Рынок кричит - дайте нам кейсы по ИИ! И главное, все ожидают клюшкообразные графики и иксы в прибыли.

Но реальность такова, что сейчас таких кейсов днём с огнём не сыщешь. Потому, что сейчас рынок эти кейсы только формирует. Это не означает, что нет совсем никаких кейсов. Они есть, но метрики и результат там сейчас другие.

Ключевая метрика на текущем этапе — не прибыль, ROI и прочие показатели эффективности. Этого пока просто нет. Главная задача — внедрение решений на уровне когнитивной автоматизации, чтобы люди привыкли, начали использовать и доверять сервисам.

На данном этапе мы смотрим на то: • насколько сервисы прижились; • насколько сотрудники доверяют им; • насколько регулярно они их используют.

Только после этого переходим к следующим метрикам — метрикам эффективности.

Второй этап: эффективность

Когда условно 100% сотрудников начали пользоваться ИИ-сервисами, и это стало частью рабочей рутины, появляются новые показатели: • сколько задач решается с помощью ИИ; • насколько сократилось время выполнения работы; • как выросла производительность; • сколько ресурсов тратится на обслуживание системы; • сколько регулярных и активных пользователей.

Пока мы ещё не говорим про прибыль и конверсии. Мы фиксируем изменения процессов: где удалось сократить затраты, как перераспределились задачи сотрудников, какую пользу они принесли компании в новом формате.

И уже на третьем этапе: выгода для бизнеса

Когда сотрудники привыкли, решения внедрены, и когнитивная автоматизация трансформировалась в полноценную AI-автоматизацию (а это не классическая, а именно новый тип автоматизации. Поставьте любую реакцию на пост — и расскажу на какие категории я разделяю ии-автоматизацию), тогда уже начинаем работать с бизнес-метриками: • повышением конверсии, • ростом прибыли, • оптимизацией расходов.

Пример: внедрили робота поддержки с ИИ внутри. Процесс оптимизировался, операторы освободились — часть задач сняли, часть сотрудников перевели на другие функции. Таким образом компания повысила эффективность и получила выгоду.

Важно понимать: переход на AI-first подход — это минимум год–полтора, а может и три года. При этом парадокс в том, что бурное развитие нейросетей тоже тормозит процесс: решений слишком много, непонятно, за что хвататься. Всё идёт стихийно, и поэтому кейсы формируются постепенно. Прибавьте сюда сложность доступа к действительно сильным инструментам из России. Вуаля) Пока вы ждали кейсы на рынке, вы оказались в самом низу пищевой цепочки, где вас и сожрут те, кто всё это время формировал кейс на рынке и да и сам рынок.

Сейчас реальные, проработанные кейсы понемногу появляются за рубежом. В России их практически нет. Даже крупные корпорации чаще всего пока заявляют, что только начали внедрять ИИ, и показать конкретные результаты в цифрах не могут.

Рынок в стадии формирования. Кейсы только зарождаются, и ключевая задача сейчас — не в цифрах прибыли, а в формировании культуры использования ИИ внутри компаний. Помните, Культура ест стратегию на затрак. И первые метрики именно такие)

И можно стать таким кейсом, а можно ждать такой кейс с рынка и только потом начать внедрять Ии. Но сам понимаешь) отставание тогда будет фундаментальное. И кто выиграет рынок? Те, кто стали кейсом или ждали пока другие им станут?)