Эксперты операционного центра Сбербанка в исследовании «Индекс зрелости операционной модели российских компаний в эпоху ИИ» выяснили, что примерно у половины компаний (52 процента), уже получивших измеримый положительный эффект от ИИ, возникают сложности при переносе этого опыта на другие процессы. Результаты исследования представят на форуме «Искусство трансформации. Путь к операционной эффективности».
В ходе исследования были оценены семь элементов операционной модели: стратегия, управление и ответственность, процессы, данные, технологии и ИИ, компетенции сотрудников, а также способность закреплять и масштабировать полученный эффект. Опрос проводился среди нескольких десятков компаний крупного, среднего и малого бизнеса из разных отраслей экономики.
Выяснилось, что измеримый эффект от ИИ заметно чаще встречается там, где операционная модель развита сильнее. Среди компаний с низким уровнем зрелости об измеримом результате от ИИ сообщили 50 процентов, со средним — 74 процента, с высоким — 89 процентов. Размер бизнеса почти не играет роли: об измеримом эффекте от ИИ сообщили 72 процента крупных компаний и 73 процента представителей МСБ.
Как отмечают эксперты, один из главных вызовов начинается уже после апробации ИИ-решения. У 52 процентов компаний, уже получивших измеримый эффект от ИИ, способность к масштабированию все еще остается слабой. Отдельный успешный ИИ-кейс внедрения еще не означает, что организация готова использовать такую практику в других бизнес-процессах.
По мере роста зрелости меняется роль автоматизации, говорится в исследовании. Менее зрелые компании чаще используют технологии для подготовки отчетности, аналитики и прогнозов. Более зрелые все чаще передают технологиям выполнение самих повторяемых операций. Искусственный интеллект постепенно переходит от работы с информацией к непосредственному участию в бизнес-процессах.
По словам старшего вице-президента, руководителя блока «Технологии» Сбербанка Кирилла Меньшова, главный вопрос сегодня не в том, может ли компания запустить успешный ИИ-проект, а способна ли она встроить его в ежедневную работу.
«Технология сама по себе не компенсирует слабые процессы, разрозненные данные или неясную ответственность. Следующий этап ИИ-трансформации — развитие всей операционной модели, где стратегия, данные, технологии и люди работают как единая система», — сказал он.
Меньшов подчеркнул, что ценность создает не технология сама по себе, а встроенность искусственного интеллекта в бизнес-процессы с самого начала жизненного цикла продукта.