Бесплатный подбор
франшизы от команды
Лидер Франшиз
франшизы от команды
Лидер Франшиз
Оставьте заявку, и мы с Вами свяжемся, чтобы уточнить детали
Оставьте заявку, и мы с Вами свяжемся, чтобы уточнить детали
Оставьте заявку, и мы с Вами свяжемся, чтобы уточнить детали
Почему бизнес медленно внедряет ИИ: подготовка дороже самой технологии
Российские компании всё чаще смотрят на ИИ не как на модную технологию, а как на инструмент с измеримым эффектом. Именно поэтому массовое внедрение идёт медленнее ожидаемого: бизнесу важно понимать, сколько проект принесёт и в какие сроки окупится. Об этом 12 июля рассказал «Известиям» замгендиректора ИТ-холдинга LANSOFT Дмитрий Пилипенко.
Главным препятствием эксперт назвал не сам ИИ, а неподготовленность внутренних процессов. Перед запуском многим организациям приходится приводить в порядок данные, унифицировать справочники и выстраивать систему учёта, и нередко эта подготовка обходится дороже самого внедрения.
Второй барьер — стоимость. Облачные модели требуют постоянных затрат, а локальное развёртывание предполагает закупку оборудования и техподдержку. Третий — отсутствие чёткой задачи. Многие проекты запускаются без конкретной цели и показателей эффективности, поэтому не оправдывают ожиданий и усиливают скепсис руководителей.
Наибольший эффект ИИ даёт там, где процессы повторяются и результат измерим: прогноз спроса в ритейле, предиктивное обслуживание в промышленности, проверка документов в бухгалтерии, обработка типовых обращений в клиентском сервисе.
Второй барьер — стоимость. Облачные модели требуют постоянных затрат, а локальное развёртывание предполагает закупку оборудования и техподдержку. Третий — отсутствие чёткой задачи. Многие проекты запускаются без конкретной цели и показателей эффективности, поэтому не оправдывают ожиданий и усиливают скепсис руководителей.
Наибольший эффект ИИ даёт там, где процессы повторяются и результат измерим: прогноз спроса в ритейле, предиктивное обслуживание в промышленности, проверка документов в бухгалтерии, обработка типовых обращений в клиентском сервисе.
Дело редко в самой нейросети. Дело в том, что компания заходит во внедрение без наведённого порядка в данных и без ответа на вопрос, какой показатель мы улучшаем. Правильный специалист начинает не с модели, а с этого вопроса. Тогда бюджет тратится на результат, а не на эксперимент
Галина Долженкова
со-основатель компании «Лидер Франшиз», эксперт по франчайзингу
