Стратегия

Где AI действительно окупается в бизнесе

Есть версия «внедрения AI», которая сводится к чат-боту на сайте, паре сгенерированных отчётов и заявлению о трансформации. Она редко переживает следующий пересмотр бюджета — потому что изначально не была рассчитана приносить больше, чем стоит.

Окупающиеся проекты начинаются с другого вопроса. Не можно ли применить здесь AI? — прикрутить AI можно почти к чему угодно, — а где AI приносит больше, чем стоит?

AI окупается в нескольких местах, а не везде

В большинстве компаний AI даёт реальную измеримую ценность в трёх-четырёх конкретных точках и тихо теряет деньги везде, куда его вставляют для вида. Работа серьёзного проекта — найти эти точки до того, как построена первая модель.

У них обычно общий набор признаков:

• Решение, которое повторяется. Эффект накапливается. Решение о цене или распределении ресурсов, принимаемое чуть лучше каждый день, даёт больше, чем любой разовый эффектный проект.
• Решение, ошибка в котором дорого стоит. Классический пример — прогноз спроса: закажете больше нужного — капитал лежит на складе, меньше — теряете продажу и клиента.
• Задача, съедающая время квалифицированных людей. Проверка документов, сверка, разбор обращений — работа необходимая, повторяющаяся и выполняемая сейчас теми, кто мог бы заниматься более сложными вещами.

Это задача анализа, а не технологии

Обратите внимание: ничто из перечисленного не про модель. Сложное находится раньше: разобраться в процессе, данных и экономике настолько, чтобы понимать, где процентный пункт точности превращается в деньги, а где — ни во что.

Если это сделано верно, технология выглядит почти скучно. Грамотно подобранная модель прогнозирования на чистых данных — не экзотика. Если сделано неверно, самая продвинутая модель не сдвинет нужный показатель, потому что была нацелена не на тот показатель.

Поэтому мы начинаем каждый проект с анализа, а не с архитектуры. Прежде чем предлагать систему, мы ищем конкретные решения, где AI оправдывает своё место, — и так же прямо говорим, где ему не место.

AI с наибольшей отдачей часто незаметен

Самые ценные системы редко бывают самыми заметными. Это не демо, впечатляющее совет директоров. Это модель, которая тихо принимает повторяющееся решение чуть лучше — постоянно и не привлекая к себе внимания. Лучший AI — тот, которого не замечают.

Если вы выбираете, с чего начать, полезное упражнение — не перечислять всё, к чему AI мог бы прикоснуться. Полезнее назвать одно повторяющееся решение, которое дороже всего обходится при небольшой ошибке, — и начать с него.

AKVANT Technologies — компания AI-консалтинга и разработки. Мы находим, где AI окупается, — и строим только там.