📊 BCG 2025: реальную ценность от AI создают 5% компаний.
Остальные 95% — не потому что плохая технология. Потому что нет методологии оценки до старта.
15 лет B2B-продаж, сотни переговоров о бюджете на внедрения — я видел этот паттерн везде. Решения покупаются на эмоции, обосновываются постфактум. «Запустим — посмотрим — потом посчитаем». Потом не считает никто. Деньги списываются на «развитие», проект замораживается.
С AI этот цикл работает быстрее. И дороже.
Я разработал подход, который даёт рабочую оценку ROI за один рабочий день. Не финальную — рабочую. Три шага:
Шаг 1. Зафиксируй baseline — три числа 💡 Стоимость проблемы × частота × объём операций. Без этих трёх чисел — переговоры об ощущениях, не об ROI.
Шаг 2. Одна anchor metric с владельцем Не список KPI. Одно число до и после. Если владельца нет — ROI не появится.
Шаг 3. Считай консервативный сценарий: 30% от вендорского обещания 📊 По моей практике: если при 30% от обещанного ROI всё равно положительный — проект стоит запускать. Если нет — это важнейшая информация до потраченного бюджета.
Точность ±20–30%. Достаточно для одного решения: начинать или нет.
General Mills зафиксировал $20 млн экономии на AI-оптимизации поставок (2025). Не потому что лучшая технология — потому что методология до старта. ⚡
⚠️ Gartner 2025: 40%+ agentic AI проектов не оправдают ожиданий к 2027 из-за «unclear business value». Unclear value = неизмеренный baseline.
Правило одно: считать до старта, а не после.
Сохраните пост — пригодится на следующем совещании по бюджету. 📌
