В Сбере назвали шаги для повышения экономической эффективности использования ИИ
Топ-менеджер Сбера Ведяхин: Оценка ИИ-проектов сводится к конкретным шагам
Татьяна Романова (Редактор)
Фото: Екатерина Якель / «Лента.ру»
Для того, чтобы перейти от общетеоретических разговоров к экономически эффективному использованию искусственного интеллекта в бизнесе, необходимо последовательно выполнить ряд шагов. Об этом в своей колонке для «Больших Идей» рассказал первый зампред правления Сбера Александр Ведяхин.
«Во-первых, выберите проекты, которые требуют меньше всего усилий и при этом дают максимальный результат. Реализовав их, вы переубедите скептиков и воодушевите сторонников. Во-вторых, просвещайте сотрудников — объясняйте, что ИИ поможет им выполнять их работу, а не заменит их. В-третьих, сделайте ставку на тех, у кого горят глаза, и им поручите внедрение. Своим энтузиазмом они заразят остальных сотрудников. И, наконец, управляйте и подавайте личный пример. Оценивайте эффективность проектов (для этого есть методичка Альянса в сфере ИИ), «вшивайте» показатели по ИИ в систему KPI и используйте ИИ сами», — говорит Александр Ведяхин.
Он также добавляет, что на старте «понадобятся два лидера: бизнес-лидер, который несет ответственность за результат со стороны бизнеса, и технологический лидер». «Когда оба по-настоящему вовлечены, возникает тот самый perfect match – и проект начинает двигаться», — говорит топ-менеджер.
При этом, по его словам, отдельным вопросом остается финансовая эффективность ИИ-проектов. «Как только ИИ становится частью стратегии, он начинает конкурировать за ресурсы — деньги, людей, внимание топ-менеджмента — с другими инвестициями. Без понятной оценки эффекта ИИ-проекты быстро превращаются в набор разрозненных инициатив: что-то работает, что-то «кажется полезным», но никто не может ответить на главный вопрос управленца — где именно создается ценность и стоит ли масштабировать решение. На практике оценка ИИ-проектов сводится к нескольким конкретным шагам: фиксируете базовое состояние процесса (сколько он стоит компании сегодня, сколько времени занимает, где возникают ошибки, потери и ручной труд), затем описываете целевое состояние после внедрения ИИ в виде измеримых изменений тех же показателей», — говорит Александр Ведяхин.
Разница между этими двумя состояниями, по его словам, и есть потенциальный эффект. Подробнее то, как следует выстроить систему оценки, описано в методологии, подготовленной Российским Альянсом в сфере искусственного интеллекта.