Самая дорогая ошибка при внедрении ИИ - начинать с выбора нейросети

Разберу на примере одного проекта. К нам обратилась федеральная сеть доставки суши с 190 филиалами. Запрос был простой: “Хотим внедрить ИИ, чтобы разгрузить бухгалтерию”.

Но проблема была не в бухгалтерии. ИИ вообще не должен был стать первым шагом. Первым шагом должен был стать ответ на вопрос: Что сегодня больше всего мешает бизнесу расти?

Мы начали с аудита. И обнаружили 14 процессов, где можно было использовать ИИ. Но внедрили его только в один. Почему? Потому что именно этот процесс ограничивал масштабирование всей компании.

Бухгалтеры вручную переносили данные из чеков в 1С. Пока филиалов было меньше двухсот, система еще справлялась. Но дальнейший рост означал бы только одно - больше людей, больше ручной работы и больше ошибок.

Поэтому мы не автоматизировали бухгалтерию. Мы убрали ограничение, которое тормозило развитие бизнеса. После внедрения ИИ: ✅ обработка документов сократилась с часов до секунд; ✅ ручная работа уменьшилась примерно на 90%; ✅ четыре бухгалтера смогли переключиться на более важные задачи; ✅ компания экономит около 5,4 млн рублей в год; ✅ и теперь готова расти до 300+ филиалов без расширения бухгалтерии.

Именно поэтому я всегда говорю: ИИ - это не решение проблемы. Решение - понять, где находится узкое место.

Если автоматизировать процесс, который почти ни на что не влияет, бизнес почти не заметит изменений. А если убрать главное ограничение, эффект почувствует вся компания. И в этом, на мой взгляд, заключается настоящая ценность ИИ для бизнеса.