Сбер: измеримый эффект от ИИ чаще получает бизнес со зрелой операционной моделью
Российские компании, у которых сильно развита операционная модель, а технологии подкреплены выстроенными процессами, качественными данными и механизмами управления показывают наибольший эффект от внедрения и использования искусственного интеллекта. Об этом сообщила пресс-служба Сбера по итогам анализа, проведенного компанией.
По оценке экспертов, чем выше индекс зрелости операционной модели компании, тем больше отдача от ИИ, но 50% компаний буксуют в масштабировании. К такому выводу пришли эксперты Операционного центра Сбербанка в исследовании «Индекс зрелости операционной модели российских компаний в эпоху ИИ», которое представят на форуме «Искусство трансформации. Путь к операционной эффективности». Участники встречи обсудят, как технологии меняют принципы организации и работы бизнеса.
«Проведенное исследование показывает: измеримый эффект от ИИ заметно чаще встречается там, где операционная модель в целом развита сильнее и технологии подкреплены выстроенными процессами, качественными данными и механизмами управления. Среди компаний с низким уровнем зрелости об измеримом результате от ИИ сообщили 50%, со средним — 74%, с высоким — 89%. Размер бизнеса почти не играет роли. Об измеримом эффекте от ИИ сообщили 72% крупных компаний и 73% представителей МСБ. При этом крупные компании чаще развивают общую инфраструктуру данных и аналитику, а МСБ — автоматизирует отдельные повторяемые операции», — отмечается в сообщении.
Вопросы масштабирования бизнеса
По данным пресс-службы, примерно у половины компаний (52%), которые уже получили измеримый положительный эффект от ИИ, возникают сложности при переносе этого опыта на другие процессы. Один из главных вызовов начинается уже после апробации ИИ-решения. Компании в целом научились выстраивать процессы, но закрепить результат и распространять его на другие подразделения — для многих пока слишком трудная задача.
«Отдельный успешный ИИ-кейс внедрения не означает, что организация готова использовать такую практику в других бизнес-процессах. Менее зрелые компании чаще используют технологии для подготовки отчетности, аналитики и прогнозов. Более зрелые компании все чаще передают технологиям выполнение самих повторяемых операций. Искусственный интеллект постепенно переходит от работы с информацией к непосредственному участию в бизнес-процессах», — говорится в сообщении.
В ходе исследования эксперты оценивали семь элементов операционной модели: стратегию, управление и ответственность, процессы, данные, технологии и ИИ, компетенции сотрудников, а также способность закреплять и масштабировать полученный эффект. Опрос проводился среди нескольких десятков компаний крупного, среднего и малого бизнеса из сфер промышленности, энергетики, АПК, транспорта, финансов и других отраслей экономики.
«Сегодня главный вопрос уже не в том, может ли компания запустить успешный ИИ-проект. Важно, способна ли она встроить его в ежедневную работу, обеспечив необходимую инфраструктуру, и повторить результат в других процессах и подразделениях. Технология сама по себе не компенсирует слабые процессы, разрозненные данные или неясную ответственность. Следующий этап ИИ-трансформации — развитие всей операционной модели, где стратегия, данные, технологии и люди работают как единая система. И это в том числе важный элемент руководства AI-Disrupt PDLC, где ценность создает не технология сама по себе, а встроенность искусственного интеллекта в бизнес-процессы с самого начала жизненного цикла продукта», — отметил старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Кирилл Меньшов.
Источник: ТАСС
Login with Google
Комментарии