ROI от внедрения ИИ
Вопрос “внедрять или не внедрять” больше не стоит на повестке дня. Этот поезд уже ушел. Вопрос только в одном — рискнете ли вы сейчас для того, чтобы получить возможность рвануть вперед уже несколько месяцев или будете тем самым скупым, который в следующем году вынужден будет заплатить дважды за то, чтобы ликвидировать отставание от конкурентов.
Совсем недавно я писал здесь про сериал «Стеклянный дом». Семейная стекольная фабрика, середина 90-х. В одной из серий сын убеждает отца начать компьютеризацию производства. Аргумент сына: если мы этого не сделаем, конкуренты нас обгонят. Ответ отца: эта технология никогда не окупится.
Я сейчас ровно этот эпизод наблюдаю в реальной жизни.
К нам в SVK.Digital ежемесячно приходят десятки запросов на внедрение ИИ. Мы вместе с заказчиком разбираем процессы, придумываем решение, считаем сроки и стоимость. А через несколько дней возвращается грустный заказчик: "Руководство просит посчитать экономический эффект".
Вообще-то это нормальное требование. И посчитать экономический эффект можно. Дайте исходные цифры.
Только вот их обычно нет нифига. Стоимость лида компании знают. Стоимость клика знают. Стоимость найма сотрудника иногда тоже знают. А сколько стоит одно обращение в юридический отдел? Сколько стоит поиск документа в корпоративной базе? Сколько часов дорогих специалистов уходит на перекладывание данных из одной таблички в другую?
Никто никогда не считал. Значит, сначала придётся измерить процесс «до», а уже потом считать эффект от его изменения. Не умеете — приходите к нам, поможем. Тут как раз никакой магии нет.
Но есть проблема посложнее.
Мы прямо сейчас заканчиваем проект для финансового директора крупного фармацевтического холдинга. Каждый месяц компания обязана готовить огромный отчёт для регулятора: примерно 700 строк на 50 колонок — 35 тысяч ячеек. На его подготовку финансовый директор тратит два полных рабочих дня. Каждый месяц. Тупо собирает данные из разных источников, сводит, проверяет и перекладывает из одной таблицы в другую.
Мы автоматизировали этот процесс. Теперь отчёт собирается примерно за семь минут.
Давайте считать экономический эффект?
Допустим, оклад финдиректора — 600 тысяч рублей. С налогами, взносами и остальными расходами компании этот человек обходится грубо в миллион в месяц. Два рабочих дня — около 10% рабочего времени. Получается, мы «сэкономили» компании 100 тысяч в месяц, или 1,2 миллиона рублей в год?
А давайте компнем глубже ...
Финдиректор как получал свою зарплату, так и продолжит получать. Компания просто вернула себе примерно 24 рабочих дня в год очень дорогого специалиста. Но возможно, теперь эти 24 дня он потратит на управление денежными потоками, переговоры с банками, снижение издержек или поиск денег для нового производства. Сколько это стоит?
А то, что отчёт теперь гарантированно собирается вовремя? А снижение риска человеческой ошибки в 35 тысячах ячеек обязательной отчётности? А снижение регуляторного риска для фармацевтического производства? Это тоже экономический эффект. Только хрен вы посчитаете его до рубля.
Можно строить модели, закладывать вероятности, считать пессимистичный и оптимистичный сценарии. И это нужно делать. Но в инновациях не бывает гарантий.
Пока одна компания шестой месяц пытается рассчитать срок окупаемости ИИ с точностью до второго знака после запятой, другая запускает десять пилотов. Семь из них провалятся. Два окажутся так себе. Один радикально изменит какой-нибудь бизнес-процесс.
И через полгода первая компания всё ещё будет согласовывать экономическое обоснование. А вторая станет быстрее, эффективнее и ... скорее всего заберет клиентов первой.
Поэтому если денег на инновации сейчас действительно нет — так и скажите. Времена лютые, все всё поймут.
Но если деньги есть, а вы просто ждёте гарантий, которых в инновациях никогда не было и не будет, — не обманывайте себя разговорами про экономический эффект.
Вы не ROI считаете. Вы ищете повод ничего не менять.
Вопрос “внедрять или не внедрять” больше не стоит на повестке дня. Этот поезд уже ушел. Вопрос только в одном — рискнете ли вы сейчас для того, чтобы получить возможность рвануть вперед уже несколько месяцев или будете тем самым скупым, который в следующем году вынужден будет заплатить дважды за то, чтобы ликвидировать отставание от конкурентов.
Совсем недавно я писал здесь про сериал «Стеклянный дом». Семейная стекольная фабрика, середина 90-х. В одной из серий сын убеждает отца начать компьютеризацию производства. Аргумент сына: если мы этого не сделаем, конкуренты нас обгонят. Ответ отца: эта технология никогда не окупится.
Я сейчас ровно этот эпизод наблюдаю в реальной жизни.
К нам в SVK.Digital ежемесячно приходят десятки запросов на внедрение ИИ. Мы вместе с заказчиком разбираем процессы, придумываем решение, считаем сроки и стоимость. А через несколько дней возвращается грустный заказчик: "Руководство просит посчитать экономический эффект".
Вообще-то это нормальное требование. И посчитать экономический эффект можно. Дайте исходные цифры.
Только вот их обычно нет нифига. Стоимость лида компании знают. Стоимость клика знают. Стоимость найма сотрудника иногда тоже знают. А сколько стоит одно обращение в юридический отдел? Сколько стоит поиск документа в корпоративной базе? Сколько часов дорогих специалистов уходит на перекладывание данных из одной таблички в другую?
Никто никогда не считал. Значит, сначала придётся измерить процесс «до», а уже потом считать эффект от его изменения. Не умеете — приходите к нам, поможем. Тут как раз никакой магии нет.
Но есть проблема посложнее.
Мы прямо сейчас заканчиваем проект для финансового директора крупного фармацевтического холдинга. Каждый месяц компания обязана готовить огромный отчёт для регулятора: примерно 700 строк на 50 колонок — 35 тысяч ячеек. На его подготовку финансовый директор тратит два полных рабочих дня. Каждый месяц. Тупо собирает данные из разных источников, сводит, проверяет и перекладывает из одной таблицы в другую.
Мы автоматизировали этот процесс. Теперь отчёт собирается примерно за семь минут.
Давайте считать экономический эффект?
Допустим, оклад финдиректора — 600 тысяч рублей. С налогами, взносами и остальными расходами компании этот человек обходится грубо в миллион в месяц. Два рабочих дня — около 10% рабочего времени. Получается, мы «сэкономили» компании 100 тысяч в месяц, или 1,2 миллиона рублей в год?
А давайте компнем глубже ...
Финдиректор как получал свою зарплату, так и продолжит получать. Компания просто вернула себе примерно 24 рабочих дня в год очень дорогого специалиста. Но возможно, теперь эти 24 дня он потратит на управление денежными потоками, переговоры с банками, снижение издержек или поиск денег для нового производства. Сколько это стоит?
А то, что отчёт теперь гарантированно собирается вовремя? А снижение риска человеческой ошибки в 35 тысячах ячеек обязательной отчётности? А снижение регуляторного риска для фармацевтического производства? Это тоже экономический эффект. Только хрен вы посчитаете его до рубля.
Можно строить модели, закладывать вероятности, считать пессимистичный и оптимистичный сценарии. И это нужно делать. Но в инновациях не бывает гарантий.
Пока одна компания шестой месяц пытается рассчитать срок окупаемости ИИ с точностью до второго знака после запятой, другая запускает десять пилотов. Семь из них провалятся. Два окажутся так себе. Один радикально изменит какой-нибудь бизнес-процесс.
И через полгода первая компания всё ещё будет согласовывать экономическое обоснование. А вторая станет быстрее, эффективнее и ... скорее всего заберет клиентов первой.
Поэтому если денег на инновации сейчас действительно нет — так и скажите. Времена лютые, все всё поймут.
Но если деньги есть, а вы просто ждёте гарантий, которых в инновациях никогда не было и не будет, — не обманывайте себя разговорами про экономический эффект.
Вы не ROI считаете. Вы ищете повод ничего не менять.