Ошибки ИИ-фикации Уже второй раз выступаю экспертом на внутренних хакатонах в группе компаний i-Free, цель которых создать AI enabled команды.
Собрал 5 ошибок, которые чаще всего убивают внедрения после демо:
1. Не посчитана экономика внедрения. Считают выигрыш во времени, но не считают стоимость поддержки решения. В итоге сотрудник стал эффективнее, но он остается в штате и ЗП ему платить все равно надо. Экономия на бумаге есть, в P&L ее нет.
2. Нет оунера, бюджета и ресурса. AI-чемпион накахатонит прототип за 48 часов, но дальше ему нужен хотя бы 1 день в неделю рабочего времени на доработку. Без этого прототип остается прототипом
3. Не спроектировано изменение процесса. Тулза может быть отличной, но если процессы образца 2019 года, разработчики не доверяют ИИ, а отдел держится на согласованиях, внедрение не срастется
4. Лидером назначают энтузиаста без технической экспертизы. На текущем этапе зрелости AI в компаниях лучше заходят скептики-сениоры: они не создают завышенных ожиданий и закрывают больше юзкейсов, а значит внедрение получается стабильнее
5. Спешка вместо просчета. Внедрить быстро хочется всем, но ни у одной роли обычно нет карты всего процесса целиком. И некому ответить, где именно ИИ создаст ценность, а где просто добавит еще один шаг
Очередное подтверждение вывода, что узкое место внедрения ИИ не в технологиях, а в людях и процессах вокруг них
