Самая дорогая ошибка в теме ИИ - обсуждать модель раньше процесса.
Вся зрелость этой темы сейчас проверяется очень просто: можно ли посчитать эффект в деньгах, срок возврата и цену ошибки.
Поэтому для меня главный вывод не в том, что ИИ уже массово идет в бизнес. Главный вывод в другом: время "поиграться в пилот" заканчивается. Начинается время ROI.
И вот здесь у многих компаний выясняется неприятное.
Проблема не в том, что у них нет нейросети.
Проблема в том, что у них нет чистых данных, нормального owner'а процесса и человека, который может связать технологию с P&L.
ИИ хорошо работает там, где уже понятны:
- процесс
- объем ручной работы
- стоимость ошибки
- точка контроля
- ответственный по имени
Поэтому самые быстрые эффекты обычно приходят не из "стратегического вау", а из скучных, но дорогих зон: документы, заявки, сервис, сверки, поддержка, маршрутизация, контроль качества данных.
Для собственника и CEO вопрос уже не "где бы попробовать ИИ".
Вопрос другой: какой процесс мы готовы отдать ИИ так, чтобы не потерять управляемость и увидеть экономический эффект в квартале.
Где у вас сейчас больше потенциала для ИИ - в снижении OPEX или в росте выручки?
#CIO #AI #ROI #ОперационнаяЭффективность #ЦифроваяТрансформация