Как осознанно внедрить ИИ в бизнес и получить измеримый результат

В то время как многие компании фокусируются на маркетинге и продажах, наиболее ощутимую пользу от ИИ можно получить, оптимизируя финансовые процессы, управление данными и принятие решений.

Согласно отчету Grand View Research, мировой рынок искусственного интеллекта расти со среднегодовым темпом роста 36,6% в период с 2024 по 2030 год, достигнув впечатляющей цифры в 1 811,75 млн долларов США. Это свидетельствует о растущем значении этой технологии.

О том, как осознанно внедрить искусственный интеллект в бизнес и получить измеримый результат, рассказала Валентина Шумилова, бизнес-консультант, предприниматель и эксперт в области внедрения ИИ в бизнес. 

Проблема неосознанного внедрения ИИ

Современный бизнес сталкивается с наплывом разнообразных ИИ-решений, которые обещают революционные изменения. Однако, без четкого понимания целей и измеримых показателей эффективности, внедрение этих технологий может обернуться неоправданными затратами времени и средств.

По разным оценкам, до 85% всех корпоративных проектов по внедрению ИИ заканчиваются провалом из-за отсутствия четкой стратегии и измеримых KPI. Это приводит к тому, что собственники бизнеса, инвестируя в сложные программы и уделяя время их внедрению, в итоге не видят ожидаемого результата. 

Например, средние затраты на внедрение ИИ-решений в крупных компаниях могут достигать десятки миллионов рублей, при этом неочевидность пользы снижает ROI.

Осознанный подход и измеримая польза

Успешное внедрение ИИ начинается с высокой степени осознанности собственников и управленцев. Они должны рассматривать искусственный интеллект прежде всего как средство автоматизации и оптимизации бизнес-процессов, а не как полную замену человеческого труда.

Важно, чтобы польза от ИИ была наглядно продемонстрирована на конкретных цифрах: будь то увеличение материальной прибыли или улучшение существующих процессов.

Согласно исследованию McKinsey, организации, активно использующие искусственный интеллект для оптимизации процессов, сообщают о росте производительности от 10% до 40%.

Для этого необходимо четко определять цели внедрения ИИ и способы их достижения, а также уметь измерять и считать полученный эффект.

Создание внутренней исследовательской лаборатории для ИИ-инициатив

Один из подходов к внедрению ИИ предполагает создание и развитие внутренней кросс-функциональной команды, которая действует как исследовательская лаборатория. Процесс начинается с опроса внутри компании: собирается информация от всех лидеров, где они видят потенциальную пользу от ИИ. 

В целом существуют три способа внедрения ИИ:

• проектный — «сверху вниз», когда инициатива исходит от лица, принимающего решения; 
• «снизу вверх», когда с помощью инициативных сотрудников элементы ИИ внедряются на рабочем месте;
• имея общую архитектуру и план создается «лаборатория» на рабочих местах при поддержке внешних консультантов и внутренних амбассадоров.

Далее проводится процесс внедрение в бэк офис и внедрение в основной производственный процесс, где рассказывается о возможностях искусственного интеллекта, его функциях, стоимости и методах внедрения. После этого собственники вместе с командой определяют наиболее перспективные направления для внедрения ИИ. 

Основной упор делается внедрение в работу с данными, управление денежными потоками, а также на те отделы, чья роль не всегда очевидна для многих в бизнесе.

В отличие от стандартных решений, когда все идут в маркетинг, продажи или дизайн, этот подход фокусируется на внутренних и внешних исследованиях, анализе цифр, создании шаблонов и моделей для управления финансами, бизнесом и помощи в принятии решений. 

В результате формируется сильная внутренняя команда, обладающая высокой мотивацией к работе с новыми технологиями, отличной интеграцией с другими отделами. Эта команда создает своего рода «исследовательскую лабораторию», где разрабатываются продукты и направления, специфичные для данного бизнеса. 

Такой внутренний подход, в отличие от привлечения сторонних специалистов, которые делают свою работу и уходят, позволяет оставить в компании сильную команду, формирующую внутреннюю инфраструктуру. Сотрудники обучаются работе с собственными данными и исследованиями, что позволяет им четко понимать, какие решения выгодны для конкретного бизнеса, а какие нет. Таким образом создается устойчивая система, адаптирующая ИИ под уникальные потребности компании.

Экономия времени и средств через промт-инжиниринг и анализ данных

Применение передовых методов промт-инжиниринга и глубокого анализа данных позволяет добиться значительной экономии времени и средств. Например, при внедрении ИИ в отдел продаж сначала создается обширная база данных, которая затем обрабатывается с помощью специализированных инструментов. Правильно составленные промпты для искусственного интеллекта могут увеличить эффективность работы на 300–500%, сократить время выполнения задач и повысить качество получаемых результатов.

Это фактически обеспечивает уровень консалтинга высокого класса по значительно более низкой стоимости. Использование ИИ для анализа собственной и внешней баз данных позволяет компании получать сильную аналитику, которая ранее требовала привлечения дорогих внешних консультантов.

Как ИИ трансформирует отдел продаж и коммуникацию с клиентами

Один из примеров успешного внедрения ИИ иллюстрирует его применение в отделе продаж. Процесс начинается с глубокого исследования и создания большой базы данных, которая затем загружается в специализированные инструменты, такие как Perplexity. Обработка этих данных позволяет получить ценные сведения.

Во-первых, это ведет к существенной экономии на аналитике, поскольку компания может самостоятельно анализировать как свою внутреннюю клиентскую базу, так и внешние данные. Затем эти массивы объединяются для получения сильной аналитики.

Значимость этого шага сложно переоценить: это экономия времени и денег, сравнимая с высокоуровневым консалтингом, но по гораздо более доступной цене, благодаря правильному написанию промтов.

Внутри компании есть специалисты с технологическим, психологическим и юридическим образованием, что позволяет формулировать запросы максимально точно, в том числе учитывая вопросы авторских прав при создании изображений. В результате внедрения ИИ наблюдается конкретная эффективность: привлекаются более качественные лиды, улучшается коммуникация с клиентом, растет возвратность по продажам и расширяется воронка продаж. Таким образом, ИИ помогает строить эффективное взаимодействие с клиентом.

Краткий вывод

Успешное внедрение ИИ в бизнес требует осознанного подхода, четкого определения целей и измеримых результатов. Вместо того чтобы слепо следовать трендам, компаниям следует фокусироваться на создании внутренних команд, способных адаптировать ИИ под конкретные задачи, особенно в области финансов и управления данными. Правильное использование промт-инжиниринга и внутреннего анализа данных позволяет достичь значительной экономии времени и средств, повысить качество работы и получить как материальную, так и нематериальную выгоду, что подтверждается растущими объемами рынка ИИ и положительными кейсами.