Шесть мест, где компании теряют пользу от ИИ

В Harvard Business Review попалась хорошая схема про то, почему компании внедряют ИИ, сотрудники что-то пробуют, презентации красивые, а в деньгах, скорости и качестве это почти не видно.

Читать вы это исследование все равно не будете 😁, так что я выписал для вас главное с комментариями.

1️⃣ Не выбрали конкретную задачу

ИИ нельзя внедрить "вообще". Это все равно что сказать - давайте внедрим эффективность, звучит круто, но чо делать конкретно? 🙂

А надо вот так: хотим быстрее готовить коммерческие предложения, разбирать заявки клиентов, собирать черновики учебных модулей, проверять договоры, отвечать на типовые вопросы сотрудников и т.п.

Например, отдел продаж говорит: мы хотим сократить время подготовки первого письма клиенту и сделать его не шаблонным, а привязанным к отрасли и боли клиента. Вот это уже норм задача.

А если цель звучит как повысить эффективность с помощью ИИ, то через месяц, скорее всего, будет еще один чат, пара энтузиастов и ощущение, что опять купили игрушку для самых любопытных.

2️⃣ Люди не начали нормально пользоваться

Оооочень частая история, в каждой второй компании такое наблюдаем - дали сотрудникам доступ к ИИ и на этом все закончилось.

Но человек открывает ИИ, задает первый вопрос, получает абстрактный ответ и закрывает. Боится загрузить в ИИ лишнее, не понимает, где можно доверять, а где надо проверять, думает, что если он этим пользуется, значит сам как будто хуже работает и пр. И вложения в ИИ-инструмент вылетают в трубу.

3️⃣ Сэкономили время, но никуда его не направили

Вот мой любимый парадокс: ИИ сэкономил человеку час, но дальше этот час куда делся?

Очень часто никуда. Он растворился в почте, встречах, мелких правках и бесконечном рабочем тумане.

4️⃣ Ускорили часть, но не перестроили весь процесс

ИИ может ускорить одну операцию, но компания все равно будет ехать со скоростью самого медленного согласования.

Например, команда научилась за день готовить черновик обучающего курса, хотя раньше делала неделю. Вроде победа.

А потом курс три недели лежит на согласовании у пяти людей, которые смотрят его по очереди, спорят о формулировках и возвращают правки в разных документах. В итоге ИИ ускорил производство черновика, но не ускорил выпуск продукта.

5️⃣ Клиентам не нужно то, что компания теперь умеет производить быстрее

Еще одна неприятная мысль: ИИ позволяет делать больше текстов, презентаций, писем, курсов и вариантов продукта, но рынок не обязан хотеть больше того же самого.

Если ИИ помогает быстрее делать то, что и так не очень нужно, это не прорыв, а производство мусора.

6️⃣ Конкуренты сделали то же самое

И последний пункт: даже если у вас все получилось, это еще не значит, что выгода останется у вас.

Если конкуренты используют ИИ так же и в тех же задачах, то преимущество быстро становится нормой рынка. Все начинают делать быстрее, цены снижаются, клиент получает больше за те же деньги. А компания думает: подождите, мы же внедрили ИИ, где же наша дополнительная прибыль?

Например, раньше агентство готовило аналитику за пять дней, а теперь за два. Но если все агентства вокруг тоже готовят за два, клиент просто начинает ожидать эти два дня как обычный уровень сервиса. Польза ушла не конкретной компании, а рынку.