ИИ-трансформация звучит заманчиво. Но между «мы внедрили» и «приносит компании деньги» лежит пропасть. Найти и устранить этот разрыв помогают метрики. Данная статья — про то, как построить систему метрик, которая отвечает на единственный вопрос, важный для бизнеса: окупается ли это и насколько.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Смирнов, я продуктовый аналитик, помогаю находить точки роста, оптимизировать процессы и принимать решения на основе данных, а не интуиции. Сейчас многие компании проходят этап масштабного внедрения ИИ-инструментов для разработки, пока одни только экспериментируют, другие уже выстроили централизованный процесс. Но рано или поздно перед всеми встает закономерная задача — измерить эффект от этого мероприятия. Не «понравилось ли разработчикам», а сколько времени и денег это экономит, где теряется ценность и стоит ли вкладываться дальше.

В статье я разберу свой подход к дереву метрик, который связывает бизнес-цели с фактическими показателями. Ключевые ветви дерева — интеграция, вовлеченность, эффективность и экономика. Главный фокус — продуктовый: для каждой метрики дадим не только описание и формулу, но и её ценность как основу для принятия решений.

Метрики ИИ-трансформации: как отличить реальную пользу от хайпа