Когда ИИ в компании уже есть, а результата не видно

Внедрение нейросетей проще оценивать не по тому, сколько людей начали пользоваться инструментом, а по тому, что изменилось в работе.

Доступы можно купить быстро. Обучение тоже можно провести за пару встреч. Первые удачные примеры обычно появляются почти сразу: кто-то быстрее готовит письма, кто-то собирает идеи, кто-то делает черновики инструкций или сводок.

Но для руководителя важнее другое. Где стало меньше ручной работы? Какие задачи начали выполняться быстрее? Где снизились ошибки? Что из удачных примеров можно спокойно повторить в команде?

На мой взгляд, здесь и появляется нормальная управленческая логика. Не пытаться сразу охватить всю компанию и не считать успехом сам факт использования. Лучше выбрать несколько рабочих изменений, которые можно увидеть и объяснить.

Например: команда стала быстрее готовить типовые ответы клиентам. HR сократил время на черновики вакансий и вопросов для интервью. Маркетинг быстрее собирает варианты текстов для акций. Финансы быстрее готовят пояснения к таблицам и сводкам.

Это уже не просто активность. Это понятные изменения в процессе.

Если через месяц после запуска руководитель может назвать 2-3 таких изменения, проект можно развивать дальше. Если не может, лучше не расширять доступы, а спокойно пересобрать подход.

Когда ИИ в компании уже есть, а результата не видно | Сетка — социальная сеть от hh.ru