Шаг 1. Сформировать понимание и снять завышенные ожидания
Алтайское промышленное предприятие «Тонар» на собственном опыте убедилось: запустить процесс можно без огромных затрат. Директор компании Вячеслав Крымов рассказал, как в его компании выстроили системное внедрение ИИ в бизнес-процессы, избежав типичных ловушек.
Первый и критически важный этап — работа с установками команды. В «Тонаре» начали с того, что топ-менеджеры пробовали знакомиться с новой технологией самостоятельно, вникали в тему и тестировали нейросети на личных задачах.
Но даже когда собственного опыта накопилось достаточно, и тогда к внедрению не приступили. Сначала на предприятие пригласили преподавателя. Он провел общее занятие для порядка сорока руководителей подразделений. Главной задачей встречи было дать техническую базу. И вообще скорректировать образ ИИ в головах управленцев.
«Преподаватель дал вводную информацию о том, какие задачи можно сделать с помощью ИИ, а какие на данном этапе не стоит пробовать. И главное — посоветовал не питать лишних иллюзий о том, что это некая "волшебная кнопка", которая решит все наши проблемы. Потому что у многих людей такая иллюзия действительно есть», — рассказывает Вячеслав Крымов.
Шаг 2. Тест на упрощенных задачах под руководством эксперта
Общей теории недостаточно. Чтобы знания не остались абстракцией, в «Тонаре» сразу организовали практическое обучение. Руководители отделов получили время на формулировку конкретных запросов — тех рутинных операций, которые отнимают ресурс и, по их мнению, могут быть автоматизированы. Затем с тем же преподавателем провели серию занятий в мини-группах на примерах этих реальных производственных задач.
Часть сотрудников сразу преодолела психологический барьер и начала развиваться в теме дальше, кто-то — попробовал и пока вернулся к привычным методам. И то, и другое на старте — нормально. Важнее другое: вложения в практическую отработку превратили возможный скептицизм в измеримый результат.
«На выходе из этого обучения у каждого отдела получились отработанные задачи. Они реально добились результата по тем запросам, которые задавали, и получили даже где-то готовые промпты, решающие их задачи. В общем, только бери и применяй», — комментирует руководитель предприятия.
Шаг 3. Встроить ИИ в ежедневные бизнес-процессы
Закрепление технологии происходит в живых рабочих циклах. И здесь речь не только о генерации контента. Так, например, широки возможности ИИ в аналитике рынка. Система способна собирать и сравнивать информацию о ценах, отзывах, новинках конкурентов. Там, где раньше уходили часы ручного мониторинга, человек теперь лишь проверяет предложенную машиной сводку.
«Также с помощью ИИ мы можем посмотреть на наш продукт глазами потребителя, моделировать клиентский путь для понимания, как он выбирает товар. Можно увидеть, почему выбирают конкурентов, а не нас, или наоборот. Это помогает понять свои слабые места и конкурентные преимущества, которые нужно усиливать», — объясняет Вячеслав Крымов.
Что важно помнить об ИИ
Выводы, к которым пришла компания, просты, но проговорить их не будет лишним. Их немного:
-
Во-первых, любое автоматизированное решение требует контроля. ИИ склонен додумывать (как это называют специалисты, «галлюцинировать»). Ни один сгенерированный текст или изображение не должен идти в работу без вычитки и доработки человеком.
-
Также с особой осторожностью стоит относиться и к визуальному контенту — здесь пока сохраняется юридическая неопределенность с авторскими правами на сгенерированные изображения.
-
В чем прелесть ИИ — никаких дорогостоящих интеграций и собственных разработок на старте не требуется. Вложения ограничиваются стоимостью подписок на сервисы.
-
ИИ — это усилитель команды, снимающий рутину, но не снимающий ответственность за решение.
