Многие компании начинают ИИ-трансформацию, бросая основные силы и средства на технологии и инфраструктуру. Развитие же ИИ-компетенций руководителей и сотрудников, а также перестройка бизнес-процессов откладываются на потом или проводится по остаточному принципу.
Однако успех здесь зависит от ИИ-культуры — людей и процессов — даже в большей степени, чем от технологий и инфраструктуры. Поэтому известный принцип распределения сил и средств 70-20-10 в применении к ИИ-трансформации и модели «Технологии — Инфраструктура — Культура» должен быть перевернут — 10-20-70:
1⃣0⃣% — технологии
2⃣0⃣% — данные и инфраструктура
7⃣0⃣% — ИИ-культура
Важно помнить, что ИИ-трансформация — это комплексный процесс, который включает запуск ИИ-инициатив, их развитие, встраивание в бизнес-процессы и последующее масштабирование. Именно сочетание сотрудников, процессов и работающих ИИ-решений позволяет переходить от отдельных экспериментов к устойчивому эффекту на уровне всей компании.
Однако успех здесь зависит от ИИ-культуры — людей и процессов — даже в большей степени, чем от технологий и инфраструктуры. Поэтому известный принцип распределения сил и средств 70-20-10 в применении к ИИ-трансформации и модели «Технологии — Инфраструктура — Культура» должен быть перевернут — 10-20-70:
1⃣0⃣% — технологии
Это важная часть, но не доминирующая. Технологии (ИИ-решения, модели, платформы) — это инструменты, а не цель.
2⃣0⃣% — данные и инфраструктура
Без качественных данных и безопасной масштабируемой инфраструктуры ИИ не работает. Но здесь легко переинвестировать, если нет чёткого понимания, зачем всё это строится.
7⃣0⃣% — ИИ-культура
Это перестройка бизнес-модели, обучение сотрудников и вовлечение топ-менеджмента в ИИ-трансформацию. Когда ИИ становится не «фишкой», а естественной частью операционной модели и основных процессов, появляется реальный бизнес-эффект.
Важно помнить, что ИИ-трансформация — это комплексный процесс, который включает запуск ИИ-инициатив, их развитие, встраивание в бизнес-процессы и последующее масштабирование. Именно сочетание сотрудников, процессов и работающих ИИ-решений позволяет переходить от отдельных экспериментов к устойчивому эффекту на уровне всей компании.