Краеугольный вопрос: что делать с ИИ?
Российские компании, обладающие зрелой операционной моделью и поддерживающие технологии выстроенными процессами, качественными данными и эффективными механизмами управления, демонстрируют максимальную отдачу от внедрения искусственного интеллекта. Об этом заявила пресс-служба Сбера по результатам проведённого анализа.
Как пишет на своём сайте ТАСС, эксперты пришли к выводу, что чем выше уровень зрелости операционной модели компании, тем выше эффективность применения ИИ. Однако, по данным исследования Операционного центра Сбербанка «Индекс зрелости операционной модели российских компаний в эпоху ИИ», 50% организаций сталкиваются с трудностями при масштабировании технологий. Исследование будет представлено на форуме «Искусство трансформации. Путь к операционной эффективности», где участники обсудят, как ИИ меняет принципы организации и функционирования бизнеса.
В сообщении отмечается, что измеримый эффект от использования ИИ чаще наблюдается в компаниях с высоким уровнем зрелости операционной модели. Среди них об успешном результате сообщили 89% компаний, в то время как среди организаций со средним уровнем зрелости — 74%, а с низким — лишь 50%. Размер бизнеса также не играет решающей роли: 72% крупных корпораций и 73% представителей малого и среднего бизнеса сообщили об измеримом эффекте от внедрения ИИ. При этом крупные компании в основном развивают общую инфраструктуру данных и аналитику, тогда как малый и средний бизнес чаще автоматизируют отдельные повторяющиеся операции.
По информации пресс-службы, около половины компаний (52%), уже получивших измеримый положительный эффект от использования ИИ, сталкиваются с трудностями при распространении этого опыта на другие бизнес-процессы. Основной вызов возникает после успешной апробации ИИ-решения: компании научились выстраивать процессы, но закрепление результата и его распространение на другие подразделения остаются сложными задачами.
«Успешный кейс внедрения ИИ-технологии не гарантирует, что компания готова использовать этот подход в других бизнес-процессах. Менее зрелые организации чаще применяют ИИ для подготовки отчётности, аналитики и прогнозов. В то же время более зрелые компании всё чаще доверяют ИИ выполнение повторяющихся операций. Искусственный интеллект выходит за рамки работы с информацией и активно участвует в бизнес-процессах», - подчеркивается в сообщении.
Исследование включало оценку семи элементов операционной модели: стратегии, управления и ответственности, процессов, данных, технологий и ИИ, компетенций сотрудников, а также способности закреплять и масштабировать результаты. Опрос проводился среди десятков компаний из различных отраслей экономики, включая промышленность, энергетику, АПК, транспорт, финансы и другие.
«Сегодня ключевой вопрос заключается не в способности компании запустить успешный ИИ-проект, а в её готовности интегрировать технологию в повседневную работу, обеспечив необходимую инфраструктуру, и повторить успех в других процессах и подразделениях. ИИ сам по себе не компенсирует слабые процессы, разрозненные данные или неясную ответственность. Следующий этап трансформации с использованием ИИ — развитие всей операционной модели, где стратегия, данные, технологии и люди функционируют как единая система. Это также важный аспект руководства AI-Disrupt PDLC, где ценность создается не технологией самой по себе, а ее интеграцией в бизнес-процессы с самого начала жизненного цикла продукта», - отметил Кирилл Меньшов, старший вице-президент и руководитель блока «Технологии» Сбербанка.