Несмотря на бурный рост инвестиций в искусственный интеллект, подавляющее большинство ИИ-инициатив так и не выходят за рамки пилотных проектов. По оценкам McKinsey, до 95% ИИ-проектов терпят неудачу – не приносят ожидаемой отдачи либо вовсе сворачиваются на ранних этапах. Однако эксперты утверждают, что многие из этих провалов можно предотвратить, если вовремя обратить внимание на предупреждающие сигналы, указывающие на высокие риски.

1. Нереалистичные сроки

Если поставщик обещает, что решения будут готовы в течение нескольких недель, воспринимать это следует с осторожностью. Разработка концепции действительно может завершиться довольно быстро, но эффективное и ответственное масштабирование ИИ требует времени. Необходимо очистить каналы передачи данных, наладить управление и адаптировать рабочие процессы.

ИИ не относится к числу инструментов, непосредственно готовых к использованию. Процесс должен включать в себя этапы подготовки данных, тестирования, интеграции и внедрения. Время будет потрачено не зря лишь в том случае, если ИИ-инициативу удастся успешно реализовать.

2. Обещание полной замены людей

Поставщики, которые рекламируют ИИ как полную замену человека, часто недооценивают нюансы реальных операций. Успешные ИИ-системы почти всегда работают в связке с человеком: для контроля, обработки исключений и этической оценки. Отсутствие четкого плана взаимодействия с людьми – верный путь к провалу.

3. Отсутствие интеграции с уже используемыми технологиями

Частая причина, по которой пилотные проекты застревают на начальном этапе, заключается в том, что инструменты искусственного интеллекта не вписываются в существующую инфраструктуру. Одно дело – продемонстрировать чат-бота или ИИ-решение, и совсем другое – интегрировать его с существующими системами ERP, CRM и облачными платформами обработки данных. Отсутствие интеграции создает технические препятствия, которые снижают производительность, а следовательно, и влияние на бизнес. Успешные поставщики понимают, что внедрение касается не только ИИ, но и встраивания искусственного интеллекта в критически важные для бизнеса рабочие процессы. Без продуманной интеграции ИИ всего лишь создает новые «островки данных» и усложняет, а не упрощает, бизнес-процессы.

4. Игнорирование базовых предпосылок успеха

ИИ процветает на фундаменте централизованных данных и согласованного управления. Преуменьшая значение подготовительной работы, вы обрекаете бизнес на разочарование.

Перед запуском нового ИИ-проекта задайте себе и поставщику следующие ключевые вопросы.

— Как вы собираетесь изменить рабочие процессы?

— Каким образом перераспределяются полномочия?

— Повлияет ли внедрение на стандарты качества и ожидания клиентов в отношении уровня обслуживания?

— Какие инструменты будут внедрены или перенастроены?

— Требуется ли предварительная модификация аппаратного или программного обеспечения?

При отсутствии ответов на эти вопросы ИИ лишь усугубит существующую неэффективность.

Чтобы лучше подготовиться к реализации ИИ-проекта, обратите первоочередное внимание на следующие моменты.

1. Временные рамки. Каковы основные этапы проекта и сколько времени займет каждый из них?

2. Роли персонала. Как сотрудники будут взаимодействовать с системой? Где рабочие процессы передаются от ИИ к человеку и наоборот? Каков путь к дальнейшему росту?

3. Интеграция. Как согласуется проект с существующим технологическим стеком? Какие API или коннекторы поддерживаются?

4. Готовность. Какие процессы, средства управления и структуры данных необходимо внедрить в первую очередь?

5. Рентабельность. Как будет измеряться успех? Существует ли четкий прогноз повышения эффективности?

Период «медового месяца» с ИИ закончился, и это хорошо. Теперь у бизнеса есть шанс перейти от демонстраций к устойчивым, измеримым результатам. Главное – не поддаться соблазну быстрых решений и сосредоточиться на подготовке, интеграции и успешном взаимодействии человека с машиной.