Проблема кроется не в самих технологиях, а в отсутствии системного подхода. Сотрудники часто применяют нейросети через личные аккаунты для написания писем или поиска информации, не имея четких регламентов. Такой стихийный подход создает серьезные риски утечки данных и не дает компании измеримого экономического эффекта. ИИ приносит пользу только тогда, когда он интегрирован в рабочие процессы, а не существует как разрозненный набор внешних инструментов.
Разрыв в 82%: почему большинство компаний не получают эффекта от ИИ
Почти 90% компаний внедрили нейросети в работу, но лишь 6% из них видят реальное влияние на прибыль. Остальные застряли на этапе экспериментов, создавая иллюзию прогресса без осязаемых результатов. Руководитель направления по ИИ академии «Метабилдум» Ярослав Экенберг объясняет, где именно теряется эффективность и как превратить хаотичное использование инструментов в управляемый бизнес-процесс.
Эффективное внедрение начинается не с выбора софта, а с определения конкретных задач и критериев успеха. Компании, которые показывают результат, фокусируют ИИ на поиске аномалий и рисков, перераспределяя внимание команды с рутины на принятие решений. Например, на объектах Intel сверка работ с BIM-моделью сократила задержки на месяц, а в «Черкизово» автоматизация производственного планирования ускорила процесс в четыре раза. В свою очередь, в «Экзон» использование ИИ-агентов позволило сократить проверку проектной документации с нескольких дней до пары часов. Лидеры рынка от остальных отличаются наличием политики работы с данными и жестким закреплением ИИ в корпоративных регламентах.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!