▶️ Основная причина, по которой генеративный ИИ пока не приносит корпорациям ожидаемых масштабных результатов, связана с самим выбором пилотных сценариев. Во всяком случае, такое #мнение выразил генеральный директор «Рексофт консалтинга» Андрей Скорочкин.
Для первых экспериментов заказчики традиционно выбирают узкофункциональные и изолированные области. В них легко продемонстрировать локальный результат, но он по определению не может быть масштабным. Серьезная экономическая отдача возникает только на сквозных, кросс-функциональных процессах.
Именно эти области определяют скорость, стоимость и качество, но их запуск организационно сложен. Он требует пересмотра сложившейся иерархии и разграничения ответственности, на что компании пока идут неохотно.
Пилот - это не про прибыль
🔽 По словам Скорочкина, важно переосмыслить само назначение пилотного проекта. Это инструмент тестирования технологии и подсвечивания «развилок», а не способ мгновенного извлечения прибыли.
Масштабный эффект возникает только тогда, когда процесс проектируется заново на базе агентских технологий, а не встраивается в текущий формат AS-IS. Для традиционных организаций сломать привычную иерархию тяжело, поэтому прагматичным выходом становится Greenfield-трансформация - создание нового агентского контура «рядом» с действующим бизнесом.
В него постепенно передаются функции - от снабжения до производственной аналитики - и так формируется новая система управления с принципиально иной эффективностью. Это позволяет не ломать работающее производство, но при этом строить будущее параллельно.
Рациональная последовательность проектов, выбор функциональных зон и проектирование целевой IT-архитектуры критически важны для того, чтобы не потерять инвестиции в хаосе разрозненных инициатив. Главный стратегический риск сегодня - пойти по пути наименьшего сопротивления: закупить графические ускорители, раздать сотрудникам корпоративные чат-боты и ждать экономического чуда.
В своей статье для Ведомостей Скорочкин отмечает, что покупка инструментов без перестройки процессов, ролевой модели и данных даёт лишь точечные результаты и финансовые потери. Более того, разочарование в технологии на фоне завышенных ожиданий может надолго затормозить её реальное внедрение.
🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX