Подать заявку на членство
Ваша компания готова к ИИ? Честный разбор с экспертом
Автор: Надежда Морозова
руководитель платформы Альянс в сфере искусственного интеллекта, eх руководитель портфеля проектов по внедрению ИИ (Яндекс
Альфа-Банк, Accenture )
руководитель платформы Альянс в сфере искусственного интеллекта, eх руководитель портфеля проектов по внедрению ИИ (Яндекс
Альфа-Банк, Accenture )
Оглавление
- Большинство компаний начинают внедрять ИИ, не задавая себе вопрос «а готовы ли мы?» Чем чаще всего заканчиваются такие проекты — и сколько они стоят бизнесу?
- По вашему опыту, какая доля провалов внедрения ИИ связана именно с неготовностью процессов, а не с самой технологией?
- По каким явным признакам сразу видно, что процесс не готов к ИИ — даже без глубокой диагностики? На что смотреть в первую очередь?
- Какой самый частый «красный флаг», который компании игнорируют, чаще всего становится главной причиной провала?
- Из чего состоит диагностика готовности процесса? Какие критерии вы оцениваете — данные, регламенты, люди, инфраструктура?
- Как оценить готовность людей — тех, кто будет работать с ИИ или рядом с ним?
- Кто внутри компании должен участвовать в оценке готовности — только ИТ и владельцы процессов, или круг шире?
- Допустим, диагностика показала, что процесс не готов. Что дальше — отказываться от ИИ или сначала дорабатывать процесс? По каким критериям принимать это решение?
- Какие процессы обычно стоит «довести» до готовности, а от каких лучше вообще отказаться — потому что это нерентабельно?
- Главный совет руководителю, который думает запускать ИИ в своих процессах. С чего начать до того, как считать бюджет проекта?
Искусственный интеллект — это не «волшебная таблетка». Его внедрение требует не только бюджета, но и готовности процессов, людей и инфраструктуры. Без этого проекты проваливаются — и стоят компаниям десятки и даже сотни миллионов рублей.
О том, как не попасть в ловушку при внедрении ИИ в процессы, мы поговорили с Надеждой Морозовой.
О том, как не попасть в ловушку при внедрении ИИ в процессы, мы поговорили с Надеждой Морозовой.
Большинство компаний начинают внедрять ИИ, не задавая себе вопрос «а готовы ли мы?» Чем чаще всего заканчиваются такие проекты — и сколько они стоят бизнесу?
В лучшем случае — потерей инвестиций, в худшем — формированием устойчивого негативного отношения к технологиям. Провал проекта ассоциируется с внешними факторами, а не с внутренней неготовностью.
Размер потерь напрямую зависит от масштаба. Даже на пилоте можно потерять несколько миллионов. Если решились сразу на масштабный проект — счёт идёт на десятки и даже сотни миллионов рублей. Но есть и косвенные потери: один провалившийся проект может похоронить все будущие инициативы по улучшению бизнеса. Люди просто перестанут верить в изменения.
Размер потерь напрямую зависит от масштаба. Даже на пилоте можно потерять несколько миллионов. Если решились сразу на масштабный проект — счёт идёт на десятки и даже сотни миллионов рублей. Но есть и косвенные потери: один провалившийся проект может похоронить все будущие инициативы по улучшению бизнеса. Люди просто перестанут верить в изменения.
По вашему опыту, какая доля провалов внедрения ИИ связана именно с неготовностью процессов, а не с самой технологией?
Если суммировать все внутренние факторы — отсутствие цели, неготовность команды, слабая инфраструктура, процессные проблемы, отсутствие опыта проектного менеджмента именно для ИИ-проектов — то это можно округлить до 100% провалов.
Технологии уже достигли достаточно высокого уровня. Без преувеличения, с их помощью можно улучшить любой рутинный процесс. Грамотная техническая команда ещё на этапе планирования скажет, на какой уровень качества вы можете рассчитывать в вашем запросе. Если вы выбираете эксперимент с технологией, качество которой было под вопросом, — это не провал проекта, а неудачный эксперимент.
Технологии уже достигли достаточно высокого уровня. Без преувеличения, с их помощью можно улучшить любой рутинный процесс. Грамотная техническая команда ещё на этапе планирования скажет, на какой уровень качества вы можете рассчитывать в вашем запросе. Если вы выбираете эксперимент с технологией, качество которой было под вопросом, — это не провал проекта, а неудачный эксперимент.
По каким явным признакам сразу видно, что процесс не готов к ИИ — даже без глубокой диагностики? На что смотреть в первую очередь?
Процесс, к которому даже не стоит приближаться, — тот, всю информацию о котором можно узнать только лично у кого-то и нет ни одного артефакта, который содержит информацию о нём. Причин для этого может быть много. Но только понимание одного этого факта даёт понять, что до внедрения ИИ ещё много ступеней зрелости: начиная от описания процесса и подготовки данных до определения метрик. Создав эти артефакты, можно вернуться к процессу и оценить готовность и целесообразность внедрения ИИ.
Какой самый частый «красный флаг», который компании игнорируют, чаще всего становится главной причиной провала?
Отсутствие цели. Сейчас всё сложнее понять, где использование ИИ — это дань моде, а где инструмент для получения реального эффекта. Часто запросы звучат так: «Не знаю, зачем, но у всех есть и нам надо», «Хотим запрыгнуть в последний вагон». Если цель внедрения ИИ не проработана, маловероятно, что реализованные проекты окупятся. Скорее всего, они даже не будут завершены.
Из чего состоит диагностика готовности процесса? Какие критерии вы оцениваете — данные, регламенты, люди, инфраструктура?
В широком смысле для определения скоупа проекта проводят два типа диагностики: техническую и бизнес.
В техническую входят все аспекты, связанные с текущим ИТ-ландшафтом — системы, в которых ведётся процесс. Бизнес-диагностика включает аудит бизнес-процессов, организационной структуры и системы принятия решений.
Для базового понимания готовности процесса необходимо:
Кроме процессов и ИТ-ландшафта, важнейший критерий — состояние культуры изменений в компании. Внедрение ИИ — это такое же изменение, как и любое другое. И оно требует отдельной проработки.
В техническую входят все аспекты, связанные с текущим ИТ-ландшафтом — системы, в которых ведётся процесс. Бизнес-диагностика включает аудит бизнес-процессов, организационной структуры и системы принятия решений.
Для базового понимания готовности процесса необходимо:
- Проанализировать регламент процесса.
- Оценить исполняемость процесса (сходится ли бумага с реальностью).
- Если на втором пункте появились расхождения — построить схему реального процесса.
- Выбрать части, которые будет исполнять ИИ.
- Сформировать картину «TO BE» — как будут существовать новые процессы после внедрения технологии.
Кроме процессов и ИТ-ландшафта, важнейший критерий — состояние культуры изменений в компании. Внедрение ИИ — это такое же изменение, как и любое другое. И оно требует отдельной проработки.
Как оценить готовность людей — тех, кто будет работать с ИИ или рядом с ним?
Обычно оценивают не готовность к работе с ИИ, а готовность к изменениям. И это отдельный пласт, которым управляют менеджеры по изменениям в рамках классического процесса.
В текущей практике принято сначала готовить людей к изменениям, а после — обучать работе с новыми процессами. В крупных компаниях сейчас появился и отдельный пласт обучения именно ИИ-навыкам.
В текущей практике принято сначала готовить людей к изменениям, а после — обучать работе с новыми процессами. В крупных компаниях сейчас появился и отдельный пласт обучения именно ИИ-навыкам.
Кто внутри компании должен участвовать в оценке готовности — только ИТ и владельцы процессов, или круг шире?
В первую очередь, как у любого изменения, у внедрения ИИ должен быть спонсор. Обычно это или ЛПР, или владелец бюджета. Он принимает активное участие в верификации результатов оценки.
Если у сотрудников нет KPI на внедрение ИИ, они участвуют не в оценке готовности, а в сборе информации для аудита. Саму оценку проводит либо соответствующее подразделение с KPI, либо внешний подрядчик.
Если у сотрудников нет KPI на внедрение ИИ, они участвуют не в оценке готовности, а в сборе информации для аудита. Саму оценку проводит либо соответствующее подразделение с KPI, либо внешний подрядчик.
Допустим, диагностика показала, что процесс не готов. Что дальше — отказываться от ИИ или сначала дорабатывать процесс? По каким критериям принимать это решение?
Есть смысл запланировать обучение для руководителей, а после — для сотрудников, чтобы они начали погружаться в мир технологий. И параллельно повышать уровень зрелости процессов. Тогда к моменту, когда процесс будет готов, люди тоже будут готовы. И внедрение пройдёт проще и эффективнее.
Технологии нового поколения всё ещё имеют достаточно высокий порог входа. Популярные истории про «я за сутки без знания программирования собрал сайт» — это маркетинговые лозунги, а не реальные бизнес-кейсы. Поэтому, чтобы принимать решение об отказе от технологии или её внедрении, нужно или получить экспертную консультацию, или самому погрузиться в тему.
Технологии нового поколения всё ещё имеют достаточно высокий порог входа. Популярные истории про «я за сутки без знания программирования собрал сайт» — это маркетинговые лозунги, а не реальные бизнес-кейсы. Поэтому, чтобы принимать решение об отказе от технологии или её внедрении, нужно или получить экспертную консультацию, или самому погрузиться в тему.
Какие процессы обычно стоит «довести» до готовности, а от каких лучше вообще отказаться — потому что это нерентабельно?
Вопрос рентабельности мы не сможем раскрыть в рамках одного ответа — тут нужен большой материал о том, как это в целом оценивается.
Общий совет: начинать стоит с понятных, рутинных процессов — чтобы разгрузить сотрудников и оставить пространство для креатива и сложных решений. Это повышает мотивацию и формирует положительный образ изменений для их дальнейшего масштабирования. Также стоит обратить внимание на процессы, которые уже успешно внедряют ИИ-лидеры рынка.
Общий совет: начинать стоит с понятных, рутинных процессов — чтобы разгрузить сотрудников и оставить пространство для креатива и сложных решений. Это повышает мотивацию и формирует положительный образ изменений для их дальнейшего масштабирования. Также стоит обратить внимание на процессы, которые уже успешно внедряют ИИ-лидеры рынка.
Главный совет руководителю, который думает запускать ИИ в своих процессах. С чего начать до того, как считать бюджет проекта?
Первым делом нужно честно ответить себе на вопрос: «Зачем мне это? И зачем это компании?» От ответа зависит сценарий дальнейших действий.
Рекомендуем к прочтению