🔷 Можно ли вообще посчитать эффект от ИИ?

Вчера рассказывали о планах оценивать внедрение ИИ по 170 показателям в 16 отраслях. Но есть важный нюанс: измерить эффект конкретного ИИ-сценария и оценить влияние ИИ на целую отрасль — две разные задачи.

На уровне государства нужны показатели, которые помогут увидеть общую картину и сравнивать результаты. А для бизнеса главный вопрос проще: что конкретно изменилось в процессе после появления ИИ?

Обсудили это с Артуром Зариповым, руководителем направления разработки «Газпромнефть — Цифровые решения»:

💬«Оценивать нужно не ИИ как технологию саму по себе, а конкретный бизнес-сценарий, в котором он применяется. Важно еще до запуска зафиксировать исходное состояние: сколько времени занимает процесс, каких ресурсов требует, где возникают ошибки или ограничения. Тогда после внедрения можно объективно оценить изменения. При этом эффект не обязательно выражается только в прямой экономии. В одном случае ИИ сокращает время выполнения операции, в другом — повышает качество решений или снижает риски, в третьем — позволяет обрабатывать объем информации, который вручную был практически недоступен. В итоге для бизнеса важны два вопроса: что конкретно изменилось после внедрения и можем ли мы измерить этот эффект».

Получается, универсальной метрики для ИИ нет. На уровне отрасли важно видеть масштаб изменений, а внутри бизнеса — результат конкретного сценария.

И чем лучше связаны эти два уровня, тем меньше риск, что измерение эффекта превратится просто в гонку за красивой отчетностью.

#технологии