Компании теряют до 30% времени и ресурсов из-за неэффективных процессов и рутинных задач. Искусственный интеллект (ИИ) помогает устранить эти потери. 78% организаций уже внедрили его хотя бы в одну бизнес-функцию, чтобы ускорить операции, увеличить точность решений и прибыль. ИИ больше не пробная технология — он встроен в повседневную работу, влияет на ключевые метрики и меняет подход к управлению бизнесом.
Что такое AI трансформация
Трансформация на основе ИИ — это стратегическая инициатива компаний по включению ИИ в операции, продукты и услуги для повышения эффективности, инноваций и роста. В отличие от общей цифровой трансформации, AI трансформация использует машинное обучение, автоматизацию и аналитику на основе данных для создания новой бизнес-ценности.
Ключевые компоненты ИИ трансформации:
- оптимизация процессов: ИИ автоматизирует и улучшает рабочие процессы, сокращает объем ручного труда и количество ошибок;
- принятие решений на основе данных: ИИ позволяет лучше понимать бизнес-процессы, анализируя большие объемы данных;
- улучшение качества обслуживания: ИИ персонализирует взаимодействие, повышает удовлетворенность и лояльность клиентов.
65% наиболее успешных компаний полностью внедрили ИИ в ИТ, включая разработку и управление приложениями. Вопрос уже не в том, когда внедрять ИИ, а в том, как его масштабировать.
Разница между AI трансформацией и цифровой трансформацией
ИИ — движущая сила и ключевой компонент цифровой трансформации. Цифровая трансформация закладывает основу изменений: переносит операции в облако, подключает источники данных и автоматизирует рабочие процессы. ИИ трансформация развивает их, создавая цикл обратной связи.
Этот цикл — новый этап в развитии предприятий. Организации разрабатывают интеллектуальные системы, которые реагируют на изменения и улучшают результаты бизнес-процессов.
Технологии ИИ, стимулирующие корпоративные инновации
Организации переходят от экспериментов к непосредственному внедрению ИИ в рабочий процесс. Результат — ускорение выполнения задач, уменьшение ручных операций и более эффективные решения.
Инструменты ИИ повышают производительность труда сотрудников при выполнении повседневных задач на 66%, что эквивалентно 47 годам естественного роста производительности. Рассмотрим примеры:
- агенты службы поддержки обрабатывают на 13,8% больше запросов клиентов в час;
- бизнес-специалисты пишут на 59% больше рабочих документов в час;
- программисты кодируют на 126% больше проектов каждую неделю.
В основе этого сдвига лежат четыре основные технологии.
59% руководителей компаний утверждают, что если реализовывать этих технологии на платформах с минимальным или нулевым написанием кода, то их проще и быстрее масштабировать. Это обеспечивает более высокий доход.
{{cta}}
Агентный ИИ
Помимо отдельных инструментов, появляется новый класс ИИ, который действует автономно — агентный ИИ. Он относится к автономным системам, которые принимают решения и выполняют задачи с минимальными усилиями. Эти инструменты не просто помогают — они действуют: инициируют системы, адаптируются к контексту и развиваются на основе новой информации.
78% организаций по всему миру используют ту или иную форму агентного ИИ, и 85% из них интегрируют агентов в рабочие процессы. Это экономит время на задачах на 66,8%, увеличивает производительность до 20%, а прозрачность рабочего процесса — на 58%.
Вот как может выглядеть агентский рабочий процесс:
- классификация обращения в службу поддержки по теме и тону;
- поиск в базах знаний прошлых обращений;
- составление предлагаемого ответа;
- маршрутизация или закрытие тикета на основе бизнес-правил.
Платформы управления работой могут поддерживать аналогичные процессы, используя автоматизацию, условную логику и теги ИИ. Для этого не нужно писать код или заказывать индивидуальную разработку. Системы развиваются по мере накопления данных.
Руководителям агентские инструменты позволяют перейти от модели делегирования задач к операционной координации. Они сокращают время, затрачиваемое на повторяющиеся этапы, и дают командам больше возможностей для стратегической работы.
Как зрелые организации справляются с ИИ трансформацией
Достижение зрелости в области ИИ — это не только правильные инструменты, но и системы, команды и стратегии. Согласно отчету McKinsey за 2025 год, 92% компаний планируют увеличить инвестиции в ИИ, но только 1% достиг полной операционной интеграции. В последнем случае ИИ активно обеспечивает измеримые результаты во всех функциях и формирует широкую бизнес-стратегию.
Организации, которые согласуют бизнес-модели с развитием инфраструктурой, управлением проектами и подготовкой персонала, быстрее масштабируются, эффективнее автоматизируют рутинные задачи и получают ценную информацию, которая определяет долгосрочные результаты. Прочие инициативы остаются в режиме пилотных проектов.
Разрушение разрозненности и широкая интеграция ИИ
Зрелые организации внедряют ИИ во всех подразделениях, чтобы оптимизировать процесс принятия решений, исключить избыточные рабочие процессы и унифицировать данные.
Например, компания Syneos Health использовала ИИ для ускорения клинических исследований, улучшения набора пациентов и оптимизации дизайна исследований. Внедрение ИИ в основные процессы помогло повысить эффективность, сократить время вывода препаратов на рынок и улучшить общую бизнес-модель.
Компании внедряют ИИ в ИТ-отделы в 67%, реже — в службы поддержки клиентов, отделы продаж, кадров и финансов. Выравнивание этого показателя укрепляет согласованность действий предприятия, повышает вовлеченность клиентов и раскрывает более широкие бизнес-ценности.
Финансирование для масштабируемого роста
Успех ИИ основан на разумных инвестициях. Согласно исследованию EY, организации, которые выделяют не менее 5% своего общего бюджета на ИИ, чаще повышают производительность, улучшают операционную деятельность и лучше используют инновации.
Но одних инвестиций недостаточно. Две трети руководителей компаний считают, что ограничения инфраструктуры замедляют их работу, а 83% — что более надежные системы данных ускорят внедрение технологий и обеспечат поддержку масштабируемых бизнес-моделей.
Для устойчивого роста организации переключают внимание на:
- улучшение архитектуры данных;
- повышение строгости управления;
- предоставление сотрудникам возможности сосредоточиться на высокоприбыльных инициативах.
Например, европейский ритейлер одежды Zalando внедрил генеративный ИИ для ускорения производства контента для маркетинговых кампаний. Заменив рутинные задачи системами на базе ИИ, компания сократила время и затраты на производство более чем на 90%.
Зрелые организации инвестируют не только в инструменты, но и в людей, время и инфраструктуру. Комплексный бюджет ИИ включает:
- люди: повышение квалификации, адаптация и управление изменениями;
- технологии: программное обеспечение, платформы и лицензирование;
- время: пилотные циклы, итерационные окна, долгосрочный план действий;
- интеграция: подключение новых инструментов к существующим системам и рабочим процессам.
Прозрачное и доверительное руководство
Для зрелых компаний управление ИИ — это ключевой элемент бизнес-стратегии. Они уделяют особое внимание прозрачности, контролируемости и предотвращению предвзятости. Их система управления включает валидацию моделей, поведенческий мониторинг и постоянную оценку рисков.
Предприятиям в отраслях с высокой степенью воздействия — энергетическим, добывающим, химическим, металлургическим, лесным — важен этичный ИИ. Он справедливо обслуживает клиентов и действует на основе данных.
Для достижения успешного и ответственного перехода компании внедряют политики мониторинга и аудита алгоритмов ИИ. Это регулярные протоколы аудита для оценки точности, справедливости и прозрачности алгоритмов. Бизнес применяет автоматизированные инструменты для выявления предвзятости, такие как IBM AI Fairness 360, и проводит тестирование в смоделированных сценариях перед внедрением.
Чтобы обеспечить положительное влияние технологий на человека и общество, компании оценивают социальное воздействие технологий и укрепляют их принятие. Для этого они реализуют ответственные инициативы, такие как регулярный аудит моделей, используемых при подборе персонала. Это гарантирует отсутствие дискриминации.
Инвестирование в сотрудников и подготовка к переменам
С увеличением автоматизации рутинных и административных задач меняется спрос на человеческий опыт. Специалисты Всемирного экономического форума сообщают, что в 2025 году 50% сотрудников требуется переподготовка. При этом 22% сотрудников утверждают, что не получили практически никакой поддержки.
Более половины руководителей компаний, внедряющих ИИ-агентов, утверждают, что их главное препятствие — нехватка знаний, а не бюджет или безопасность. При отсутствии культуры изменений внедрение новых инструментов встречает внутреннее сопротивление, и команды прекращают работу. Сотрудники не понимают ценности внедряемых инструментов.
Организации, которые инвестируют в развитие сотрудников, имеют больше возможностей для процветания в условиях ИИ. Команды обучения и развития могут создавать масштабируемые программы, которые подготавливают сотрудников к рабочим процессам, интегрированным с ИИ. После обучения работники вносят значимый вклад в развитие компании, выходящий за рамки рутинных задач.
Приоритет постоянному совершенствованию и обратной связи
Системы ИИ постоянно развиваются. Когда циклы обратной связи встроены в операционную деятельность, компании получают ценную информацию и могут последовательно повышать производительность.
Например, Qualtrics использует агентный ИИ для мгновенного взаимодействия с клиентами. Динамическая обратная связь формирует результаты с учетом контекста. Выход за рамки статичных информационных панелей персонализирует взаимодействие, улучшает опыт сотрудников и клиентов.
KPI AI трансформации
Отслеживание правильных KPI демонстрирует прогресс, помогает выстраивать тактику и стратегию и завоевывать доверие. Когда эти показатели четко определены, то становятся мощным инструментом для информирования о результатах, выявления препятствий и своевременной корректировки курса.
Организации, лидирующие во внедрении ИИ, фокусируются на следующих категориях KPI.
Согласно отчету McKinsey, 63% организаций сообщают, что генеративный ИИ уже стал движущей силой роста бизнеса. Этот рост вызывают повседневные улучшения, которые приводят к широким стратегическим результатам. Отслеживать KPI помогают интерактивные информационные панели, автоматические отчеты и данные о процессах в реальном времени. Организация мониторинга помогает руководителям отслеживать прогресс, определять эффективные решения и быстро корректировать действия.
Последствия и проблемы внедрения ИИ
Несмотря на многочисленные преимущества, применение ИИ создает серьезные этические проблемы, которые бизнесу необходимо решать заблаговременно. Компаниям, которые ставят этические вопросы на первое место, необходима эффективная стратегия минимизации негативных последствий внедрения ИИ.
ИИ и конфиденциальность
Массовый сбор данных системами ИИ ставит под угрозу конфиденциальность пользователей. Без надлежащего контроля результатом может стать неэтичная слежка. Чтобы обеспечить прозрачность и подотчетность, компании должны соблюдать нормативные акты и регламенты.
Риски безопасности
74% специалистов по ИТ-безопасности сообщают о значительном ущербе от угроз, создаваемых ИИ. ИИ позволяет злоумышленникам автоматизировать и совершенствовать вредоносные кампании, делая их более изощренными и масштабируемыми. Алгоритмы создают высоко персонализированные фишинговые атаки и вредоносное ПО, увеличивают масштаб и скорость атак.
Другой аспект проблемы — угрозы для самих моделей ИИ из-за инверсии и сбора данных. Компании сталкиваются с непреднамеренной утечкой данных из моделей ИИ и более широкими последствиями для безопасности, связанными с расширением поверхности атак из-за зависимостей ИИ. Чтобы сохранить работоспособность и репутацию, бизнесу необходимо инвестировать в надежную защиту.
Принятие решений и создание ценности
ИИ использует различные методы для понимания человеческого языка, чтобы воспроизводить процесс принятия решений человеком. Данные — это информация, преобразованная в формат, помогающий ИИ понимать проблемы и находить решения. Интеллект — это способность анализировать набор данных и определять, какие фрагменты информации значимы или релевантны.
ИИ опирается на больший объем данных, чем когда-либо прежде. Однако увеличение данных не гарантирует увеличение ценности. Статистика относится к данным, собранным в прошлом, и не может сказать ничего конкретного о результатах будущих процессов. Чем больше размер и сложность набора данных, тем сложнее выявлять причинно-следственные связи. И даже при их обнаружении сами по себе они не создают ценность. Отсутствие критического подхода к результатам работы ИИ приводит к следующим последствиям:
- снижение качества информации;
- нарушение способности принимать решения;
- увеличение цены принятия решений;
- снижение качества принимаемых решений;
- снижение качества предлагаемых продуктов.
Чтобы этого не допустить, необходимо внедрять системы мониторинга и аудита. Постоянный контроль за работой алгоритмов поможет принимать верные бизнес-решения.
Смещение рабочих мест
Исследование McKinsey показывает, что в течение следующего десятилетия от 25 до 35% рабочих процессов, особенно повторяющихся, будут автоматизированы. ИИ уже выполняет различные задачи — от ручного труда до более сложных когнитивных функций, делая уязвимыми следующие отрасли и роли:
- Обслуживание клиентов. Представители службы поддержки клиентов сталкиваются с высоким риском автоматизации, поскольку многие взаимодействия успешно выполняет ИИ.
- Производство и транспорт. Роботы и автоматизация на базе ИИ заменяют повторяющиеся задачи на заводах, складах и в работе грузоперевозчиков.
- Офисная и административная работа. Ввод данных, ведение учета и другие рутинные административные задачи поддаются автоматизации.
- Творческая и познавательная работа. Написание контента и анализ данных частично автоматизируются, что требует от специалистов перехода к стратегическим и интерпретационным навыкам.
Чтобы не усугублять неравенство, компаниям необходимо проводить переход с помощью политики переподготовки кадров.
ИИ трансформация — это постоянное развитие: тестирование гипотез, масштабирование решений и инвестиции в команды. Лидеры рынка строят процессы вокруг данных, включают ИИ в стратегию и повышают зрелость всей организации — от архитектуры до культуры. Компании, которые системно подходят к AI трансформации, получают не просто технологическое преимущество, а устойчивую бизнес-модель на годы вперед.
{{cta}}
