Актуальные вопросы теории и практики применения технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессах

Введение

Активное внедрение ИИ в экономику стало одной из определяющих тенденций последних лет. ИИ рассматривается как движущая сила цифровой трансформации бизнеса, способная радикально изменить методы работы организаций и модели создания ценности. По оценкам аналитиков, более 75% компаний в мире уже используют те или иные формы ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, и эта доля продолжает расти [1]. Так, согласно глобальному опросу McKinsey, в 2022–2023 гг. уровень проникновения ИИ в компаниях стабилизировался около 50–55%, причем две трети опрошенных фирм планируют дальнейшее увеличение инвестиций в ИИ [1]. Отечественные исследования также фиксируют рост интереса бизнеса к ИИ: с 2021 г. средний уровень использования ИИ в отраслях экономики России вырос в 1,5 раза, а в лидирующих сферах (информационно-коммуникационные технологии и финансы) достиг 50%. В финансовом секторе РФ порядка 95% компаний уже внедрили технологии ИИ в свою деятельность [2]. Эти данные отражают актуальность темы и подтверждают, что ИИ из области экспериментальных разработок перешел в плоскость прикладного использования в бизнесе.

Стремительное развитие вычислительных мощностей, больших данных и методов машинного обучения привело к тому, что за последнее десятилетие ИИ превратился из академической концепции в практически значимый инструмент бизнеса. Компании, успешно внедряющие ИИ, получают значительные преимущества: повышение производительности труда, снижение издержек, улучшение качества продукции и персонализации услуг. По оценке PwC, к 2030 году совокупный экономический эффект от ИИ может достигнуть 15,7 трлн долл. США, что эквивалентно приросту глобального ВВП на 14% [3]. Россия также рассматривает ИИ как приоритет развития: утверждена Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года [4], определяющая цели и задачи в данной сфере. В этих условиях обобщение накопленного опыта и научное осмысление практики применения ИИ в бизнес-процессах представляются своевременными и востребованными.

Материалы и методы

Цель представленной статьи является проведение анализа современных теоретических подходов к интеграции ИИ в практическую деятельность разных организаций и оценка влияния ИИ на эффективность бизнеса.

Научная новизна заключается в проведении анализа и систематизации основных теоретических подходов и практик применения ИИ для обоснования целесообразности его использования в рамках повышения эффективности бизнес-процессов.

Методология исследования. Методологическую основу исследования составили научные публикации ведущих международных и российских журналов, посвященные тематике ИИ и менеджмента, при этом использован междисциплинарный подход, учитывающий как технические аспекты ИИ, так и управленческие, экономические и правовые. Кроме методов анализа и синтеза научной литературы, в ходе исследования проведен обзор отчетов консалтинговых компаний и нормативных документов, включающей анализ отраслевых отчетов консалтинговых компаний (McKinsey, PwC, Deloitte, KPMG и др.), содержащих актуальную статистику и кейсы применения ИИ на практике. В части нормативного регулирования рассмотрены стратегические документы и законодательные акты, определяющие условия использования ИИ. Для обобщения информации и выявления тенденций применялись также методы сравнительного и содержательного анализа.

Результаты и обсуждения.

Историография и эволюция ИИ

Концепция ИИ зародилась в середине XX века на стыке информатики, кибернетики и нейрофизиологии. Отправной точкой часто называют работу А. Тьюринга о возможности имитации мышления машинами и конференцию в Дартмутском колледже (США, 1956), где Дж. Маккарти и коллеги ввели термин «artificial intelligence» [5]. Ранний этап (1950–1960-е гг.) характеризовался энтузиазмом исследователей и появлением первых программ, решающих интеллектуальные задачи – например, играющих в шашки или теоремодоказателей. Однако ограниченные вычислительные ресурсы и примитивность алгоритмов вскоре привели к определенным разочарованиям: уже к середине 1970-х финансирование и интерес к данной области заметно упали.

Возрождение интереса произошло в 1980-е годы с развитием экспертных систем – программ, основанных на базе знаний и логических правилах, способных советовать человеку в узких предметных областях. Коммерческий успех некоторых экспертных систем (например, XCON в компании Digital Equipment) продемонстрировал бизнес-ценность ИИ. Однако сложности масштабирования и жесткие ограничения таких систем привели ко второй волне снижения популярности ИИ в конце 1980-х – начале 1990-х гг.

Новый подъем ИИ начался с рубежа тысячелетий благодаря нескольким факторам: экспоненциальному росту мощности компьютеров, накоплению больших массивов данных и прогрессу статистических методов машинного обучения. Ключевой вехой стало появление алгоритмов глубокого обучения (deep learning) – многослойных нейронных сетей, способных самостоятельно извлекать сложные паттерны из данных. Знаковым событием стало достижение системой DeepMind AlphaGo (2016), победившей чемпиона мира по игре го, что продемонстрировало потенциал ИИ. С 2010-х годов ИИ переживает бурное развитие, интегрируясь в разнообразные приложения – от распознавания образов и речи до беспилотных автомобилей.

В последние 2–3 года наблюдается очередной виток популярности технологий ИИ, связанный с появлением так называемого генеративного ИИ​. Модели нового поколения (большие языковые модели и др.), которые были обучены на огромных объемах данных, научились самостоятельно создавать контент: генерировать связные тексты, изображения, музыку и даже программный код. Выпуск публично доступных моделей, таких как GPT-3/4 от OpenAI, DALL-E, Stable Diffusion и их аналогов, открыл принципиально новые возможности для бизнеса. Генеративный ИИ сделал технологии ИИ еще более массовыми и привлек внимание широкой аудитории пользователей и компаний. По состоянию на 2023 год около 20% компаний (по опросам) уже экспериментировали с генеративным ИИ в бизнес-задачах, и эта доля стремительно растет.

Классификация и основные направления ИИ.

С течением времени содержание термина «искусственный интеллект» расширялось. К настоящему моменту в науке и практике выделяются различные классификации ИИ. По степени развития различают слабый ИИ (artificial narrow intelligence, ANI), специализированный на выполнении конкретных задач (именно такие системы существуют сегодня), и гипотетический общий ИИ (artificial general intelligence, AGI), способный к универсальному мышлению на уровне человека, а также искусственный сверхинтеллект (ASI), превосходящий человеческие возможности [6].

В практическом бизнес-контексте часто выделяют следующие ключевые направления ИИ:

- машинное обучение (включая глубокое обучение) – алгоритмы, которые выявляют закономерности в больших массивах данных и делают прогнозы. Это основа аналитических моделей (предиктивная аналитика, рекомендательные системы и т.д.);

- обработка естественного языка (NLP) – технологии понимания и генерации текста, голосовые ассистенты, чат-боты, машинный перевод;

- компьютерное зрение – распознавание и анализ изображений и видео (например, системы распознавания лиц, диагностика по снимкам);

- робототехника и интеллектуальные агенты – физические устройства, способные автономно выполнять задачи в реальном мире или в программной среде;

- системы поддержки принятия решений на основе ИИ – системы поддержки решений, экспертные системы нового поколения, использующие базы знаний, онтологии и выводы.

Таким образом, ИИ сегодня является не монолитной технологией, а целым спектром методов и инструментов, развивавшихся на протяжении десятилетий. Исторический экскурс демонстрирует, что периоды ажиотажа вокруг ИИ сменялись периодами спада, однако совокупный тренд – это поступательное развитие, причём в последние годы – экспоненциально ускоряющееся. Эволюция ИИ привела к тому, что современные алгоритмы стали достаточно зрелыми для широкого промышленного применения, что и предопределяет актуальность их интеграции в бизнес-процессы.

Теоретические подходы к интеграции ИИ в бизнес-процессы

Внедрение технологий ИИ в деятельность компаний требует переосмысления традиционных моделей управления и организации процессов. С теоретической точки зрения, интеграция ИИ рассматривается как составная часть более общей цифровой трансформации бизнеса, подразумевающей глубокое преобразование бизнес-моделей и процессов под воздействием цифровых технологий. Во многих моделях цифровой трансформации ИИ отводится ключевая роль как инструменту автоматизации и интеллектуализации процессов [7].

Анализ теоретических основ интеграции ИИ в бизнес-процессы позволяет выделить несколько ключевых подходов (см. таблицу 1.1.1).

Таблица 1.1.1 - Теоретические подходы к интеграции ИИ в бизнес-процессы

Одним из базовых подходов является рассмотрение ИИ как средства автоматизации бизнес-процессов различного уровня. Классическая теория бизнес-процессов (например, концепция реинжиниринга Hammer и Champy) традиционно фокусировалась на оптимизации и исключении лишних этапов. ИИ позволяет вывести автоматизацию на новый уровень – речь идет о интеллектуальной автоматизации (hyperautomation по терминологии Gartner), когда в процессах используются не только жестко запрограммированные алгоритмы, но и самообучающиеся модели, способные принимать решения [8]. Это расширяет границы автоматизации от рутинных задач к более сложным когнитивным функциям (например, анализ данных, коммуникация с клиентами). Теоретической основой здесь служат модели социотехнических систем, которые подчеркивают необходимость совместного развития технологий и организационной структуры. Внедрение ИИ требует изменений в организационных практиках, культуре и навыках персонала, то есть управление изменениями становится критически важным [7].

С точки зрения управления, в научной литературе выделяют два принципиально разных подхода использования ИИ: автоматизация (полная передача функции машине) и аугментация (усиление возможностей человека за счет ИИ) [7]. В рамках первого подхода (automation) ИИ рассматривается как замена человека в повторяемых и формализуемых задачах – например, автоматическое заполнение документов, обработка транзакций, первичный отбор резюме. Во втором подходе (augmentation) ИИ выступает в роли ассистента, инструмента поддержки принятия решений менеджерами. Например, алгоритмы анализируют большие данные и предлагают рекомендации, но окончательное решение остается за человеком. Оба подхода часто дополняют друг друга в корпоративной стратегии: рутинные процессы целесообразно автоматизировать полностью, тогда как в стратегических задачах ИИ предоставляет аналитику для лица, принимающего решения. В литературе указывается, что сбалансированная комбинация аугментации и автоматизации позволяет достичь наибольшего эффекта [5].

Для успешной интеграции ИИ компании должны развивать определенные организационные способности (capabilities). В русле ресурсо-ориентированной теории фирмы ИИ рассматривается как ценный ресурс, однако отдача от него зависит от умений организации его применять. Исследования подчеркивают важность трех групп факторов: технологических, организационных и внешней среды (модель TOE – Technology-Organization-Environment) при внедрении ИИ [7]. Технологические факторы включают доступ к необходимым данным, ИТ-инфраструктуру и выбор алгоритмов. Организационные – наличие стратегии в области ИИ, поддержка руководства, готовность сотрудников учиться новым навыкам и культура инноваций. Внешние – конкурентное давление, регуляторная среда, а также доступность партнерской экосистемы (поставщиков ИИ-решений, научных центров и т.д.). Например, эмпирическое исследование Laut et al. (2021) показало, что комбинации этих факторов могут приводить к разным путям внедрения ИИ в компаниях: «внутренние интеграторы» (фокус на внутренних технологических возможностях), «поддерживающие провайдеры» (ориентация на внешние сети и партнеров), «мощные новаторы» (акцент на стратегическом дифференцировании через ИИ) и т.д. [9].

Это свидетельствует о том, что универсального рецепта интеграции ИИ нет – каждая организация вырабатывает собственную модель в зависимости от контекста.

Среди теоретических концепций, объясняющих влияние ИИ на менеджмент, выделяется концепция алгоритмического управления (algorithmic management). Она описывает ситуацию, когда ключевые управленческие решения (распределение задач, контроль, мотивация) принимаются или поддерживаются алгоритмами ИИ. Например, в платформах гибкого найма (Uber, «экономика платформ») алгоритмы в режиме реального времени управляют ресурсами, оценивают работников, назначают плату – фактически исполняют роль менеджера [10]. В традиционных компаниях элементы алгоритмического управления проявляются в системах управления персоналом на основе аналитики (HR Analytics), когда решения о найме, продвижении или обучении персонала принимаются с помощью прогнозных моделей. Теоретические дискуссии в этой области затрагивают баланс между эффективностью, достигаемой алгоритмами, и вопросами ответственности, доверия сотрудников, этичности алгоритмов принятия решений.

Интеграция ИИ в бизнес-процессы также связана с развитием новых бизнес-моделей, основанных на данных. С появлением ИИ некоторые компании трансформируют свою модель создания ценности: данные и интеллектуальные сервисы становятся основным активом. Понятие «AI-driven business model» подразумевает, что продукты и услуги формируются под воздействием возможностей ИИ (например, сервисы персонализированных рекомендаций в платформах стриминга или таргетированной рекламы). Исследования показывают, что для реализации потенциала ИИ организациям часто требуется инновация бизнес-модели – пересмотр того, как генерируется прибыль, как выстраиваются отношения с клиентами. К примеру, традиционный производитель может добавить к своему продукту интеллектуальный сервис (модель Product-as-a-Service с оплатой использования функций ИИ).

С точки зрения процессного подхода, внедрение ИИ в существующие бизнес-процессы проходит несколько этапов. В литературе предложены методические схемы интеграции проектов ИИ в деятельность компании [11]. Один из вариантов включает: (1) идентификацию бизнес-задачи, где потенциально применим ИИ; (2) сбор и подготовку данных, необходимых для обучения моделей; (3) разработку модели ИИ (выбор алгоритма, обучение и тестирование); (4) оценку качества – проверку точности и надежности модели на исторических данных; (5) внедрение модели в бизнес-процесс – интеграцию в информационные системы и рабочие процедуры; (6) мониторинг и улучшение – постоянное отслеживание результатов и дообучение модели по мере накопления новых данных. Соблюдение этих шагов позволяет постепенно и с меньшими рисками включать ИИ-инструменты в работу организации (рисунок 1).

Рисунок 1 - Примеры использования ИИ в здравоохранении

Источник: Составлено автором на основе [11].

Наконец, следует отметить, что интеграция ИИ порождает и новые требования к управленческим компетенциям. Концепция «управление с ИИ» (Managing with AI) предполагает, что менеджеры должны уметь эффективно взаимодействовать с алгоритмическими системами, понимать их сильные и слабые стороны [12].

В целом, теоретические подходы сходятся в том, что успех внедрения ИИ в бизнес-процессы определяется не только самими технологиями, но и организационным контекстом. Необходим системный подход, сочетающий технологические инновации с организационными изменениями и грамотным управлением.

Практика применения ИИ в различных отраслях

Рассмотрим ключевые области бизнеса и отрасли экономики, где применение ИИ уже сегодня оказывает заметное влияние.

Финансовый сектор является одним из лидеров по внедрению ИИ-технологий. По данным глобального исследования KPMG, 71% компаний используют ИИ в подразделениях корпоративных финансов, причем 41% делают это в существенном масштабе [13]. Банки и инвестиционные компании применяют ИИ для автоматизации рутинных операций, управления рисками и повышения качества клиентских услуг. К примеру, алгоритмы машинного обучения успешно используются для обнаружения мошенничества при транзакциях по банковским картам, анализируя большие массивы данных о поведении клиентов и выявляя аномальные операции в режиме реального времени. Такие системы способны снижать потери от мошенничества и повысить безопасность платежей. Другой распространенный кейс – кредитный скоринг с помощью ИИ: модели на основе больших данных (учитывающие финансовую историю, цифровой след заемщика и др.) позволяют более точно оценить кредитоспособность клиентов по сравнению с традиционными скоринговыми картами [14].

Маркетинговые функции активно трансформируются под влиянием ИИ, особенно в цифровом маркетинге. Основные направления применения включают персонализацию предложений и контента, предиктивную аналитику поведения потребителей, управление рекламными кампаниями и ценообразованием в режиме реального времени. Так, ритейлеры и онлайн-платформы используют рекомендательные системы на базе ИИ, которые анализируют историю покупок и просмотров товаров миллионами клиентов и формируют индивидуальные рекомендации товаров/услуг. Это ведет к росту конверсии и среднего чека за счет более точного попадания в интересы потребителя. По данным исследований, персонализированный маркетинг с ИИ способен повышать отклик клиентов и продажи на значимые величины​ [15].

Чат-боты в продажах позволяют квалифицировать потенциальных клиентов, отвечать на запросы на сайтах и в мессенджерах, сопровождая пользователя до совершения заказа. Творческие возможности генеративного ИИ также начинают применяться – например, для автоматической генерации текстов объявлений, постов в соцсетях, персонализированных писем клиентам. Это экономит время маркетологов и дает возможность массового A/B тестирования различных креативов.

Практический эффект внедрения ИИ в маркетинге подтверждается и российскими компаниями. Так, по данным одной из отечественных работ, компании, эффективно внедрившие ИИ в свои бизнес-модели, увеличили ключевые операционные показатели на 25–35%, что демонстрирует перспективность данных технологий [16].

Сфера управления человеческими ресурсами также начала использовать инструменты ИИ для повышения эффективности работы с персоналом. Одно из первых внедрений – скрининг резюме и отбор кандидатов. Крупные работодатели получают тысячи откликов на вакансии, и алгоритмы машинного обучения помогают автоматически отсеивать менее подходящие резюме, ранжируя кандидатов по соответствию требованиям. Такие системы анализируют текст резюме, профили в соцсетях, результаты тестов. Они позволяют HR-менеджерам сосредоточиться на финальной оценке лучших претендентов, экономя до 75% времени на первичную сортировку [17].

В кадровом планировании ИИ-системы могут прогнозировать потребности в персонале, определять, какие навыки будут дефицитны, и даже рекомендовать индивидуальные карьерные траектории сотрудникам на основе анализа данных о их компетенциях и успехах (концепция People Analytics).

В логистических операциях и цепочках поставок ИИ применяется для оптимизации маршрутов, управления запасами и прогнозирования спроса. Оптимизация транспортных маршрутов с помощью алгоритмов – классический пример: системы на основе ИИ учитывают в режиме реального времени данные о дорожной обстановке, погоде, загруженности складов и т.п., чтобы построить наименее затратные по времени и топливу маршруты доставки. Для крупного логистического оператора с сотнями автомобилей такие системы позволяют экономить значительные средства за счет сокращения пробега и времени простоя, а также повысить качество сервиса (соблюдение сроков доставки).

ИИ также задействован в системах компьютерного зрения на складах – например, для автоматического подсчета запасов (робот или дрон сканирует полки) или для контроля качества упаковки [7].

Отдельно стоит упомянуть государственный сектор и умные города, где логистические задачи тоже решаются ИИ. В Москве внедрена интеллектуальная система управления дорожным движением: светофоры адаптируются под потоки транспорта на основе анализа данных с камер и датчиков, что позволило снизить загруженность дорог на 20–30% и сократить число ДТП [18]. В целом, в логистике ИИ ориентирован на повышение эффективности, скорости и предсказуемости поставок, что напрямую влияет на издержки бизнеса и удовлетворенность клиентов. Многие из перечисленных решений (оптимизация маршрутов, predictive maintenance) окупаются достаточно быстро, поэтому логистика демонстрирует одни из наиболее высоких темпов внедрения ИИ в мире.

В государственном секторе технологии ИИ используются для повышения качества услуг населению и оптимизации внутренних процессов органов власти. Электронное правительство все активнее включает элементы ИИ: чат-боты консультируют граждан по вопросам оформления документов, нейросети помогают обрабатывать обращения (например, классифицируя жалобы и направляя в нужное ведомство). В России пример – проект «Виртуальный консультант» на портале госуслуг, который на базе обработки естественного языка отвечает на вопросы пользователей.

В последние десятилетие руководство Российской Федерации активно ищет новые механизмы, способные обеспечить создание, внедрение и дальнейшее развитие инновационных технологий в различных сферах народного хозяйства, включая и социальную сферу, неотъемлемой составной частью которой является система здравоохранения [19]. Технологии «искусственного интеллекта» (ИИ) считаются основой современной цифровизации не только в России, но и во всем мире. В настоящий момент ИИ в медицине представляет собой набор различных технологий, решающих определённые задачи. Практически все «классические» инструменты ИИ (направления) в той или иной степени реализованы в системе здравоохранения [20].

Медицинская отрасль является, пожалуй, одной из самых социально значимых сфер применения ИИ. К настоящему времени накоплено множество успешных кейсов. Например, диагностика заболеваний: алгоритмы глубокого обучения способны анализировать медицинские изображения (рентген, МРТ, КТ, маммография и др.) и обнаруживать патологические изменения не хуже (а в ряде случаев – и лучше) опытных врачей или система Google DeepMind для диагностики глазных заболеваний по сканам сетчатки достигла точности, сопоставимой с офтальмологами. В онкологии ИИ-модели применяются для распознавания опухолей на рентгенологических снимках или гистологических препаратах, помогая выявлять рак на ранних стадиях. По опубликованным данным, чувствительность таких систем в выявлении рака груди может достигать 90–95%, сокращая число пропущенных случаев.

В практической сфере здравоохранения широко используются чат-боты-консультанты для пациентов (например, приложения по типу Ada, которые по описанным симптомам предварительно советуют, к какому врачу обратиться или какое обследование пройти). Эти сервисы не заменяют врача, но повышают осведомленность пациента и разгружают медицинские учреждения от необязательных визитов.

Перечисленные отрасли – далеко не полный список областей, где ИИ находит применение, однако, практика показывает, что универсальность ИИ как инструмента позволяет ему находить применение практически во всех секторах экономики. Разумеется, уровень зрелости решений и глубина проникновения ИИ различаются: где-то (финансы, маркетинг) ИИ стал повседневным рабочим инструментом, а где-то (правосудие, образование) пока ведутся только пилотные проекты. Но общая траектория такова, что доля процессов, обогащенных или автоматизированных с помощью ИИ, неуклонно растет во всех сферах.

Влияние ИИ на эффективность бизнеса

Одним из ключевых вопросов для руководителей является определение того, какое повышение эффективности показателей даст внедрение ИИ. Проведенный обзор свидетельствует, что применение ИИ способно позитивно влиять на множество аспектов эффективности бизнеса – от производительности операций до повышения лояльности клиентов. Рассмотрим основные направления влияния и метрики, по которым фиксируется эффект.

Во-первых, — это повышение производительности и снижение издержек. Автоматизация процессов с помощью ИИ ведет к существенной экономии временных и трудовых ресурсов. Задачи, ранее выполнявшиеся людьми за часы, могут быть решены алгоритмом за секунды. Например, чат-бот способен обработать тысячи клиентских запросов в сутки без усталости, чего требовал бы штат операторов кол-центра. Исследования показывают, что компании, активно внедряющие ИИ, в среднем увеличивают производительность на 20–40% в тех процессах, где задействован ИИ​. За счет автоматизации ручных операций уменьшается фонд оплаты труда (особенно в низкоквалифицированных сегментах), снижаются ошибки и связанные с ними издержки. McKinsey оценивает долгосрочный потенциал прироста глобальной продуктивности от внедрения ИИ в $4,4 трлн ежегодно​ [1]. Конечно, реальные результаты зависят от конкретного процесса и отрасли, но тенденция очевидна – ИИ повышает эффективность процессного исполнения.

Во-вторых, — это повышение уровня качества продукции и услуг. ИИ-системы характеризуются высокой точностью выполнения задач, что положительно сказывается на качестве. В производстве алгоритмы компьютерного зрения, осуществляющие 100% контроль качества деталей на конвейере, позволяют обнаруживать микродефекты, невидимые невооруженным глазом, тем самым снижая долю бракованной продукции. Персонализация услуг, ставшая возможной благодаря ИИ, повышает качество клиентского опыта: вместо усредненного обслуживания клиент получает релевантные его потребностям предложения. Это ведет к росту удовлетворенности и лояльности. Согласно исследованию PwC, ~ 45% прироста экономической выгоды от ИИ к 2030 году будет связано именно с улучшением продуктов и персонализацией для потребителей​ [3].

В-третьих, — это скорость и обоснованность принятия решений. За счет аналитических возможностей ИИ руководство компаний получает лучшие данные для принятия решений. В традиционном управлении часто решения принимаются на основе опыта и интуиции, тогда как ИИ позволяет сделать процессы управления на основе данных и фактов. Например, система ИИ может в режиме реального времени отслеживать ключевые метрики бизнеса (продажи, издержки, производительность), выявлять отклонения и даже предлагать корректирующие меры, что означает более оперативное реагирование на проблемы и возможности. Прогнозная аналитика (predictive analytics) на базе ИИ дает возможность моделировать последствия тех или иных управленческих решений и выбирать оптимальные. В цепочках поставок, например ИИ-прогнозы спроса помогают менеджерам по закупкам принимать решения с учетом вероятностей, что снижает периоды дефицита или излишков товаров.

В -четвертых, — это финансовые показатели и рентабельность. В конечном счете влияние на эффективность должно отразиться на финансовых результатах: доходах, прибыли и рентабельности. Несмотря на относительную новизну массового внедрения ИИ, уже есть эмпирические подтверждения положительного эффекта. Внедрение возможностей ИИ статистически связано с улучшением общей результативности фирмы и формированием устойчивого конкурентного преимущества. Аналитическая компания Forrester в 2020 г. оценивала, что средний ROI (окупаемость инвестиций) от проектов по интеллектуальной автоматизации в бизнесе составляет порядка 250% за 3 года – т.е. вложения окупаются 2,5-кратно за этот период. Конечно, эти цифры очень зависят от конкретного сценария и качества реализации. Есть и неудачные проекты ИИ, которые не дали ожидаемой отдачи из-за ошибок внедрения или неподготовленности данных. Однако, в среднем, по мере накопления опыта, бизнес учится получать устойчивый экономический эффект от ИИ. Не случайно в опросах ~92% компаний планируют увеличивать инвестиции в ИИ в ближайшие годы [1].

В-пятых, — это новые метрики эффективности. Следует отметить, что внедрение ИИ вносит изменения и в систему KPI организаций. Появляются новые метрики, отражающие «интеллектуальность» процессов. Например, для контакт-центров с ИИ-ботами – доля обращений, обработанных без участия человека; для производства – процент операций, где решения приняты алгоритмом; для разработки – скорость выпуска моделей ИИ в продуктивную среду. Также оценивается точность и качество решений ИИ: для рекомендаций – конверсия, для диагностики – точность диагностики, для прогнозов – средняя ошибка прогноза. Важной метрикой становится уровень доверия пользователей к ИИ-системе (особенно если это внутренние сотрудники) – его измеряют опросами и анализом использования (например, насколько часто менеджеры следуют рекомендациям ИИ). Высокое доверие и частое использование косвенно говорят о полезности и эффективности ИИ-инструмента.

В контексте влияния на персонал некоторые компании отслеживают изменение структуры занятости: сколько рабочих часов сэкономлено за счет ИИ, сколько сотрудников переобучено для новых задач. В перспективе, возможно, появятся и агрегированные показатели типа «уровня ИИ-модернизации предприятия». Уже сейчас консалтинговые компании предлагают методики оценки «AI maturity» – зрелости компании в области ИИ, что коррелирует с ее рыночной капитализацией и успехом​ [1].

Подводя итог, внедрение ИИ при грамотной реализации приносит бизнесу многофакторную выгоду: повышает эффективность процессов, улучшает качество и персонализацию, ускоряет принятие решений, способствует инновациям и, в конечном счете, отражается на росте доходов и прибыли. Однако наряду с позитивным влиянием, широкое применение ИИ ставит перед бизнесом новые риски и вызовы, которые необходимо учитывать, что представлено в следующем разделе.

Выводы и заключение

Проведенное исследование показало, что искусственный интеллект из сферы научных экспериментов уверенно перешел в плоскость практического использования во множестве отраслей экономики. Внедрение ИИ – это составляющая цифровой трансформации, требующая перестройки бизнес-моделей, процессов и культуры управления. Компании, рассматривающие ИИ исключительно как инструмент автоматизации, рискуют столкнуться с сопротивлением и ограниченными результатами. Наиболее эффективными оказываются стратегии, сочетающие автоматизацию рутинных операций и аугментацию – усиление возможностей персонала аналитическими и рекомендательными системами.

Практические кейсы из финансового сектора, маркетинга, логистики, HR, госсектора и медицины демонстрируют многообразие применения ИИ. Эти примеры подтверждают, что универсальность ИИ позволяет адаптировать его под специфику практически любого бизнес-процесса.

Влияние ИИ на эффективность бизнеса оценивается преимущественно как позитивное. Отмечен рост производительности, снижение ошибок и издержек, улучшение качества продуктов и услуг, ускорение процессов принятия решений и возникновение новых источников доходов. Одновременно, компании отмечают важность качественных эффектов – повышение гибкости, усиление инновационности, улучшение клиентского опыта – которые трудно измерить напрямую, но которые в долгосрочной перспективе определяют конкурентоспособность. Важно подчеркнуть, что максимальный эффект достигается при масштабном внедрении ИИ по всей организации, а не ограничении отдельными «пилотами».

На основании анализа можно сформулировать рекомендации для руководителей, стремящихся успешно внедрять ИИ в свои организации: