👀 4 категории людей в ИИ-трансформации: как с ними работать?

Если ваш ИИ-инструмент не работает, вполне возможно дело в том, что команда сопротивляется. Люди бояться новых технологий, опасаясь их профессия исчезнет, а экспертиза обесценится, поэтому могут иметь место саботаж и пассивность. В результате процессы встают, а ИИ остается «игрушкой для энтузиастов».

Помочь команде пройти этот этап можно, разобравшись к какой из 4 х категорий относится каждый сотрудник и выбрав правильную тактику общения.

🔵Категория №1: Энтузиасты (15–20%)

Эти люди видят в ИИ шанс вырасти и получить статус «первых». Они сами ищут инструменты, тестируют, тянут команду, для них важны новизна, влияние и возможность проявить себя.

Стратегия работы: предоставлять бета-доступы; поддерживать, выделять ресурсы; подключать к пилотам и публично усиливать их вклад.

Чего делать нельзя: Опираться только на них – энтузиастов мало для системных изменений.

🔵Категория №2: Прагматики (40–50%)

Большинство людей относится к этой категории. Их принцип прост: «покажите, что это реально работает и я подключусь», а рисковать, тратя силы на что-то непонятное они не хотят.

Стратегия работы: показывать им быстрые результаты ИИ; давать готовые сценарии применения; сопровождать и поддерживать на первых шагах.

Чего делать нельзя: Говорить с ними как с энтузиастами: «смотрите, какая крутая технология». Это не работает.

🔵Категория №3: Скептики (20–30%)

В этой категории могут оказаться очень компетентные сотрудники, для которых хаос хуже, чем медленные изменения. Они боятся не AI, а непредсказуемости.

Стратегия работы: честно говорить о рисках и ограничениях; давать им роль критиков (комплаенс, качество); приглашать в комитеты и на совещания.

Чего делать нельзя: Пытаться переубедить эмоциональным оптимизмом.

🔵 Категория №4: Те, кто не адаптируется (10–15%)

К сожалению, и такие люди будут. Возможно, их роль действительно исчезнет, а переобучение либо невозможно, либо не нужно им самим. Ими движет страх, потеря контроля, ощущение что «мир сломался».

Стратегия работы: говорить о перспективах честно и максимально рано; предлагать программы переквалификации; обсуждать выходные пакеты; помогать в переходе к новым ролям.

Чего делать нельзя: Тянуть до последнего или маскировать проблему под «оптимизацию».

⚠️ Главная ошибка, которую допускают компании, запуская ИИ-трансформацию – попытка пытаться работать со всеми одинаково. Это ломает мотивацию, лояльность и снижает скорость изменений.

💬 Хотите определить категории в своей команде, но не знаете как? Напишите в комментах!

🚨 95% внедрений ИИ проваливаются. Почему это происходит и как не оказаться среди них?

Статистика с полей внедрения ИИ продолжает поражать неподготовленные умы. MIT (Massachusetts Institute of Technology) пишет, что только 5% инициатив приносят измеримую пользу. Benedict Evans тушат огонь бензином добавляют: 50% (половина, Карл!) компаний просто бросает попытки.

🤔 Почему?

Большинство компаний искренне верит, что для успеха достаточно подключить LLM. Помните Незнайку на Луне? Сделаем ракету 🚀– полетим на Марс! Ну или выберем модель, подключим API, сделаем агента – и Великий Волшебный ИИ всё сделает за нас.

А на практике всё ломается не на стороне моделей, а на:
● сопротивлении людей (ИИ заберёт мою работу! 😨
● неподготовленном ИТ-ландшафте
● бардаке в процессах

Другими словами, дело не в технологиях. Модели уже достаточно зрелые. Они работают. Но они не решают базовые вопросы: какую задачу выбрать? как встроить ИИ в процессы? что делать с людьми? как посчитать эффект? кто будет этим управлять? что делать дальше?

🧭 Что дальше?

Чтобы выйти из категории «95% провалов» и попасть в те самые 5% компаний, которые действительно получают бизнес-ценность от ИИ, нужен другой подход. Именно вокруг этого построена концепция AIM и роль AI Business Partner (AIBP) – лидера, который связывает людей, процессы и технологии в единую рабочую систему.

🎙 Именно этой теме команда создателей AIM посвятит открытый вебинар, который пройдет 2 декабря в 19:00 (МСК). На вебинаре мы разберем:

1️⃣Почему внедрения ИИ проваливаются – на конкретных примерах из реальных проектов.
2️⃣Как выглядит работающий подход к внедрению ИИ в процессы на основе методологии AIM.
3️⃣ Кто такой AIBP, где его взять и как им стать.

Если вам важно понимать не только технологии, но и то, как сделать ИИ рабочим инструментом для бизнеса – этот вебинар точно для вас. 💡

👉 Регистрация и подробности в боте: https://t.me/aim_education_bot

📊 Исследование BCG: ИИ используется все шире, но ценность получают немногие

По данным исследования, проведенного Boston Consulting Group (BCG), внедрение искусственного интеллекта на рабочем месте уже стало массовым: ≈ 72% сотрудников регулярно используют ИИ-инструменты. При этом, реальную бизнес-ценность получают только те компании, которые не просто «добавили ИИ», но и переосмыслили процессы, роли и подход к работе.

👀 Что показывает исследование?

Компании, которые просто «дали сотрудникам доступ к ИИ» часто получают лишь хаотичное, неструктурированное использование. Такие попытки редко превращаются в повышение производительности или стратегическую ценность.

😀 Чтобы ИИ действительно заработал нужны:

😀 лидерство сверху: руководители, задающие тон и стратегию;
😀 роль-специфичные подходы: разные сотрудники = разные навыки, задачи, ожидания;
😀 обучение и реорганизация: важно говорить не о том, «как пользоваться AI», а о том, «что именно и зачем мы делаем».

Без переработки процессов сотрудники работают как раньше, просто иногда используют ChatGPT/другие инструменты. Поэтому, эксперты BCG делают вывод: стратегическое внедрение ИИ в компаниях важнее массового доступа. Настоящая ценность искусственного интеллекта раскрывается, когда компании не просто автоматизируют задачи, но переосмысливают свою работу: изменяют роли, перераспределяют задачи, обучают людей и пересматривают процессы.

🤝 Как AIBP помогает налаживать коммуникацию

Продолжаем делиться с вами выдержками из нашего вебинара и сегодня рассказываем про крупный холдинг с сильнейшей технической командой и амбициями внедрить ИИ... Техническая команда – реальные ТОПы в своем деле – собрала обоснование, рассчитала экономику, подготовила архитектуру проекта, показала пользу. И… проект не запустился. Вообще.

🤔 Почему? Из-за одного слова!

Дело в том, что проект был позиционирован как «внедрение цифровых сотрудников», а как только прозвучало слово «сотрудники» – началась паника. HR услышал: «замена людей». Операционные департаменты – «сокращения». Юристы – «риски». И понеслось: обсуждение социальной значимости, опасений, поиск причин «пока не запускать». Ключевой момент: техническая команда сделала все правильно, проблема была не в технологии, а в ее восприятии.

☝️ AI-business-partner (AIBP) помог разобраться в ситуации и оказалось, что никто не против ИИ. А дальше произошло самая дешевая доработка проекта в истории: стоимость 0 рублей! Было просто изменено позиционирование и «цифровые сотрудники» превратились в ИИ-ассистентов:

➖ ассистент закупщика,
➖ ассистент специалиста по продажам,
➖ ассистент технолога.

То же самое решение. Та же технология. Ноль переработок. Просто другое сообщение. И вместо сопротивления – поддержка от руководства, а вместо страха у сотрудников – интерес.

Этот кейс показывает, что AI Business Partner – это критически важная роль для любой компании, которая не хочет проиграть конкурентам в гонке за ИИ. Это человек, который налаживает коммуникацию между отделами компании и превращает ИИ из угрозы в инструмент роста.

Технологии могут быть идеальными. Но если в компании неправильно выстроена коммуникация, ИИ не запустится, даже если он гениален.

👍 Понравился кейс? Обязательно поставь лайк! И подпишись на наш Telegram, чтобы не пропускать новые разборы и живые сессии.

❌Распространенные мифы об ИИ для бизнеса

Большинство представлений об использовании искусственного интеллекта в бизнесе – ошибочны. Многие компании заходят в AI с завышенными ожиданиями, неверными предпосылками, которые убивают проекты еще до старта. Мы уверены, что реалистичные ожидания – это первый шаг к успешной AI-трансформации, поэтому решили разобрать 10 самых распространенных мифов и показать, как все работает на самом деле.

❤️ Миф 1: Чтобы использовать ИИ, нужна своя LLM

Реальность: 99% компаний не нужно и никогда не понадобится обучать собственную LLM. Создание и обучение своей языковой модели – это дорого, долго и в 90% случаев не дает бизнес-пользы.

Оптимальная стратегия состоит в том, чтобы использовать существующие модели + RAG + интеграции с процессами. Большинство задач решается тонкой настройкой, контекстом и правильной архитектурой, а не созданием новой модели.

❤️ Миф 2: ИИ = чатбот на сайте

Реальность: Чатбот – это лишь вершина айсберга, возможности искусственного интеллекта значительно шире.

ИИ способен осуществлять продажи, контролировать финансы, вести документооборот, собирать аналитику, работать в поддержке пользователей, обеспечивать безопасность и планирование… И это еще не все, ведь все зависит от потребностей вашего бизнеса. Но часто компании начинают с чатбота и разочаровываются, не увидев ROI. Хотя истинная ценность AI в автоматизации процессов.

❤️ Миф 3: Купим ChatGPT Enterprise и все заработает

Реальность: Покупка мощного инструмента ≠ результат.

Настоящая ценность возникает только при грамотной перестройке процессов в компании, только тогда ИИ начинает работать. Не менее важно обучать людей работать с ИИ и контролировать результат внедрения, отслеживая результат с помощью различных бизнес-метрик. Без этого любой, даже самый продвинутый и мощный инструмент, превращается в игрушку для энтузиастов.

📱Читайте продолжение в Яндекс Дзене https://dzen.ru/a/aTFTskG5vkliWPHg

👀 AI-гигиена – что это такое и почему она важна?

Все больше компаний сегодня используют ИИ, что дает хороший буст к продуктивности, но вместе с тем компании сталкиваются с неожиданными проблемами:

Сотрудники бездумно копируют ИИ-ответы;
➡️ Специалисты перестают развивать базовые навыки;
➡️ Эксперты полагаются на модель настолько, что разучиваются анализировать самостоятельно;
➡️ Команда становится зависима от ИИ даже в решении элементарных задач.

Это не теория. Исследование MIT показывает: связность мышления снижается на 83%, если сотрудники системно заменяют собственное мышление ответами ИИ-моделей. И здесь появляется ключевой термин новой эпохи – AI-гигиена.

❗️AI-гигиена – это набор правил и практик, которые защищают компанию от деградации навыков сотрудников и делают использование ИИ устойчивым. Без нее ИИ дает только краткосрочный эффект, а долгосрочная ценность падает. Чтобы этого не произошло, нужно следовать трем базовым принципам AI-гигиены:

👎Принцип 1. AI усиливает, а не заменяет. Это означает, что искусственный интеллект должен быть инструментом, а не костылем, а решение сложных задач остается за человеком.
👎Принцип 2. Думай сам 2 часа в день. Минимум 10–15% рабочего времени сотрудник должен решать задачи сам, без использования ИИ. Это позволяет сохранять навыки.
👎Принцип 3. Red-teaming AI-ответов. Да-да, искусственный интеллект может ошибаться и его ответы нужно проверять, опровергать и тестировать. Доверять ИИ на 100% - не правильно.

AI-гигиена – это система защиты вашей команды в эпоху ИИ. Мы уверены, что это становится особенно важным во времена повсеместного распространения AI, поэтому планируем подготовить и опубликовать развернутую статью на эту тему в ближайшее время: ставьте лайк, если эта тема вам актуальна!

🤔 ИИ внедрили, а сотрудники не пользуются... Почему?

Представьте себе ситуацию: компания инвестировала в ИИ, выдала сотрудникам доступы, а те продолжают работать по-старому… В результате, ИИ пылится без дела, а руководители задаются вопросом: «почему никто не использует то, во что мы вложились?» Это – частая проблема, с которой сталкиваются компании, вставшие на путь ИИ-трансформации. И дело здесь не в ленивых сотрудниках – мы выделили 5 ключевых барьеров, которые блокируют внедрение ИИ.

❤️Люди не понимают, ЗАЧЕМ это им.

И говоря, что вы «хотите повысить эффективность компании» или это «часть стратегии», вы не ответите на их вопросы. Если человек не видит, какую его личную боль решает инструмент – он его игнорирует.

❤️Сотрудники бояться стать ненужными

Это глобальная проблема, ведь когда речь заходит об ИИ, люди слышат не «автоматизация задач», а «твоя экспертиза обесценится». Пока этот вопрос не будет решен, adoption не случится.

❤️У работников нет времени освоить ИИ

Люди, с задачами которые нужно решать прямо сейчас, будут заниматься рутиной а не исследовать новый инструмент. Если вы не выделите сотрудникам время на обучение, они будут откладывать освоение ИИ до бесконечности. Нельзя ожидать, что человек с полной загрузкой «разберется вечером».

❤️Негативный первый опыт

Если первый контакт с инструментом был сложным, медленным или непонятным, человек теряет к нему доверие и возвращается к старому и безопасному процессу.

❤️Никто не показал, КАК пользоваться ИИ

Любая новая технология без инструкций, превращается в пустой интерфейс. Большинству сотрудников нужно объяснить как пользоваться новым инструментом, предоставить гайды, шаблоны и примеры.

Внедрить ИИ не так просто, как кажется на первый взгляд, но компании, которым это удается, значительно облегчают себе жизнь и улучшают результаты работы. Как бороться с отторжением со стороны сотрудников и выстроить рабочую enablement-программу – читайте в одном из наших следующих постов!

📱 Подпишитесь, чтобы не пропустить!

🚨 LAST CALL: ТРЕНИНГ AI BUSINESS PARTNER СТАРТУЕТ ЗАВТРА!

Завтра — ваш последний шанс в этом году получить методологию, которая гарантирует системный результат, а не точечные эксперименты.

Тренинг AIBP (9–10 декабря) — это:
😀 2 дня офлайн-интенсива в Москве.
😀 Четкий план перехода вашей компании на 2-й этап ИИ-зрелости.
😀 Компетенции, чтобы стать Лидером, способным защитить бюджет перед руководством.
😀 Доступ к уникальной пост-поддержке (Mastermind-группы).

⏰ Время на регистрацию истекает сегодня вечером. Не упустите свой шанс быть в первом потоке.

➡️ Забронировать сейчас (последние 2 места)

🤝 Проводим встречи не только online, но и offline!

Сам Якушев, создатель AIM / AIBP, выступил на встрече бизнес-клуба «Атланты» – одного из сильнейших предпринимательских сообществ в России.

В своей презентации он рассказал:

➡️ Кто такой AIBP и почему эта роль становится ключевой в компаниях;
➡️ Как бизнесу использовать ИИ без хаоса и провалов;
➡️ Почему большинство ИИ-проектов «не взлетают» и что с этим делать;
➡️ Как AIBP объединяет бизнес, ИТ и стратегию, превращая ИИ в реальную ценность.

Запись выступления уже выложена в нашем Дзен – обязательно переходите по ссылке и смотрите. Это та самая информация, после которой у предпринимателей обычно включается режим «почему я не знал этого раньше».

👉 Смотрите запись здесь: https://dzen.ru/video/watch/6937cedf0260c853b61413c6

🤖 Enablement-программа: 7 шагов от пилота к 80% adoption

Как сделать так, чтобы сотрудники действительно начали пользоваться ИИ? Сотрудники могут игнорировать ИИ-инструменты, даже если компания вложила деньги, провела пилот, закупила лицензии и официально запустила инициативу. Но бизнес всегда инвестирует ради получения эффекта, и логичный вопрос звучит так: «Что делать, чтобы ИИ реально работал и давал ценность»?

Ответ кроется не в «еще одном обучении» и не в давлении сверху, а в системном подходе, который делает ИИ простым, привычным и удобным для каждого сотрудника. Так что же сделать, чтобы заинтересовать 70–80% сотрудников пользоваться ИИ и начать получать операционную отдачу? Давайте разберемся!

🥇 Начните с чемпионов, а не со всех подряд

Распространенная ошибка – пытаться обучить всю компанию сразу. Это создает перегруз и сопротивление, в итоге получаем эффект «еще одна инициатива, которую кто-то придумал». Выделите 15–20% энтузиастов – людей, которые любят новое, готовы пробовать и могут показать остальным реальные результаты. Чемпионы – это локомотив, который потянет за собой весь коллектив.

👍 Покажите людям личную выгоду

Для большинства сотрудников главный вопрос звучит следующим образом: “Что это даст именно мне?” Если пользоваться ИИ означает экономить 1–2 часа в день, быстрее закрывать рутину или улучшать качество задач – человек начнет использовать это инструмент, но если в ответ на свои вопросы он слышит только «надо» и «стратегически важно», ИИ вызывает отторжение.

⏰ Внедряйте через маленькие действия, а не масштабные проекты

Помните, что люди не могут перестроить рабочий процесс за один день, но могут освоить одну маленькую задачу, которая даст быстрый результат: написать письмо, перепроверить текст, провести быстрый анализ, создать презентацию. Все это с использованием ИИ, конечно. Такие первые «быстрые победы» – это лучший способ разрушить скепсис.

📱Читайте продолжение в Яндекс Дзене https://dzen.ru/a/aTmPvmQ1TxbAJ9oa

📝Почему перед внедрением ИИ в компании важно провести аудит?

Продолжаем серию постов о том, почему роль AI Business Partner становится критически важной для любой компании, которая не хочет проиграть конкурентам в гонке за ИИ.

Сегодняшний пост о том, как попытка внедрения ИИ без AIBP превратилась в классическое «двигались-двигались, а пришли в никуда».

💲Компания, занимающаяся экспертизой и сертификацией, хотела оптимизировать фонд оплаты труда, подготовиться к масштабированию и улучшить процессы без увеличения штата. Казалось бы – идеальная задача для ИИ, но вот как выглядела ее реализация без AIBP?

Команда начала ходить по мероприятиям про ИИ, общаться с вендорами, изучать сервисы и пытаться «понять, что именно нужно внедрять». Результат – нулевой. Ресурсы и время потратили, но к решению задачи так и не приблизилась.

🤝 Когда подключилась наша команда и пришло время реально что-то внедрять, оказалось что весь IT-ландшафт в компании – это набор устаревших систем, где достать какие-то данные очень сложно, автоматизировать процессы – невозможно, а работать в текущих системах – неудобно.

С таким фундаментом внедрять ИИ нельзя – это все равно что строить небоскреб на болоте.

💡 Как решалась бы задача с AIBP? Еще на этапе идеи он провел бы аудит, который показал, что:

➖ процессы выстроены неудобно,
данные в хаосе,
➖ системы не готовы к масштабированию,
➖ ИИ здесь применить прямо сейчас невозможно.

Это плохая новость? Отчасти да, но зато появляется ясность, что делать и в какой последовательности!

Этот кейс еще раз показывает, что AIBP – это не просто модная должность, а критически важная роль для компаний, которые хотят расти, а не догонять.

👍 Был полезен кейс? Ставьте лайк и подписывайтесь, ведь впереди еще много практических разборов и реальных историй!

💡 Как внедрение ИИ меняет культуру компаний?

В октябре 2025 г. в сети была опубликована статья "Exploring Artificial Intelligence and Culture", в которой авторы исследовали как внедрение ИИ влияет на доверие, способы решения проблем и «культурный климат» в компаниях.

☝️ Выяснилось, что многое зависит от того, насколько организация готова «вписать» ИИ в свою культуру, с учетом ценностей, страхов, ожиданий сотрудников, а не просто как «инструмент для ускорения выполнения задач».

В зависимости от контекста (академический vs бизнес) ИИ «встраивается» в культуру по-разному: академическая среда чаще проявляет склонность к коллаборации, совместному обсуждению, продуманному использованию ИИ, тогда как бизнес отдает приоритет эффективности, скорости, измеримым результатам.

🤖 Процесс принятия ИИ проходит через несколько фаз: от сопротивления и сомнений → к экспериментам → к внедрению как части повседневной практики.

Авторы пришли к выводу, что ИИ способен переформатировать когнитивные стратегии в коллективе, нормы принятия решений и то, как сотрудники взаимодействует друг с другом, доверяют коллегам и машинам. Но самое главное: еще раз подтвердилось, что не только эффективность внедрения ИИ, но климат в коллективе, зависит от того, насколько системно к этому вопросу подходит руководство компании!

👀 Прочесть статью целиком можно по ссылке https://arxiv.org/pdf/2510.11530

👨‍🎓 Прорыв в обучении ИИ: почему это важно?

В мире ИИ один из самых интересных процессов последних лет – это In-Context Learning (обучение в контексте). Это означает, что крупные языковые модели, такие как GPT и их аналоги, способны обучаться и адаптироваться к новой задаче только на основе примеров, приведенных в запросе, без дополнительного обучения на сервере и обновления весов модели.

☝️Получается, что ИИ больше не нужно дорогостоящего обучения на новых данных – достаточно корректно формулировать примеры в самом запросе? Не совсем так. ICL обладает рядом ограничений, в частности, модель часто не запоминает того, чему научилась, ограничена размером контекста, чувствительна к формулировкам и может переобучаться на плохие примеры. К тому же, ИИ не всегда устойчив к длинным цепочкам рассуждений. И тем не менее, это очень важная информация в мире ИИ!

⚠️ Почему?

Потому что раньше масштабирование ИИ-решений требовало:

➡️ огромных вычислительных ресурсов,
➡️ подготовки специального обучающего датасета,
➡️ инфраструктуры для обучения и валидации,
➡️ сложных MLOps-решений.

Теперь многие задачи можно решать через простые примеры в запросе, без обновления модели. Это фундаментально снижает порог входа для компаний любого размера.

Теперь внедрять ИИ станет проще и дешевле, даже для тех компаний, у которых нет огромных бюджетов на собственные дата-центры и команды ML-инженеров.

💬 А вы используете языковые модели ИИ в работе сегодня? Пишите в комментариях!

🤔 Технический долг в AI: почему старые процессы ломают даже лучшие модели?

Большинство компаний думают, что причина провала AI-проектов кроется в модели, но чаще всего виноват технический долг. И речь не только о старом коде. Технический долг – это все, что тянется из прошлого и мешает ИИ работать так, как он мог бы.

🔍Вот где он прячется:

❤️Старые процессы, которые никто не пересматривал годами

Компания ставит поверх них ИИ и удивляется, почему он не дает роста. Логика «мы так привыкли работать» уничтожает 50% потенциала технологий.

❤️Данные, которые не соответствуют реальности

Разрозненные, устаревшие, ненормализованные данные… Если ИИ учится на кривых данных → он выдает аккуратно оформленную чушь. Проблема кроется не в модели, а в“почве”, на которой она стоит.

❤️ Инфраструктура, которая не успевает за задачами

ИИ требует скорости, интеграции и автоматизации. Если ИТ-функция работает по принципу «сделаем через неделю», бизнес никогда не увидит эффекта.

❤️ KPI, которые были придуманы до появления ИИ

Старые метрики заставляют людей саботировать автоматизацию, ведь если у сотрудника стоит план на “количество действий”, а ИИ как раз эти действия сокращает, то в чем смысл?

❤️Принятие решений «по-своему»

Даже если ИИ дал лучший вариант, руководитель может выбрать старый путь – потому что так спокойнее. Это тоже технический долг, только культурный.

📊 По данным McKinsey и MIT до 70% провалов AI-проектов связаны не с технологией, а с организационным и процессным долгом. То есть даже идеальная модель не создает ценности, если вокруг нее все работает “по-старому”.

📝 Поэтому критически важно перед внедрением ИИ проанализировать и починить систему, в которую она попадет. Потому что ИИ – это усилитель. Если система здорова – он ускоряет рост, а если она устаревшая и кривая – усиливает проблемы.

💼 Новый кейс из ресторанной сети: можно ли внедрить ИИ … без ИИ?

Продолжаем серию постов о том, почему роль AI Business Partner (AIBP) становится критически важной и почему компании, которые «хотят ИИ любой ценой», часто не получают результата.

Итак, свежий кейс из федеральной сети ресторанов.

Каждый ресторан ежедневно делает заказ продуктов. Процесс выглядит так:

➖ повара заполняют ламинированные бумажные чеклисты,
фотографируют их,
➖ отправляют в общий чат,
➖ 15 сотрудников вручную разбирают фото, уточняют ошибки, сверяют нормы, вбивают данные в систему.

В компании уже несколько раз «улучшали» процесс, но он все равно оставался бумажным (ланимированным 😃) и трудоемким.

И вот классическая ошибка: команда говорит «Хотим ИИ! Давайте распознавать фотографии чеклистов, проверять их нейросетями и автоматически переносить в систему». Звучит красиво.

💡 Что бы сделал AIBP?

AI Business Partner никогда не решает частную задачу, он смотрит на весь процесс целиком, а не на точку, куда можно прикрутить ИИ. А при таком подходе очевидно, что пока есть бумажные формы, фото, распознавание, проверки и т.д. ИИ не заработает.

Правильное решение: без ИИ, но в разы эффективнее. AIBP узнал, что на каждой точке уже есть рабочие планшеты управляющих и решение оказалось очевидным:

😀 Перенести заказ в цифровую форму прямо на планшете.
😀 Проверять ошибки до отправки (по нормам, остаткам, прошлым заказам).
😀 Исключить фото, чат, ручные проверки и половину ошибок.

ИИ появится позже, в тот момент, когда он действительно будет создавать ценность, а не затыкать дырки.

❤️ Итог: компания хотела «внедрить нейросеть», а в итоге получила намного более понятное, дешевое и эффективное решение, которое улучшает весь процесс, а не его маленький фрагмент. Это тот случай, когда искусственный интеллект был вообще не нужен, а вот AIBP – критически нужен, чтобы увидеть корень проблемы и выбрать правильный маршрут.

📝 AI Governance: правила, которые экономят миллионы

Возможно в вашей компании вы еще только думаете о внедрении ИИ, но что происходит на следующих стадиях внедрения? Когда уже 20, 30, 100 и более человек в компании имеют аккаунты в ChatGPT или во внутренней ИИ-системе.

За последний год компании внедрили сотни AI-инструментов: ассистентов, аналитических моделей, генеративных систем. И почти каждая организация рано или поздно сталкивается с одной и той же проблемой: с хаосом. С хаосом в данных. С хаосом в решениях. В том, кто и за что отвечает. В том, что можно, а что нельзя делать с ИИ… Именно этот хаос превращается в миллионные потери и годы регресса, если им не управлять.

⚫️ Что такое AI Governance?

AI Governance – это система правил, ролей и процессов, которая позволяет компании безопасно и предсказуемо использовать ИИ:

❤️без утечек данных,
❤️без юридических рисков,
❤️без “местечковых” внедрений,
❤️без конфликтов между департаментами,
❤️без хаоса в продуктах, данных и процессах.

Именно такая практика AI Governance позволяет отлаживать управление ИИ как стратегическим активом, а не игрушкой.

📱Читайте продолжение в Яндекс Дзене https://dzen.ru/a/aUQ9yLkHD29gpXnT