Три ошибки при внедрении ИИ в бизнесе, из-за которых горят деньги
Проекты внедрения ИИ проваливаются по трём причинам: компания покупает технологию, а не решает конкретную задачу; не замеряет исходное состояние и потом не может доказать эффект; не назначает человека, отвечающего за то, чтобы система работала. Устраняются все три до начала проекта и почти бесплатно.
Ошибка 1. Купили технологию вместо решения задачи
«Давайте внедрим ИИ» — это не задача, это желание. Задача звучит иначе: «мы теряем 30% заявок, которые приходят ночью» или «контроль качества успевает проверять 5% сделок». Технология подбирается под утечку, а не наоборот.
Проверить себя легко: сформулируйте, что именно изменится в цифрах после внедрения, и в каких единицах вы это измерите. Если сформулировать не получается, проект пока не готов — не потому что нет бюджета, а потому что нет предмета.
Частный случай той же ошибки — внедрять там, где громче болит, а не там, где дороже. Громкая проблема и дорогая проблема совпадают редко.
Ошибка 2. Нет точки А
Если вы не замерили, как было до внедрения, вы никогда не докажете, что стало лучше. Через полгода начнётся спор: «мне кажется, стало быстрее» против «а мне кажется, мы просто привыкли». Проигрывают такой спор всегда — и обычно вместе с бюджетом на следующий проект.
Замер не требует систем аналитики. Достаточно зафиксировать три-пять чисел до старта:
- сколько времени занимает операция сейчас;
- какую долю объёма вы реально контролируете;
- сколько обращений теряется;
- сколько стоит час людей, занятых в процессе.
Эти же числа станут отчётом об эффекте — в тех же единицах, без подгонки.
Ошибка 3. Нет владельца процесса
Система, за которую никто не отвечает, умирает примерно за месяц. Не ломается — именно умирает: перестают заполнять поля, начинают вести параллельно старую таблицу, потом объявляют, что «программа неудобная».
Нужен человек, у которого в задачах написано: следить, чтобы это работало. Не подрядчик и не «отдел ИТ вообще», а конкретный сотрудник со стороны бизнеса, которому результат процесса важен лично.
Четвёртая ошибка, о которой говорят реже
Внедрять ИИ как надзор, а не как помощь, — надёжный способ получить саботаж. Люди не сопротивляются инструменту, который помогает им продавать больше или не делать бессмысленную работу. Они сопротивляются камере, направленной им в лицо.
Показательный момент из нашего проекта по контролю качества: когда система начала разбирать все диалоги и сделки, выяснилось, что часть регламентов в реальности не выполняется, потому что по инструкции получается дольше. Виноват был не человек, а мёртвая инструкция — и чинить надо было её. Разбор этого кейса целиком.
Как выглядит порядок, при котором проект окупается
- Назвать задачу в цифрах: что теряем, сколько, где.
- Зафиксировать точку А — три-пять чисел, письменно.
- Назначить владельца процесса со стороны бизнеса.
- Взять один процесс, а не всю компанию.
- Через месяц сравнить те же числа и решить, идти ли дальше.
Ни один из пяти пунктов не требует бюджета. Требуется только дисциплина — та же, что в любом инженерном проекте.
Частые вопросы
С какого процесса начинать внедрение ИИ?
С того, где утечка денег самая крупная и при этом измеримая. Обычно это контроль качества, обработка входящих обращений или подготовка расчётов для клиента. Начинать с процесса, где эффект нельзя посчитать, — значит заранее лишить себя аргументов для следующего шага.
Сколько занимает пилотное внедрение?
Один процесс — обычно около месяца от старта до первых цифр. Если проект планируется на полгода без промежуточных результатов, это повод пересмотреть границы задачи.
Нужен ли отдельный ИТ-специалист в штате?
Для запуска — нет, достаточно владельца процесса со стороны бизнеса. Технической стороной занимается подрядчик. А вот без человека, который отвечает за результат внутри компании, проект не выживет ни с ИТ-отделом, ни без него.