ИИ в России будут оценивать по показателям.

По данным «Коммерсанта», профильная правительственная подкомиссия одобрила проект Национального плана внедрения ИИ на 2027–2030 годы. В нём более 170 показателей по 16 направлениям, включая ТЭК, промышленность, транспорт и госуправление. За их достижение должны отвечать 32 ведомства.

Для бизнеса это сигнал: внедрение ИИ становится предметом регулярного управления и отчётности.

И здесь многое зависит от выбора показателей. Можно считать количество запущенных пилотов, выданных доступов и сотрудников, прошедших обучение. Всё это полезно знать. Но такие цифры сами по себе ещё не говорят, что компания стала работать лучше.

Мне как руководителю интереснее другой набор вопросов: ▫️ Насколько сократилось время выполнения задачи? ▫️ Стало ли меньше ошибок и переделок? ▫️ Снизилась ли стоимость процесса с учётом расходов на сам ИИ? ▫️ Улучшилось ли качество решения для клиента или сотрудника?

Например, в речевой аналитике количество расшифрованных часов показывает объём обработки. А сокращение времени подготовки отчёта, повышение качества консультаций или рост конверсии уже помогают оценить пользу для бизнеса.

Поэтому каждому ИИ-проекту ещё до запуска нужны исходная точка, ожидаемый эффект и способ его проверки. И человек, который отвечает за результат в процессе. Хорошие показатели помогают выбирать, что масштабировать, что доработать, а что вовремя остановить. Какие метрики внедрения ИИ используете вы? И удаётся ли связать их с реальным эффектом?