🎯 Почему инвестиции в ИИ не дают отдачи:
компании ускоряют функции, но не процессы. 🎥 Прочитал статью HBR о том, почему вложения в ИИ не превращаются в заметный бизнес-результат. Главная мысль: компании ускоряют работу отдельных сотрудников и подразделений, но не меняют взаимодействие между ними. Авторы — Justine Hastings, Chad Syverson и Seth Zimmerman. Разрыв между распространением и эффектом. Авторы противопоставляют широкое использование ИИ и ограниченный результат: · В опросе почти 6 000 руководителей в начале 2026 года 69% сообщили, что их компании используют ИИ, но около девяти из десяти не отметили измеримого влияния на производительность. · По данным McKinsey за конец 2025 года, 88% организаций использовали ИИ, но только 39% сообщали о влиянии на EBIT. · Ещё одно исследование показало, что лишь 5% пилотов ИИ дали измеримый финансовый результат. Это разные исследования и разные показатели, а не единая выборка. Объяснение авторов. Инструменты оптимизируют работу внутри функций. А значительная часть возможностей повышения эффективности связана с работой между функциями. Локальные улучшения не обязательно складываются в улучшение результата всей компании. Как это выглядит на языке процессов. Условный пример, не кейс из статьи. ИИ помогает закупщику быстрее подготовить договор, а юристу — быстрее проверить текст. Но если между ними остаются очереди, неполные заявки, повторные согласования и неясная ответственность, общий срок закупки может почти не измениться. Отсюда два разных подхода: · Локальная автоматизация — как ускорить отдельную задачу. Фокус на подразделении. Оценка выигрыша на операции. · Сквозное изменение процесса — как улучшить весь путь от потребности до результата. Фокус на взаимодействии подразделений. Оценка результата процесса целиком. Для BPM это знакомая проблема. Оптимизация отдельных операций не равна оптимизации процесса. Ключевой тезис: не просто дать подразделениям ИИ-инструменты, а изменить с их помощью межфункциональную работу. Именно межфункциональный масштаб внедрения HBR выделяет как основную идею. Главный вывод. ИИ внутри функции даёт локальное ускорение. Эффект на уровне бизнеса появляется только тогда, когда меняются стыки между функциями: очереди, согласования, ответственность и передача данных. Именно там и живёт основной резерв. 🔗 The Deployment Failure Holding Back Your AI Investments #AI #BPM #Трансформация #HBR #Процессы #Эффективность
· вчера
Ну ок, если читать как диагноз: локальная автоматизация не складывается в бизнес-результат когда не меняются межфункциональные стыки. Но если читать как лозунг “меняйте стыки!!!”, то логично с вашей стороны было бы перечислить механизмы, через которые это необходимо делать: владелец сквозного процесса с полномочиями, RACI/decision rights, контракт на входе, SLA/OLA между функциями, риск-ориентированные согласования, process mining и what-if, процессные KPI. Иначе все останется на уровне лозунга. Вы если поднимаете такие темы и замахиваетесь на операционку, то обозначайте чётко границу: “это диагноз, а не рецепт”. Иначе всё что выше читается как заготовка к методичке.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён