Внедрение ИИ упирается в управление
Чаще всего ИИ-проекты не приносят результата не из-за технологий, а потому, что для них выбрали не ту задачу.
Компания покупает ИИ-инструмент, подключает его к рабочему процессу, но через полгода вложения так и не окупаются. Первым делом винят модель, интеграцию или подрядчика. Хотя причина почти всегда в другом.
Главная сложность возникает ещё до выбора технологии: понять, что действительно повлияет на результаты бизнеса, и вовремя этим заняться. Это задача руководителя. ИИ не решит её за него — он лишь усилит эффект принятого решения. Если выбрать не тот процесс, ИИ просто поможет быстрее получить не тот результат.
С чего мы начинаем
Поэтому мы начинаем работу с аудита, а не с внедрения. Смотрим на цифры, находим то, что мешает бизнесу двигаться дальше, и проверяем, поможет ли здесь ИИ. Только после этого приступаем к реализации. Если начать сразу с внедрения, можно потратить время и деньги на автоматизацию, которая не решает главную проблему бизнеса.