«У нас есть ИИ-стратегия!» — а толку? Почему не работает?
Вы утвердили стратегию цифровой трансформации. В ней есть раздел про ИИ. Может быть, даже с дорожной картой до 2030 года. Но почему тогда через 6 месяцев после старта вы обнаруживаете, что: 🔹 Отделы внедряют ИИ хаотично, без координации 🔹 Бюджеты распыляются на десятки микро-проектов 🔹 Нет единого понимания, что для компании значит «успешный ИИ» 🔹 Пилоты запускаются, но ни один не вышел в промышленную эксплуатацию
Проблема не в отсутствии стратегии. Проблема в её качестве. Большинство «ИИ-стратегий» — это красивые презентации, но без ответов на критические вопросы: ❓ Какие бизнес-результаты мы хотим получить? Не «внедрить машинное обучение», а «снизить отток клиентов на 15%» или «ускорить обработку заявок в 3 раза». ❓ Где ИИ создаст реальную ценность именно для нас? Не там, где это модно, а там, где у вас есть данные, процессы и готовность к изменениям. ❓ Как мы будем измерять успех? ROI, время вывода продукта на рынок — что конкретно? ❓ Кто принимает решения? Есть ли CAIO или ответственный, который сводит все инициативы в единую картину?
Стратегия без готовности к исполнению — просто бумага. Стратегия — это не документ. Это система принятия решений о том, куда инвестировать ограниченные ресурсы.
#ИИСтратегия #DigitalTransformation #AILeadership #БизнесСтратегия #AIReady
· 22.06
Без понимания природы ИИ любая стратегия обречена на провал. Недостатки философского понимания - это именно та точка, где будет ломаться большинство корпоративных стратегий внедрения.
ответить
коммент удалён
· 23.06
Сложный математический алгоритм, со своими особенностям. Работает по принципу вероятностей. Отсутствие эмпатии и опыта. Галлюцинации. Предвзятость - поскольку ИИ обучается на текстах и данных людей, он может «перенимать» человеческие стереотипы и предрассудки. Философски - ничем не отличается от гаечного ключа или отвертки. Выполняет строго определенную целевую функцию.
ответить
ответ удалён
· 23.06
Вы сами перечислили аргументы, скорее против, чем за внедрение ИИ. Может поэтому стратегия проигрывает? Кстати, для многих утилитарных задач достаточно ML. Если задача сводится к классификации, прогнозу или поиску закономерностей в данных, то генеративный AI часто избыточен.
ответить
ответ удалён
· 23.06
Дмитрий, вы совершенно правы: для 80% бизнес-задач достаточно классического ML. Generative AI — это конкретный инструмент для конкретных кейсов а не серебряная пуля.
Стратегия должна начинаться с вопроса 'какую проблему решаем?', а не 'как бы нам внедрить ИИ?'."
ответить
ответ удалён