Как масштабировать применение ИИ. Аналитика и рекомендации от McKinsey
→ Хабр
⭕️ Парадокс GenAI:
— 8/10 компаний внедрили GenAI, но столько же не видят прибыли.
— Горизонтальные решения (копайлоты) широко внедрены, но дают разрозненную выгоду.
— Вертикальные (специфичные) не масштабируются: 90 % остаются в пилотах.
— Барьеры: разрозненность, тех. ограничения LLM, пробелы в данных, культура.
🔹 Потенциал ИИ‑агентов:
— Агенты автоматизируют сложные процессы, расширяя GenAI до проактивности.
— Они ускоряют выполнение, адаптируются в реальном времени, повышают эластичность.
— Усиливают текущие доходы, создают новые бизнес-модели (SaaS, подписки).
🔸 Примеры применения:
— Банк обновил устаревшие системы: >50 % экономии времени/усилий.
— Фирма улучшила качество данных: >60 % прирост производительности.
— Банк переосмыслил отчёты о рисках: ускорение обработки кредитов на 30 %.
— Колл-центр: до 80 % запросов автономно, разрешение на 60‑90 % быстрее.
◾️ Вызовы и риски:
— Главный вызов не технический, а организационный и человеческий.
— Сосуществование человека и агента: вопросы инициативы, контроля, доверия.
— Управление автономностью: риск неконтролируемого поведения агентов.
— Распространение: риск теневого ИТ и дублирования из-за low/no-code.
⭕️ Путь к масштабированию:
— Требуется архитектура «агентской AI-сети» для масштабирования и безопасности.
— CEO должен завершить эксперименты и перенаправить фокус на трансформацию.
— Переход от разрозненных инициатив к сквозным бизнес-процессам.
— Создание кросс-функциональных команд, подготовка рабочей силы, новое управление.
→ Все статьи 👀
→ Хабр
Ключевая мысль статьи — внедрение ИИ-агентов требует не просто автоматизации задач, а полной перестройки бизнес-процессов.
Это означает переход от вопроса: «Где я могу использовать ИИ в этой функции?» к вопросу: «Как будет выглядеть эта функция, если агенты будут выполнять 60 процентов ее работы?». Например, переосмысление работы колл-центра вокруг автономных агентов снижает время разрешения проблем до 90%, тогда как простая автоматизация даёт лишь 5-10% прироста.
Важно, что это сможет сделать только CEO, т.к только он обладает необходимым влиянием и видением.
⭕️ Парадокс GenAI:
— 8/10 компаний внедрили GenAI, но столько же не видят прибыли.
— Горизонтальные решения (копайлоты) широко внедрены, но дают разрозненную выгоду.
— Вертикальные (специфичные) не масштабируются: 90 % остаются в пилотах.
— Барьеры: разрозненность, тех. ограничения LLM, пробелы в данных, культура.
🔹 Потенциал ИИ‑агентов:
— Агенты автоматизируют сложные процессы, расширяя GenAI до проактивности.
— Они ускоряют выполнение, адаптируются в реальном времени, повышают эластичность.
— Усиливают текущие доходы, создают новые бизнес-модели (SaaS, подписки).
🔸 Примеры применения:
— Банк обновил устаревшие системы: >50 % экономии времени/усилий.
— Фирма улучшила качество данных: >60 % прирост производительности.
— Банк переосмыслил отчёты о рисках: ускорение обработки кредитов на 30 %.
— Колл-центр: до 80 % запросов автономно, разрешение на 60‑90 % быстрее.
◾️ Вызовы и риски:
— Главный вызов не технический, а организационный и человеческий.
— Сосуществование человека и агента: вопросы инициативы, контроля, доверия.
— Управление автономностью: риск неконтролируемого поведения агентов.
— Распространение: риск теневого ИТ и дублирования из-за low/no-code.
⭕️ Путь к масштабированию:
— Требуется архитектура «агентской AI-сети» для масштабирования и безопасности.
— CEO должен завершить эксперименты и перенаправить фокус на трансформацию.
— Переход от разрозненных инициатив к сквозным бизнес-процессам.
— Создание кросс-функциональных команд, подготовка рабочей силы, новое управление.
→ Все статьи 👀