Рост эффективности бизнеса с каждым годом усложняется для большинства компаний. Пространство для ошибок сокращается: экспериментировать с технологиями становится дорого, бесконечный найм узкоспециализированных специалистов не дает ожидаемого эффекта, управленческие решения «по ощущениям» напрямую превращаются в финансовые потери, а избыточное количество ручных действий незаметно накапливает скрытые издержки. В этой логике многие руководители пытаются привязать решение проблемы эффективности бизнеса к автоматизации.
Реальная роль технологий в ежедневной работе
Технологии искусственного интеллекта перестали быть экспериментом и масштабно используются в бизнесе:
- Генеративные модели применяются в 71% крупных отечественных компаний (по данным исследования Яндекса и «Яков и Партнеры»)
- 78% организаций, внедривших ИИ, фиксируют прямой экономический эффект.
- В отраслях с системным применением технологий он достигает до 8% EBITDA.
- Совокупный вклад ИИ в экономику России к 2030 году оценивается в 7,9-12,8 трлн рублей в год.
- Около половины пользователей ИИ уже отмечают рост эффективности и качества бизнес-процессов (по оценке Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ).
- 64% крупнейших организаций планируют увеличить инвестиции в ИИ минимум на 20% в ближайшие 2 года, даже в условиях экономической неопределенности (результаты опроса нашей компании «Инфомаксимум»).
Такие цифры – это хорошо, но есть нюанс: массовость внедрения не гарантирует результата. До 95% пилотных ИИ-проектов не приводят к росту финансовых показателей (исследования организации NANDA). Ключевая причина – не ограничения самой технологии, а управленческий контекст применения: нестабильные и непрозрачные бизнес-процессы, слабая интеграция ИИ в операционку, ориентация на технологические метрики вместо экономических эффектов. Именно поэтому большинство компаний используют ИИ либо как ассистента под контролем человека, либо ограничивают его аналитическими функциями. Полностью отдать управление ИИ бизнес не готов.
Но фокус все равно смещается. Сам по себе ИИ не так интересен, как его интеграция в повседневную работу. Именно прикладные управленческие сценарии применения ИИ формируют основные тренды и определяют его реальную роль в бизнесе.
Тренд 1. Связка с аналитикой операций
Что делает бизнес в кризис? Режет косты, делая ставку на автоматизацию. Но действительно ли технологии принесут ожидаемую пользу? Сколько именно компания может сэкономить? Действительно ли требуется сокращение ФОТ?
По факту в большинстве компаний нет прозрачности на уровне реального выполнения процессов. По результатам нашего опроса, 93% руководителей считают, что без понимания реальной работы сотрудников ИИ-проекты не раскрывают свой потенциал.
«Слепая» автоматизация без понимания только масштабирует неэффективности. Поэтому ключевым элементом внедрения любых ИИ-инициатив становится Task Mining – технология, которая фиксирует реальные действия сотрудников, агрегирует их в операции и дает возможность получить стоимостную оценку процессов. Руководители видят, какие операции выгодно передавать ИИ для автоматизации и получения наибольшего эффекта, а какие – сначала упростить или перестроить. По нашим данным, применение Task Mining в синергии с ИИ повышает эффективность его внедрения на 28%, поскольку автоматизация опирается на фактические данные, а не гипотезы или примерные подсчеты.
Тренд 2. Гиперлокальный контроль
Бизнес-процессы усложняются, риски растут, и классической аналитики больше недостаточно. Даже Process Mining до недавнего времени рассматривал процессы изолированно, не учитывая их взаимосвязь друг с другом. Появление мультипроцессной аналитики изменило подход: этот инструмент позволяет анализировать бизнес-процессы в связке, смотреть на них с разных сторон и измерять сквозные метрики. Типичный пример – путь от оформления заказа на сайте до его фактической доставки клиенту.
Такой подход позволяет перейти к гиперлокальному контролю выполнения процессов – от рекомендаций «в целом» к адресным указаниям для конкретного сотрудника, операции и контекста. Это снижает нагрузку на аналитические команды, автоматизирует операционную рутину и повышает управляемость процессов без существенных организационных изменений.
Тренд 3. «Цифровой сотрудник»
Ассистент или помощник. Называть такой инструмент можно как угодно, суть одна – передача рутины ИИ на постоянной основе. В отличие от классических роботов (RPA), работающих на уровне пользовательских интерфейсов, «Цифровой сотрудник» встраивается в контур компании через API. Это делает его более устойчивым и управляемым: ИИ взаимодействует напрямую с системами и данными, а не просто воспроизводит действия человека.
В результате повышается точность управления. Компания «на берегу» оценивает потенциальный экономический эффект, выбирает рутинные действия (например, первичную оценку резюме на соответствие вакансии, обработку входящей корреспонденции от регуляторов…) для передачи ИИ, контролируя результат на уровне данных.
Выводы
Опыт большинства компаний показывает: внедрение ИИ еще не значит получения большого профита. Технология начинает работать только там, где понятно, как устроены процессы и куда на самом деле уходят ресурсы. Если этого понимания нет, ИИ быстро превращается в дорогую игрушку без понятного эффекта.
Также читайте:
