Почему компаниям следует проверять применимость ИИ до начала разработки

Искусственный интеллект становится частью повседневного бизнес-планирования. Компании изучают, как автоматизировать повторяющиеся задачи, улучшить обслуживание клиентов, анализировать информацию и сокращать операционные расходы.

Однако найти интересную идею для применения ИИ — не то же самое, что выявить проблему, которую ИИ действительно способен решить.

Многие компании обсуждают разработку решения, ещё не разобравшись до конца, что именно они хотят улучшить. Они выбирают технологию, оценивают бюджет и приступают к созданию решения, не проверив, имеет ли эта идея деловой смысл.

В результате могут появиться дорогостоящие проекты, которые технически работают, но приносят мало практической пользы.

Прежде чем вкладывать средства в разработку ИИ-решения, компаниям необходимо проверить, решает ли предлагаемая задача реальную проблему, есть ли подходящие данные и можно ли получить измеримые результаты.

Ответы на эти вопросы помогут избежать ненужных расходов и сосредоточиться на перспективных задачах, которые стоит решать.

Для начала разберитесь в самой проблеме бизнеса

Любой полезный проект с применением ИИ должен начинаться с проблемы, с которой уже сталкиваются сотрудники или клиенты.

Компания может заявить, что ей нужен чат-бот с ИИ, потому что им пользуются конкуренты. Но это не объясняет, каких задач должен решать чат-бот.

Клиентам приходится слишком долго ждать ответа? Сотрудники службы поддержки снова и снова отвечают на одни и те же вопросы? Важные обращения остаются без внимания в нерабочее время?

Для каждой проблемы нужен свой подход.

Например, если клиенты не могут найти основную информацию о заказе, проблему можно решить, улучшив существующий клиентский портал, — без разработки ИИ-ассистента.

Но если сотрудники службы поддержки тратят по несколько часов на ответы на самые разные вопросы в нескольких системах, стоит рассмотреть возможность внедрения ИИ-решения.

Для начала нужно понять, как устроен текущий процесс, определить, на каких этапах возникают трудности, и выяснить их причины.

Без такого понимания компании рискуют вложить средства в технологию, которая не решит исходную проблему.

Определите задачи, в которых ИИ может принести практическую пользу

Не для каждой бизнес-задачи нужен искусственный интеллект.

Одни задачи подчиняются простым правилам и решаются с помощью традиционной автоматизации программного обеспечения. Другие требуют понимания документов, распознавания закономерностей или работы с большими объёмами информации.

Это различие важно учитывать, решая, куда вкладывать средства.

Представьте финансовый отдел, который каждую неделю получает сотни счетов.

Если сотрудники просто переносят данные между двумя совместимыми системами, может быть достаточно стандартной интеграции.

Но если счета поступают в разных форматах и сотрудникам приходится читать их, классифицировать и извлекать из них данные, прежде чем вносить их в бухгалтерскую программу, обработка документов с помощью ИИ может принести больше пользы.

Компании следует оценить, как часто возникает такая задача, сколько времени она занимает и с какими трудностями сталкиваются сотрудники.

Перспективные возможности часто обнаруживаются в процессах, связанных с многократными проверками вручную, большими объёмами документов или информацией, на упорядочивание которой уходит слишком много времени.

Цель не в том, чтобы внедрить ИИ повсюду, а в том, чтобы найти ситуации, в которых его возможности дадут ощутимое преимущество.

Оцените, насколько важна проблема, которую вы собираетесь решить

Проблема может раздражать, но при этом быть недостаточно затратной или важной, чтобы оправдать разработку нового ИИ-решения.

Например, сотрудники могут тратить десять минут в неделю на подготовку небольшого отчёта. Автоматизация этой задачи сэкономит время, но расходы на разработку и обслуживание решения могут превысить полученную выгоду.

Для сравнения возьмём логистическую компанию, сотрудники которой тратят по несколько часов каждый день на проверку документов на перевозку грузов.

Задержки в этом процессе могут повлиять на общение с клиентами, выставление счетов и графики доставки.

Улучшение этого рабочего процесса может быть более убедительным обоснованием для бизнеса.

Компаниям следует учитывать, как часто возникает проблема, сколько людей она затрагивает и к чему приводит задержка процесса или его неправильное выполнение.

Им также следует оценить, влияет ли проблема на доходы, операционные расходы, удовлетворённость клиентов или соблюдение нормативных требований.

Полезный сценарий применения ИИ должен решать проблему, важную для результатов бизнеса, а не просто устранять неудобство, которое можно убрать с помощью технологий.

Проверьте доступность данных до планирования разработки

ИИ-решение не сможет работать надёжно без доступа к подходящей информации.

Компании иногда полагают, что раз у них есть многолетние архивы клиентских данных, счета или операционные отчёты, значит, эти данные уже готовы для разработки ИИ.

Но это не всегда так.

Информация может храниться в разных приложениях, содержать незаполненные поля или быть представлена в несовместимых форматах.

Например, компания, планирующая создать систему прогнозирования продаж на основе ИИ, может обнаружить, что данные о клиентах неполны, а отчёты о продажах в разных отделах обновляются по-разному.

Эти проблемы могут снизить точность прогнозов, даже если сама технология работает правильно.

Прежде чем одобрять разработку, командам необходимо выяснить, где находятся нужные данные, насколько они точны и как к ним получить доступ.

Также необходимо понять, ограничивают ли требования к конфиденциальности или безопасности использование этих данных.

Иногда самым ценным первым шагом становится повышение качества данных. Если начать разработку, не завершив эту работу, это может привести к задержкам и дополнительным расходам.

Поймите, как ИИ впишется в существующие рабочие процессы

Даже перспективный вариант применения может оказаться сложным в реализации, если он не вписывается в текущую деятельность компании.

Компании используют платформы ERP, инструменты CRM, бухгалтерские системы и другие приложения, с которыми сотрудники работают каждый день.

Внедрение ИИ часто предполагает интеграцию этих систем и изменение порядка обмена информацией между командами.

Представьте, что компания разрабатывает инструмент на основе ИИ для обработки заказов на закупку.

Инструмент может успешно извлекать сведения из заказов, но сотрудникам всё равно потребуется способ проверять исключения, утверждать операции и обновлять систему ERP.

Если не предусмотреть эти этапы, решение может создать ещё один разрозненный процесс.

Прежде чем приступать к разработке, компаниям следует определить, к каким системам должен иметь доступ ИИ, какими данными ему нужно обмениваться и на каких этапах требуется одобрение сотрудников.

Вариант применения становится более практичным, когда понятен весь рабочий процесс, а не только отдельная задача для ИИ.

Оцените ценность для бизнеса до того, как тратить деньги

На разработку ИИ требуется не только первоначальный бюджет на программное обеспечение.

Компаниям может понадобиться оплатить интеграцию, подготовку данных, тестирование, обучение сотрудников, проверки безопасности и дальнейшее обслуживание.

Эти расходы следует сопоставлять с реалистичными преимуществами для бизнеса.

Например, предположим, что команда тратит 200 часов в месяц на проверку документов. Если решение на основе ИИ позволит сократить объём ручной работы на 80 часов, компания сможет оценить ценность сэкономленного времени.

Однако сэкономленные часы не превращаются автоматически в финансовую экономию. Компании необходимо оценить, смогут ли сотрудники использовать это время для другой полезной работы или же расходы действительно сократятся.

Важно также учитывать время, которое сотрудники потратят на проверку неверных результатов и обработку исключений.

Компании, разрабатывающие более масштабный план внедрения, могут использовать корпоративную дорожную карту внедрения ИИ, ориентированную на варианты применения и окупаемость инвестиций, чтобы понять, как ценность для бизнеса, готовность к внедрению и риски могут влиять на инвестиционные решения.

Реалистичное обоснование проекта помогает лицам, принимающим решения, сравнивать возможности, а не одобрять проекты, основываясь на предположениях.

Проверьте идею в рамках небольшого пилотного проекта

Один из самых эффективных способов проверить целесообразность применения ИИ — протестировать решение до того, как начинать полномасштабную разработку.

Пилотный проект позволяет компании проверить, справится ли предлагаемое решение с реальными задачами при ограниченном объёме данных и контролируемом рабочем процессе.

Например, компания, планирующая создать систему обработки документов на основе ИИ, может начать с одного типа счетов от небольшой группы поставщиков.

Команда может измерить точность извлечения данных, время обработки и количество документов, требующих ручной корректировки.

Это даст практическое представление о том, что работает, а что нужно улучшить.

В рамках пилотного проекта следует также проверить сложные ситуации, например неполные документы, нестандартные форматы и отсутствие необходимой информации.

Цель не в том, чтобы создать идеальную демонстрацию. Нужно понять, сможет ли решение надёжно работать в обычных условиях бизнеса.

Если пилотный проект выявит серьёзные проблемы, компания сможет скорректировать свой подход, прежде чем тратить больше денег.

Оцените риски, прежде чем автоматизировать принятие решений

Некоторые приложения на основе ИИ помогают сотрудникам, подготавливая информацию или предлагая действия. Другие могут влиять на решения, связанные с клиентами, финансами или конфиденциальными данными.

Для таких вариантов применения требуются разные уровни контроля.

Например, использование ИИ для составления краткого содержания внутренних заметок о совещаниях сопряжено с иными рисками, чем его применение для одобрения финансовых операций.

До начала разработки компаниям следует оценить, что может произойти, если система выдаст неверный результат.

Может ли это привести к финансовым потерям? Могут ли клиенты получить вводящую в заблуждение информацию? Могут ли оказаться раскрыты конфиденциальные данные?

Командам следует определить, где необходима проверка человеком и как будут исправляться ошибки.

Также нужно выяснить, кто будет отвечать за мониторинг системы после ее внедрения.

Раннее выявление этих рисков упрощает планирование необходимых мер защиты, вместо того чтобы принимать их уже после возникновения проблем.

Сравнивайте несколько сценариев применения ИИ, а не выбирайте первую идею

У компаний часто есть несколько потенциальных возможностей для применения ИИ в продажах, финансах, операционной деятельности и поддержке клиентов.

Если выбрать первую идею, прозвучавшую на совещании, можно упустить более простой проект с большим потенциалом.

Лучше сравнивать возможности по одним и тем же критериям.

Каждый предложенный сценарий применения можно оценить по пяти практическим вопросам:

1. Ценность для бизнеса: Поможет ли это улучшить важный процесс или результат?
2. Готовность данных: Доступна ли необходимая информация и можно ли ей доверять?
3. Техническая реализуемость: Сможет ли решение работать с существующими системами?
4. Трудозатраты на внедрение: Сколько времени, средств и внутренней поддержки потребуется?
5. Операционные риски: Что может пойти не так и можно ли управлять этими рисками?

Такое сравнение помогает компаниям находить перспективные возможности без лишних сложностей.

Небольшой проект с надежными данными и четкими результатами может стать лучшей отправной точкой, чем масштабная инициатива с участием нескольких отделов.

Самый перспективный сценарий применения не всегда самый амбициозный. Это тот, который организация может реалистично внедрить, контролировать и совершенствовать.

Когда стоит отложить или отклонить идею применения ИИ

Проверка сценария применения не всегда приводит к его одобрению.

Иногда правильнее отложить разработку, пока у компании не появятся более качественные данные, отлаженные процессы или более четкие цели.

В других случаях решить задачу дешевле поможет обычное программное обеспечение.

Отказ от идеи применения ИИ не означает, что компания отстает.

Это значит, что организация принимает решение исходя из потребностей бизнеса, а не под давлением необходимости внедрять новые технологии.

Эффективный процесс оценки должен позволять командам продолжить работу, доработать идею, отложить ее или полностью отказаться от нее.

Такая гибкость помогает беречь ресурсы и оставляет возможности для более перспективных проектов.

Заключение

ИИ может помочь компаниям сократить объем рутинной работы, упростить доступ к информации и повысить качество решений. Но эти преимущества не гарантированы только потому, что компания вложилась в разработку.

Результаты во многом зависят от того, правильно ли выбрана задача.

Прежде чем одобрять проект с использованием ИИ, компаниям следует разобраться в текущем рабочем процессе, оценить готовность данных, определить потенциальную ценность, изучить сложности внедрения и проверить важные допущения.

Также следует рассматривать более простые альтернативы, если ИИ не нужен.

Цель оценки сценариев применения ИИ — не замедлить инновации, а убедиться, что время, деньги и усилия вкладываются в решения, способные принести реальную пользу бизнесу.

Компании, которые принимают такие решения заранее, лучше подготовлены к разработке практичных решений на основе ИИ, которыми смогут пользоваться сотрудники и которые бизнес сможет поддерживать в долгосрочной перспективе.