Готова ли ваша компания к ИИ-трансформации?

Когда компании начинают ИИ-трансформацию, я постоянно вижу одну и ту же ошибку: первым делом они пытаются внедрять агентов и новые инструменты.

Если у вас уже существующий бизнес, начинать нужно не с технологий.

Сначала нужно понять, насколько компания вообще готова к системной ИИ-трансформации.

Это как в медицине: врач не начинает лечение с операции или случайного набора препаратов.

Сначала он проводит диагностику, понимает состояние пациента, и только после этого подбирает лечение.

С бизнесом то же самое.

Можно нанять лучших специалистов по ИИ и дать доступ к самым современным модели.

Но если внутри нет лидерства, культуры изменений, инфраструктуры и данных, все это быстро превратится в болото.

Поэтому первым этапом должна быть диагностика ИИ-зрелости компании.

Такие maturity-модели давно используют McKinsey, Accenture (где, я, кстати тоже успел поработать дата-инженером) и другие консалтинговые компании.

Еще в 2019-ом году мы в Сбере тоже создавали собственную методику на основе лучших практик, чтобы руководители одинаково оценивали точку старта и прогресс трансформации.

Тогда мне удалось «поднять» ИИ-зрелость стратегических процессов с полного нуля до 93%.

Я взял этот опыт, разные существующие подходы и адаптировал их под новую реальность.

Получилось семь измерений зрелости.

1. Стратегия и управление

Если ИИ отсутствует в целях компании, нет ответственного руководителя и поддержки сверху — системной трансформации не будет.

Главная задача здесь даже не технология, а изменение мышления и способа работы людей.

Руководители должны сами показывать пример и создавать структуру управления трансформацией.

2. Люди и культура

Инновации плохо приживаются в культуре, которая сопротивляется изменениям.

Людей нужно обучать, давать им возможность экспериментировать, распространять лучшие практики и формировать доверие к ИИ.

Если сотрудники воспринимают ИИ как очередную инициативу сверху или угрозу своему месту, начнется саботаж.

Об управлении изменениями мы позже поговорим отдельно.

3. Технологическая инфраструктура

Только после этого идут технологии.

Если у вас есть легаси-системы, закрытые контуры и инфраструктура, к которой невозможно подключаться, это становится физическим блокером трансформации.

Я видел компании, которые нанимали сильных специалистов по данным и ИИ, но те месяцами ничего не могли сделать просто потому, что среда этого не позволяла.

4. Данные

Данные — это топливо для ИИ. Они должны быть, как минимум, доступны, и качественны.

Если данные закрыты — нужен защищенный контур. Если разбросаны — их нужно объединять. Если качество плохое — сначала придется решать эту проблему.

5. ИИ-модели

Дальше уже появляется ИИ. Причем речь идет не об одной модели, а о целом реестре моделей под разные задачи.

Ими нужно грамотно управлять: контролировать качество, стоимость, безопасность, их дообучение и жизненный цикл.

6. Внедрение ИИ

Здесь уже можно измерять реальный прогресс: сколько процессов использует ИИ и сколько операций автоматизировано.

И главное — какой получается возврат инвестиций (ROI).

Потому что конечная метрика трансформации — не количество внедренных агентов, а бизнес-результат.

7. Исследования и разработки

Это уже задача со звездочкой.

Если компания хочет не догонять рынок, а сама становиться лидером индустрии, нужно проводить собственные исследования, сотрудничать с университетами и лабораториями, создавать новые подходы и делиться ими с рынком.

Так компания превращается из потребителя технологий в их создателя.

Именно поэтому индекс зрелости дает точку старта, показывает ограничения и позволяет регулярно измерять, насколько далеко компания действительно продвинулась.

Без диагностики вы не трансформируете компанию, а внедрите отдельные инструменты.

Только после этого стоит глубоко изучать процессы, строить стратегию и определять, где именно ИИ даст максимальный эффект.

Об этом в новой статье и отдельной методичке по диагностике ИИ-зрелости.

А тут вы можете пройти оценку ИИ-зрелости вашей компании.

👉 Полная статья