ИИ сейчас на пике внимания, и всё больше компаний видят в нём кнопку “ускорить прибыль”. Но если заглянуть в два свежих осенних отчёта по рынку ИИ, картина получилась тревожной: в каждом третьем ответе системы — дезинформация, а 95% корпоративных внедрений не приносят пользы.
В чём корень? Погоня за лайками, кликами и красивыми циферками KPI. Когда алгоритм “затачивают” только под отчётность, теряется главное — реальный результат.
Если хочется, чтобы искусственный интеллект работал на пользу, а не просто “гонял данные”, есть краткий маршрут:
1. Забудьте о vanity-метриках — оценивайте технологии через их прямое влияние на прибыль, удержание клиентов и сокращение расходов.
2. Простройте визуальную карту процессов — только так можно контролировать, где теряются ресурсы и как реально работает ИИ в ваших бизнес-процессах.
3. Внедряйте новинки поэтапно: запускайте на конкретных участках, анализируйте ошибки и только потом масштабируйте то, что действительно влияет на результат.
Toyota не построила свой лайфстайл “японского качества” без визуальных схем — у них видно каждое звено процесса. McDonald’s стал легендой, стандартизировав каждый шаг и избавившись от хаоса на кухне. А в Amazon автоматизация сработала только тогда, когда был прорисован буквально каждый маршрут товара на складе.
В конечном счёте у любого лидера есть два маршрута: либо быстро монетизировать “чёрный ящик” в ущерб доверию, либо выстроить честную, прозрачную машину, которая будет работать долгие годы. Большие перемены всегда идут через осознанные решения и интеллект — человеческий и машинный.
