Реальность ИИ для руководителей: опыт, ожидания и стоп-факторы

Искусственный интеллект становится частью рутины руководителей: 71% респондентов уже пробовали использовать ИИ-технологии в ежедневной рутине. В качестве нейропомощников выступают ChatGPT, Алиса, Qwen, DeepSeek.

Управленцы применяют ИИ, чтобы быстрее разбираться с «текучкой»:

• проводят аналитику на основе больших данных;
• создают черновики текстов писем или презентаций;
• составляют и анализируют отчёты, просят ИИ сделать саммари больших документов.

Не менее активно искусственный интеллект встраивается и в бизнес-процессы организаций. 36% руководителей рассказали, что ИИ-технологии в их компании находятся на уровне эксперимента, 43% перешли к процессному внедрению. И только 14% работают на стратегическом уровне: интегрируют ИИ-решения в устойчивые процессы бизнеса и масштабируют лучшие практики.

В рамках опроса топ-менеджеры отметили механизмы искусственного интеллекта, которые используют в бизнесе:

• ИИ-ассистенты для обработки технической документации, проверки соответствия нормам и стандартам;
• чат-боты и персонализация предложений для улучшения клиентского сервиса;
• генеративные модели для ускорения разработки, тестирования и улучшения качества IT-продуктов;
• технологии компьютерного зрения (CV) для детектирования объектов, мониторинга хода строительства, выявления дефектов, отклонений от проекта и т. д.
• предиктивная аналитика для прогнозирования сроков выполнения работ, покупательского спроса, рисков и т. п.

Что помогает развивать искусственный интеллект в компаниях

ИИ перестал быть просто «хайповой» темой: теперь компании видят эффект от внедрения у коллег по рынку, могут глубже изучить возможности технологий. В оргструктуре корпораций появились команды по развитию искусственного интеллекта или Центры компетенций по ИИ.

79% опрошенных руководителей понимают, что применение ИИ-технологий повысит конкурентоспособность их бизнеса, а 71% респондентов уверены, что ИИ поможет улучшить клиентский сервис.

«Использование искусственного интеллекта стало неотъемлемой частью нашей банковской деятельности, — отмечает вице-президент по цифровым технологиям российского банка. — Мы успешно применяем ИИ для выявления потенциальных кредитных рисков, мониторинга транзакций и предотвращения мошенничества. Это значительно повысило точность наших оценок и сократило убытки. Чат-боты и виртуальные помощники помогают клиентам получать консультации быстрее и удобнее, повышая удовлетворенность пользователей услугами банка».

Стоп-факторы на пути внедрения ИИ

Если большинство управленцев ежедневно обращается за помощью к нейропомощникам и уже видят эффект, то почему же еще не на каждом предприятии используют ИИ? Разберем популярные возражения.

Доверия к облакам у корпораций нет

50% опрошенных руководителей называют главным стоп-фактором вопросы безопасности. Компании, имеющие дело с чувствительными данными, даже не рассматривают использование облачных ИИ-сервисов, тем более зарубежных, чтобы не нарушать 152-ФЗ и другие регуляторные требования.

Таких организаций много: это банки, медицина, госсектор и т. д. Они готовы работать с ИИ только в закрытом контуре, что в свою очередь требует существенных инвестиций на инфраструктуру, создания квалифицированных команд, разработки собственных ЦОД. Чтобы избежать таких масштабных затрат, компании рассматривают гибридное размещение: часть задач выполняется на локальных моделях ИИ, а часть нагрузок без чувствительных данных передается в облако.

Работники еще не готовы к ИИ

79% руководителей признают, что персоналу пока не хватает квалификации для работы с ИИ-технологиями. Но проблема еще шире: во многих компаниях не сформирована культура взаимодействия с искусственным интеллектом, нет внутренних регламентов или даже базового обучения AI-грамотности.

Еще один барьер на пути повсеместного внедрения ИИ-сервисов связан с недоверием сотрудников к новым технологиям. Это отмечают 43% опрошенных. Один из кейсов решения проблемы предложил заместитель гендиректора по цифровой трансформации.

Как «подружить» сотрудников с искусственным интеллектом

На предприятии, которое занимается производством электрооборудования, внедрили ИИ-помощника в систему электронного документооборота. Автоматическая предварительная проверка официальных документов позволила сократить время обработки с 30 минут до 5–7 минут, увеличив производительность в 5–6 раз.

На старте проекта преодолеть недоверие к ИИ со стороны экспертов помогла контролируемая модель взаимодействия, где ИИ выполняет большую часть работы в конкретном процессе, а сотрудник проверяет и утверждает результаты. Искусственный интеллект повысил эффективность конкретного процесса, при этом эксперт остается ключевой фигурой и не теряет свою ценность.

Перспективы и ожидания от интеллектуальных механизмов

Руководители ждут от ИИ качественных улучшений:

• большей точности в прогнозировании (71%);
• расширения возможностей в принятии стратегических решений (86%);
• более сложных инструментов для управления персоналом (50%).

Организации, которые уже прошли стадию экспериментального внедрения ИИ, направляют фокус на обучение сотрудников и индустриализацию лучших практик.

Крупные предприятия готовы инвестировать в собственные ИИ-разработки. Так, компания-застройщик рассматривает вариант создания платформы для управления проектами с использованием ИИ. В IT-сфере видят перспективу в создании специализированных моделей для конкретных задач и развитии технологий объяснимого ИИ.

Туроператоры планируют развивать мультимодальные модели для создания персонализированных туристических маршрутов и внедрять технологии дополненной реальности для виртуальных туров, а также ИИ-технологии для прогнозирования рисков и страхования путешественников.

Как успешно внедрить ИИ-технологии: 5 рекомендаций от руководителей

1. Найдите конкретный бизнес-кейс, в котором пригодится помощь ИИ. Отталкивайтесь не от возможностей искусственного интеллекта, а от того, какие «узкие места» есть в текущих процессах. Например, настроить работу ИИ для распознавания входящих писем или договоров.
2. Тестируйте ИИ-решения постепенно, начиная с отдельных участков. Создавайте рабочие группы из самых вовлеченных и заинтересованных сотрудников для координации усилий и трансляции опыта на всю компанию.
3. Инвестируйте в квалификацию персонала и постепенно развивайте ИИ-культуру, вдохновляйте сотрудников личным примером использования ИИ и успешными пилотными проектами.
4. Оценивайте риски безопасности. Облачные решения подходят для быстрого старта. Если контроль и безопасность данных критичны, то стоит задуматься о локальной инфраструктуре.
5. Оставайтесь в диалоге с разработчиками ИИ для адаптации решений под специфику компании.

Изображение: ru.freepik.com/