Семь управленческих ошибок, которые мешают получать результат от ИИ

Многие ИИ-проекты не выходят за рамки пилотов, потому что запускаются без ответа на главный вопрос: какую бизнес-задачу мы решаем? 

Это может быть время обработки заявки, стоимость операции, выручка, производительность команды или другой измеримый показатель.

Если критерия нет, после пилота сложно понять: стоит ли масштабировать решение.

Проверьте себя: какой бизнес-показатель должен измениться благодаря ИИ-инициативе?

Когда сотрудники самостоятельно выбирают сервисы ИИ и способы работы с ними, компания теряет контроль над данными, качеством результатов и возможными рисками.

Стоит определить:

• какие инструменты разрешены,
• какие данные можно в них загружать,
• в каких случаях результат нужно проверять,
• кто отвечает за соблюдение этих правил.

Проверьте себя: понимают ли сотрудники, что именно можно и нельзя делать с ИИ?

По мере распространения технологии доступ к ИИ сам по себе перестает быть преимуществом. Те же инструменты появляются у конкурентов, клиентов и новых игроков.

Поэтому руководителю важно регулярно пересматривать бизнес-процессы и стратегию: где компания создает ценность, за что клиент готов платить и что останется ее преимуществом, если одинаковые технологии доступны всем.

Проверьте себя: если бы вы создавали этот бизнес сегодня с учетом возможностей ИИ, что сделали бы иначе?

Концентрация ключевых процессов в рамках одного ИИ решения упрощает интеграцию, но одновременно создает зависимость и делает бизнес уязвимым. Изменение цены, условий доступа или политики работы с данными может затронуть сразу несколько важных процессов. Для критических задач стоит заранее продумывать сценарии переноса данных и изменение моделей.  

Проверьте себя: что произойдет с вашими бизнес-процессами, если ИИ-модель или ИИ-инструмент завтра станет недоступен?

Современные модели формулируют ответы уверенно и убедительно. Но убедительность не означает достоверность. 

Чем выше цена решения, тем важнее заранее определить процедуру проверки: какие данные нужно перепроверить, где требуется экспертная оценка и кто принимает окончательное решение. 

Особенно это важно для финансовых, юридических, кадровых и других задач с высокой ценой ошибки. 

Проверьте себя: как в вашей компании проверяются результаты, подготовленные с помощью ИИ, перед тем, как они используются в работе?

Оценка ИИ-активностей по косвенным показателям создает иллюзию прогресса. Количество запросов, число используемых моделей или объем потраченных токенов не говорят о том, какую ценность технология создает для бизнеса.

Для каждой инициативы нужны четкие показатели результата: сокращение времени процесса, снижение затрат, рост производительности или выручки.

Проверьте себя: по каким показателям вы понимаете, что конкретная ИИ-инициатива действительно работает?

Новый инструмент может изменить процессы: распределение задач, роли, порядок принятия решений. 

Но если технология появилась, а люди продолжают работать по-старому, потенциал ИИ остается нереализованным. Поэтому еще до интеграции и масштабирования стоит определить: что именно придется изменить в организации работы, если ИИ окажется эффективным, как команда интегрирует ИИ в свои процессы и как обучится новым подходам и инструментам. 

Проверьте себя: какие процессы, роли или зоны ответственности изменятся при успешном внедрении ИИ?