Как внедрить ИИ в бизнес и получить измеримый результат?
По данным McKinsey за 2026 год, почти 9 из 10 организаций регулярно используют ИИ хотя бы в одной функции. До масштабирования на уровне компании дошли 44%. К группе AI-лидеров с существенным влиянием ИИ на финансовый результат относятся около 6% участников исследования.
Главная сложность начинается после первых экспериментов. RAND изучил причины провала AI-проектов и выяснил, что самой частой проблемой становится неверно сформулированная бизнес-задача. По оценкам, приведённым в исследовании, более 80% AI-проектов завершаются без ожидаемого результата.
В 2024 году BCG также зафиксировал большой разрыв между экспериментами и ценностью: только 26% компаний обладали возможностями для перехода от прототипов к измеримому эффекту.
Поэтому AI-трансформацию стоит начинать с пяти конкретных шагов.
1. Выбрать один процесс
Подойдёт регулярная задача с понятным результатом: обработка заявок, подготовка отчётов, анализ звонков, поиск по документам, проверка договоров или подбор кандидатов.
2. Назначить владельца
У процесса должен быть человек, который понимает текущий порядок работы, отвечает за результат и может оценить качество нового решения.
3. Зафиксировать исходные показатели
До запуска важно измерить:
➡️ время выполнения задачи
➡️ стоимость процесса
➡️ количество ошибок
➡️ загрузку сотрудников
➡️ качество или конверсию
Без точки отсчёта компания увидит работающий прототип, но не сможет посчитать его ценность.
4. Запустить ограниченный AI-пилот
Пилот проверяется на реальных данных, в одном процессе и на ограниченной группе пользователей. Команда оценивает качество, безопасность, экономику и удобство работы.
5. Принять управленческое решение
После пилота есть три возможных действия:
➡️ масштабировать подтверждённый сценарий
➡️ доработать решение и провести повторную проверку
➡️ остановить инициативу и сохранить ресурсы
Так ИИ становится частью операционной системы компании и начинает влиять на скорость, качество и экономику процессов.
В WMT AI мы помогаем найти сильные ИИ-инициативы, проверить их на реальных задачах и масштабировать подтверждённый эффект.
💬 Канал о том, как ИИ меняет людей, процессы и технологии
По данным McKinsey за 2026 год, почти 9 из 10 организаций регулярно используют ИИ хотя бы в одной функции. До масштабирования на уровне компании дошли 44%. К группе AI-лидеров с существенным влиянием ИИ на финансовый результат относятся около 6% участников исследования.
Главная сложность начинается после первых экспериментов. RAND изучил причины провала AI-проектов и выяснил, что самой частой проблемой становится неверно сформулированная бизнес-задача. По оценкам, приведённым в исследовании, более 80% AI-проектов завершаются без ожидаемого результата.
В 2024 году BCG также зафиксировал большой разрыв между экспериментами и ценностью: только 26% компаний обладали возможностями для перехода от прототипов к измеримому эффекту.
Поэтому AI-трансформацию стоит начинать с пяти конкретных шагов.
1. Выбрать один процесс
Подойдёт регулярная задача с понятным результатом: обработка заявок, подготовка отчётов, анализ звонков, поиск по документам, проверка договоров или подбор кандидатов.
2. Назначить владельца
У процесса должен быть человек, который понимает текущий порядок работы, отвечает за результат и может оценить качество нового решения.
3. Зафиксировать исходные показатели
До запуска важно измерить:
➡️ время выполнения задачи
➡️ стоимость процесса
➡️ количество ошибок
➡️ загрузку сотрудников
➡️ качество или конверсию
Без точки отсчёта компания увидит работающий прототип, но не сможет посчитать его ценность.
4. Запустить ограниченный AI-пилот
Пилот проверяется на реальных данных, в одном процессе и на ограниченной группе пользователей. Команда оценивает качество, безопасность, экономику и удобство работы.
5. Принять управленческое решение
После пилота есть три возможных действия:
➡️ масштабировать подтверждённый сценарий
➡️ доработать решение и провести повторную проверку
➡️ остановить инициативу и сохранить ресурсы
Рабочая формула выглядит так:
процесс → владелец → данные → метрика → пилот → масштабирование
Так ИИ становится частью операционной системы компании и начинает влиять на скорость, качество и экономику процессов.
В WMT AI мы помогаем найти сильные ИИ-инициативы, проверить их на реальных задачах и масштабировать подтверждённый эффект.
Расскажем подробнее и покажем РФ кейсы этого процесса 7 октября: https://clck.ru/3WCuLG ⬅️
💬 Канал о том, как ИИ меняет людей, процессы и технологии