных. Матрица состоит из двух осей:
На пересечении осей образуются четыре зоны (квадранта).
Работа с матрицей начинается с определения цели внедрения ИИ. Затем собирается список идей и задач для её достижения. Каждая задача оценивается по осям и распределяется по квадрантам. Результаты обсуждают с командой. Матрицу можно использовать для ежедневного планирования или долгосрочных проектов.
Оценка ИИ-зрелости компании
Оценка ИИ-зрелости показывает, насколько бизнес готов к внедрению искусственного интеллекта. Она измеряет способность компании собирать данные, обучать модели, автоматизировать процессы и извлекать из этого финансовую выгоду.
Руководители и специалисты, ответственные за ИИ-трансформацию, анализируют:
Результаты диагностики помогают расставить приоритеты при внедрении ИИ для бизнеса. Если зрелость низкая, в первую очередь очищают данные, выстраивают стратегию и обучают команду. По мере роста зрелости фокус смещается на сложные многошаговые процессы, внедрение ИИ-агентов и масштабирование успешных пилотных проектов на всю организацию.
Оцените уровень зрелости применения искусственного интеллекта в процессах компании, определите потенциальные зоны для развития и получите персональные рекомендации по внедрению технологий.
С чего начать внедрение: этапы
Дорожная карта для внедрения ИИ структурирует последовательность работы. Каждый этап помогает снизить риски, проверить гипотезы и масштабировать успешные решения на всю организацию.
Этап № 1: аудит процессов и постановка цели
Важно понять, в каких процессах остаётся больше всего ручного труда, ошибок, задержек и потерь. На основе этого анализа команда ставит цель:
Этап № 2: оценка готовности компании
На этом этапе проверяют качество данных, инфраструктуру и компетенции команды.
Этап № 3: выбор сценария применения
Начинать стоит с одного процесса или 1–2 наиболее перспективных задач. Лучше выбирать направление, где эффект можно быстро измерить, а сложность внедрения относительно невысокая.
Этап № 4: пилотный процесс
На этом этапе запускают пилотный проект или создают MVP (от англ. Minimum Viable Product — «минимально жизнеспособный продукт»). Решение тестируют на ограниченной выборке или в одном подразделении компании. После подтверждения эффекта его можно масштабировать.
Начать внедрение ИИ можно с создания агента на платформе GigaCowork (ГигаКоворк). Компании могут создавать ИИ-агентов без программирования, подключать их к корпоративным данным и сервисам и использовать для автоматизации конкретных бизнес-задач.
Этап № 5: интеграция и настройка управления
После успешного пилота решение встраивается в существующие системы и регламенты. На этом этапе важны безопасность, права доступа, качество данных, назначение ответственных владельцев и правила принятия решений.
Этап № 6: обучение и изменение процессов
Сотрудникам нужно объяснить, как работать с новым инструментом. Без обучения и пересмотра ролей даже перспективный ИИ-проект может оказаться убыточным.
Этап № 7: масштабирование и оптимизация
Если пилот подтвердил эффективность, решение масштабируют на другие подразделения и процессы. Затем выстраивают мониторинг ключевых метрик, собирают обратную связь сотрудников и дорабатывают модель или сценарий применения.
Эксперты отмечают: проекты с короткими циклами внедрения и регулярной обратной связью устойчивее, чем длительные этапы разработки без внимания к промежуточным результатам.
Что мешает внедрению ИИ и как это исправить
Даже после запуска ИИ-инструментов сотрудники могут продолжать работать по-прежнему или использовать новые инструменты лишь время от времени. Вместе с экспертами Лаборатории нейронаук и поведения человека Сбера разберём пять управленческих ошибок, которые мешают внедрению ИИ, и способы их предотвратить.
Ошибка № 1: ожидать, что сотрудники уже готовы к изменениям
Руководство рассчитывает, что после обучения сотрудники начнут самостоятельно применять ИИ. Однако техническое внедрение может опережать психологическую готовность команды. Руководитель может столкнуться с отрицанием самой необходимости изменений: «нам это не нужно», «мы и так справляемся». В таком случае сотрудники отвергают новый способ работы ещё до проверки его пользы для своих задач.
Как действовать
Выясните, что стоит за отрицанием: непонимание возможностей инструмента, неудачный опыт, опасения за свою профессиональную роль или сомнения в качестве результата. Попросите сотрудников конкретизировать возражения и обсудите, какие из них можно проверить, а какие требуют управленческого решения. Уточните ожидаемые изменения в рабочих процессах — это поможет определить, какая поддержка нужна команде для освоения нового способа решения задач.
Ошибка № 2: оставлять удачные решения внутри отдельных команд
Команда находит полезный способ работы с ИИ, но этот опыт остаётся внутри подразделения. В результате коллеги заново решают похожие задачи и повторяют ошибки, с которыми другие команды уже разобрались.
Как действовать
Регулярно обсуждайте конкретные кейсы между командами. Попросите коллег показать, как они выполняли задачу раньше, что поручили ИИ и какой результат получили. Сколько времени удалось сэкономить с учётом проверки и доработки? Стало ли меньше ошибок? Что именно помогло улучшить результат?
Обсуждайте и трудности: какие ответы модели пришлось исправить, какие запросы не сработали и что команда изменила в своём подходе. Сохраняйте лучшие практики, чтобы другие команды могли применить этот опыт в своих задачах.
Ошибка № 3: предлагать освоить инструмент без ясной рабочей цели
Установка «освойте ИИ» оставляет технологию внешним дополнением к привычной работе. Восприятие меняется, когда руководитель ставит задачу, которую без ИИ решить нельзя.
Как действовать
Найдите задачу, которую команда не может выполнить в нужный срок имеющимися силами. Например, если сотрудники успевают прочитать только небольшую часть клиентских отзывов, поставьте задачу еженедельно анализировать весь поток и находить повторяющиеся проблемы.
Предложите использовать ИИ для первичной группировки отзывов. Сотрудники проверяют, правильно ли модель распределила сообщения по темам, и определяют, какие проблемы стоит решать в первую очередь. Так руководитель задаёт конкретный результат, ради которого команде предстоит изменить привычный способ работы.
Ошибка № 4: использовать одинаковую коммуникацию для всех
Модель диффузии инноваций Эверетта Роджерса показывает, что люди принимают инновации с разной скоростью — от новаторов и ранних последователей до тех, кто присоединяется позднее.
Исследование Лаборатории нейронаук и поведения человека с участием 1922 респондентов дополняет эту модель. Через 18 выделенных психологических профилей отношения к ИИ видно, что готовность применять технологию может сочетаться с тревогой и недоверием. Люди различаются не только темпом освоения ИИ, но и причинами своего интереса или сомнений.
В команде это проявляется по-разному: одни сотрудники охотно экспериментируют, другие ждут подтверждения практической пользы, третьи сосредоточены на рисках и сохранении профессионального контроля. Поэтому общее сообщение о преимуществах ИИ не учитывает различий в отношении сотрудников к технологии.
Как действовать
Выясните, чего сотрудники ожидают от ИИ и какие условия считают необходимыми для его использования. Готовым экспериментировать предложите участие в пилотах и обмен опытом. Тем, кому важно увидеть практическую пользу, покажите результаты на сопоставимых задачах. С теми, кого беспокоят риски, разберите ограничения модели, порядок проверки и ответственность за итог. Уточняйте эти профили по мере накопления опыта.
Ошибка № 5: оценивать успех только по показателям использования
Число запросов и доля активных пользователей показывают, насколько часто сотрудники обращаются к инструменту. По этим данным трудно понять, улучшилась ли работа: сократились ли сроки, сохранилось ли качество, уменьшился ли объём доработок.
Как действовать
Для каждого сценария выберите показатели результата. Учитывайте время на выполнение задачи вместе с проверкой, количество исправлений и соответствие согласованным требованиям. Отслеживайте, сохраняется ли эффект при повторном применении. Сотрудников, которые замечают ограничения модели, привлекайте к разбору ошибок и оценке качества — их замечания помогут уточнить условия использования.
Задача руководителя — не убеждать всех в пользе ИИ, а спроектировать такие рабочие сценарии, в которых технология помогает решать более сложные задачи, быстрее проверять гипотезы, снижать ошибки и усиливать экспертизу человека. Расширяйте применение тех сценариев, в которых удалось подтвердить пользу. В такой логике ИИ перестаёт быть экспериментом энтузиастов и становится способом выполнять работу на новом уровне.
Как оценить эффективность: метрики и окупаемость
Внедрение искусственного интеллекта требует инвестиций, поэтому бизнесу важно понимать, как измерить эффект и окупаемость. Оценка помогает принимать взвешенные решения о масштабировании проектов.
Какие метрики считать
На конференции AI Journey 2025 подписали меморандум о первой отраслевой методологии оценки финансового эффекта от внедрения ИИ. Документ устанавливает единый стандарт для финансовой отрасли и помогает компаниям инвестировать в технологии.
Методология упрощает оценку ИИ-проектов. Она описывает, как рассчитать выгоду от коммерческих инициатив, научно-исследовательских проектов и решений без прямой мгновенной прибыли. Поскольку внедрение ИИ комплексно меняет бизнес-процессы, в методологию заложили механизмы, которые исключают двойной учёт результатов.
Авторы разработали принципы финансовой оценки.
Согласно методологии, метрики технического качества модели не всегда означают её положительное влияние на PL (от англ. Profit and Loss, «доходы и расходы») или другие денежные показатели. Важно смотреть на внедрение ИИ шире и учитывать все потенциальные эффекты в соответствии с принципом полноты оценки.
Расчёт экономического эффекта и ROI (от англ. Return on Investment, «возврат инвестиций»)
Внедрение ИИ приносит прямые, косвенные и стратегические эффекты. Для каждого типа эффектов подходят свои метрики.
Если результат инициативы невозможно перевести в финансовые показатели, задачи сортируют по влиянию на клиентский путь: конверсию, скорость обработки запроса, уровень оттока. Так фокус остаётся на клиентах и стратегических целях.
Такой подход помогает измерить вклад ИИ, показать его ценность руководству и инвесторам, а также гибко управлять проектами.
Читайте, как технологии искусственного интеллекта применяют в разных отраслях:
Роботизация рутинных процессов
RPA (от англ. Robotic Process Automation, «роботизированная автоматизация процессов») — ещё один инструмент автоматизации процессов, при котором программный робот имитирует действия сотрудника в интерфейсах систем:
RPA подходит для автоматизации бизнес-процессов, которые можно регламентировать — робот безошибочно повторит набор действий.
Одна из сложностей при внедрении RPA — определить на начальном этапе, насколько роботы будут полезны бизнесу. Управляющий директор ROBIN компании SL Soft Павел Борченко считает, что организации нужна роботизация, если:
Частые вопросы
В первую очередь стоит автоматизировать задачи с высоким эффектом и низкими усилиями. Они дадут максимум эффективности при минимальных затратах.
Процесс подходит для внедрения ИИ, если в нём много повторяющихся решений, присутствуют чёткие критерии успеха и используются согласованные данные. Чем больше однотипных операций выполняется в рамках задачи, тем выше эффект от автоматизации.
Основные цели включают сокращение времени обработки задач, снижение количества ошибок и брака, ускорение ответов и уменьшение нагрузки на сотрудников. Это ведёт к росту эффективности процессов, производительности труда и улучшению качества продуктов или услуг.
Внедрение проходит семь этапов: аудит процессов и постановка цели, оценка готовности компании, выбор сценария применения, запуск пилотного процесса, интеграция и настройка управления, обучение сотрудников и изменение процессов, а затем масштабирование с оптимизацией.
Экономический эффект оценивается через финансовые метрики, такие как PL для дополнительной выручки и снижения затрат, а также NPV и CLTV для будущего денежного потока. Дополнительно учитываются нефинансовые показатели: время выполнения задач, количество ошибок, предотвращение потерь и индексы удовлетворённости клиентов.
RPA (от англ. Robotic Process Automation, «роботизированная автоматизация процессов») выполняет задачи по заданному сценарию и повторяет одни и те же действия, а ИИ-агент анализирует данные, принимает решения и адаптируется к изменениям ситуации.