Внедрение GenAI с результатом в P&L: гайд от Just AI

Поделиться кейсом

Generation AI Awards

Светлана Захарова

Директор по развитию бизнеса Just AI

Глеб Обломский

Директор по AI-продуктам Just AI

Как внедрять GenAI так, чтобы видеть результат в P&L: свежий гайд от Just AI

Если 2023 год был временем первых экспериментов во внедрении GenAI, то 2024 стал эрой уверенных пилотных проектов. Однако, несмотря на высокий интерес и активное пилотирование, массового масштабирования и ощутимого финансового эффекта не все компании смогли достичь. Многие оказались в ловушке «парадокса GenAI»: технология есть везде, кроме отчета о прибылях и убытках (P&L). В статье разбираемся, как бизнесу превратить инвестиции в реальную прибыль.

В чем корень проблемы? Перекос в сторону «простых» кейсов

По данным McKinsey Global Survey on AI, 71% компаний в мире уже используют GenA. В России, по оценкам «Яков и Партнеры», 54% компаний внедрили технологию хотя бы в одну бизнес-функцию. Но есть и обратная сторона: те же отчеты McKinsey показывают, что 80% компаний не могут оценить реальный вклад GenAI в операционную деятельность.

 

Причина кроется в том, что в компаниях одни команды делают горизонтальные кейсы, а другие — вертикальные. И они между собой никак не связаны.

 

  • Горизонтальные кейсы — это универсальные инструменты для повышения личной продуктивности сотрудников. Классический пример — корпоративные Copilot и ассистенты (аналоги ChatGPT), которые помогают писать тексты, обобщать документы и генерировать идеи. Они просты во внедрении, но измерить их вклад в успех компании крайне сложно.

 

  • Вертикальные кейсы — это внедрение GenAI в конкретную бизнес-функцию для автоматизации и улучшения процессов. Например, улучшение чат-бота в клиентском сервисе. Эффективность здесь легко измеряется через понятные метрики (время ответа, удовлетворенность клиентов), но такие решения трудно масштабировать на всю компанию.

Для успеха важно, чтобы все проекты — и горизонтальные, и вертикальные — работали, как единая экосистема.

Как не попасть в ловушку: 4 принципа успешной GenAI‑трансформации

Анализ проектов показывает, что компании совершают одни и те же ошибки. Чтобы их избежать и построить прочный фундамент для роста, можно опираться на четыре ключевых принципа:

 

  1. Вовлеченность CEO и топ-менеджмента. Трансформация с GenAI — это не просто внедрение очередной IT-системы. Это изменение устоявшихся бизнес-процессов, культуры и всей экосистемы компании. Без активной поддержки и понимания со стороны высшего руководства любые инициативы обречены остаться на уровне локальных экспериментов.
  2. Кросс-функциональный подход. Когда каждое подразделение внедряет что-то свое (маркетинг — своего ассистента, сервис — своего чат-бота, аналитики — свой инструмент), компания рискует получить «зоопарк» несогласованных и дублирующих друг друга агентов. Это приводит к хаосу, где помощники начинают мешать друг другу. Трансформация должна быть единой и согласованной.
  3. Отказ от крайностей: баланс внутренней и внешней экспертизы. Путь «все сделаем сами» без привлечения внешнего опыта может быть долгим и полным ошибок. И наоборот, полная зависимость от внешних экспертов без развития собственных компетенций лишает компанию устойчивости в будущем. Оптимальный вариант — растить свой центр экспертизы, обогащая его знаниями и опытом партнеров с рынка.
  4. Фундаментальный подход. План на внедрение GenAI должен быть отображен в проработанной стратегии, где есть понятный roadmap внедрения. Важно подходить к этому процессу системно, чтобы через год не оказаться с набором устаревших и тормозящих развитие решений.

Путь к успеху: от консерватора до новатора

Компании в России можно условно разделить на три группы в зависимости от их уровня зрелости в применении GenAI:

  • Консерваторы. Находятся на начальном этапе: наблюдают за тем, что делают другие компании, периодически обсуждают внедрение точечных пилотов. Но пока это больше интерес к технологиям, чем реальный процесс изучения или тестирования GenAI.

 

  • Исследователи. Основная масса компаний. Они активно пилотируют проекты, экспериментируют, но часто застревают на этапе масштабирования.

 

  • Новаторы. Лидеры отрасли, которые уже решают задачи масштабирования, инвестиций и глубокой интеграции GenAI в бизнес. Именно они задают тренды для всего рынка.

Разрыв между этими группами стремительно растет. Чтобы перейти от «исследований» к «новаторству» и добиться реальных результатов, необходимо пройти четыре последовательных этапа:

Этап 1: обучение

Это непрерывный процесс для всех уровней: от стратегических сессий для топ-менеджеров до практических воркшопов для рядовых сотрудников.

Этап 2: стратегия

Многие пропускают этот этап, считая его долгим и дорогим. Но именно стратегия определяет весь путь трансформации. Она не обязана быть громоздким документом — можно двигаться итерационно. Например, можно начать с реализации точечных внедрений в бизнес-функции, а затем перейти к созданию центра компетенций GenAI.

Этап 3: внедрение

Стратегия должна переходить в реальные проекты — будь то внедрение готовых решений от вендоров или собственная разработка.

Этап 4: масштабирование

Создание правильной технологической базы, включая платформы для управления AI-решениями, является залогом успешного масштабирования.

Технологический ключ к выходу из парадокса — AI‑агенты

Главным технологическим решением, способным вывести бизнес из «парадокса GenAI», становятся AI-агенты. В отличие от простого чат-бота, агент обладает тремя ключевыми характеристиками:

 

  • Автономность. Способность самостоятельно выбирать инструменты и пути для достижения поставленной бизнес-цели.

 

  • Проактивность. Возможность по своей инициативе коммуницировать с человеком или другими агентами, если это необходимо для решения задачи.

 

  • Приспособляемость. Адаптируемость к меняющимся данным и нестандартным запросам, корректируя свое поведение.

 

  • Эластичность. Упрощенное масштабирование под повышенную нагрузку, чем люди.

 

  • Персонализация. Адаптация под профиль и эмоции пользователя.

 

Именно агенты позволяют наладить бесшовную коммуникацию между горизонтальными и вертикальными кейсами, масштабировать автоматизацию между разными бизнес-функциями и, что самое важное, сместить фокус с автоматизации вокруг человека на автоматизацию вокруг агента.

 

Путь GenAI-трансформации сложен и требует системного подхода. Но выбора уже нет — это процесс, который невозможно остановить. Не бойтесь не быть первыми, бойтесь стать последними.

Хочу внедрить GenAI