Как выбрать первый процесс для ИИ-автоматизации бизнеса и не провалить пилот

Примерно 80% компаний, начавших внедрять решения на основе ИИ, останавливаются на стадии пилотных проектов и не доходят до полноценного промышленного использования. Основная причина такого провала обычно кроется не в незрелости технологий искусственного интеллекта, которые уже давно доказали свою работоспособность, а в неверном выборе первого процесса для автоматизации. Ошибки возникают ещё до начала внедрения.

Типичная логика руководителя, приводящая к неудаче, заключается в попытке автоматизировать самый сложный или «проблемный» участок работы, надеясь, что ИИ моментально решит все накопившиеся сложности. Однако такой подход часто приводит к разочарованию и высокому риску провала пилота, так как ИИ-решения требуют подготовленных данных и чётко структурированных задач.

Вместо этого эксперты рекомендуют использовать фреймворк, который позволяет даже нетехническому руководителю определить оптимальный процесс для первой ИИ-автоматизации. Такой процесс должен быть достаточно простым, иметь чёткие входные и выходные данные, а его автоматизация должна приносить измеримую пользу, позволяя продемонстрировать быстрый и ощутимый результат. Это формирует положительный опыт и облегчает дальнейшее масштабирование ИИ-решений в компании.

Ключевой аспект успешного пилота — не только выбор процесса, но и грамотное управление ожиданиями, а также понимание, что ИИ — это инструмент, который требует настройки и адаптации к конкретным задачам, а не «волшебная палочка» для решения всех проблем.