🎯 ИИ есть.
Эффекта нет. Почему?
🎥
Опрос генеральных директоров показывает, что мешает превратить ИИ в реальные деньги. Цифры говорят сами за себя.
Главные барьеры:
· 56% — неясная связь между ИИ-инициативами и конкретными финансовыми результатами. Люди не видят, как ИИ влияет на прибыль. · 55% — люди, процессы и системы мотивации не адаптированы под ИИ. Технология есть, а культура и процессы — старые. · 49% — пробелы в технологиях или данных. Без качественных данных ИИ не работает. · 36% — ИИ-инициативы не привязаны к приоритетам бизнеса. Делаем, потому что модно, а не потому что надо. · 34% — слабый учёт ценности и подотчётность. Непонятно, кто отвечает за результат. · 22% — внешние факторы: рынок, регулирование, дефицит талантов. · 18% — недостаточное финансирование.
Что это значит?
Главная проблема — не технология. А связь технологии с бизнесом, людьми и процессами. Если у вас есть ИИ, но нет эффекта — посмотрите на эти цифры. Скорее всего, ваш барьер где‑то здесь.
Для BPM. Это прямое указание: ИИ должен быть встроен в процессы, роли и KPI. Иначе он останется дорогой игрушкой.
· 24.08
Знакомая картина — часто затык не в самом ИИ, а в том, что его пытаются применить без чёткого понимания, на ком именно фокусироваться. У меня похожая логика в подготовке к B2B-заходам: вместо того чтобы гадать, кто в компании решает и чем зацепить, за минуты собираю досье по конкретной цели.. А что по опросу оказалось главным барьером — данные или люди?
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён