Если работаете в ИТ достаточно долго, схема работы, где бизнес говорит, что нужно делать, а ИИ-команда отвечает за качественную реализацию, кажется логичной и единственно верной. Но если перевести в деньги результаты ИИ-команд, которые работают в таком режиме, станет ясно, что всё не так хорошо. Часто строится много штук, красивых на бумаге, но без понятных бизнес-эффектов.
Почему так происходит:
• В схеме «заказчик и исполнитель» никто не отвечает за результат по-настоящему.
• Когда решение о том, что делать ИИ-команде, принимает бизнес, это приводит к плохим решениям.
Как возможно, чтобы никто не отвечал за результат?
Вроде бы и бизнес, и ИИ-команда заинтересованы в успехе. Но что происходит дальше:
• Для бизнеса цель «принеси пользу от ИИ» никогда не будет главной. Для продаж всегда на первом месте план, для ИТ — t2m и бесперебойность.
• Если после года инвестиций в ИИ-проект тот ничего не дал, бизнес всегда может всё свалить на несоответствие ожиданиям от ИИ.
• ИИ-команда через год бесплодных усилий также может сказать, что она была не в специфике бизнеса.
Итог: разделение ролей ведёт к размытию ответственности, а это, в свою очередь, к отсутствию результатов.
Почему бизнесу трудно самому решить, что делать ИИ-команде?
Кажется, что раз бизнес лучше всего понимает свои проблемы, ему и решать, где нужна помощь ИИ. Проблема в том, что:
• Далеко не везде ИИ полезен, и научить «чувствовать» такие места всех представителей бизнеса практически нереально.
• Там, где ИИ полезен, для драйвинга и развития проектов нужны специфические скиллы, которым сложно обучить лидерский состав команды-заказчика.
Таким образом, когда бизнес выступает в роли заказчика, а ИИ-команда — в роли исполнителя, размывается ответственность и страдает результат. Я сам и многие знакомые лидеры из разных компаний сталкиваются с теми же проблемами. Как их решать — расскажу в следующих постах.
💜 Этот пост написал Арсений Проценко, руководитель ИИ-команды в продажах Точка Банк