80% компаний внедрили ИИ, но денег не получили. В чем подвох?
Чем дальше идет развитие генеративного ИИ, тем больше понимание, что один ИИ "в поле не воин". И для получения реального эффекта для бизнеса нужно выстраивать вокруг полноценную архитектуру и новые бизнес-процессы.
▶️ Создать "красивый" прототип ИИ относительно легко, но получить из него измеримую бизнес-ценность — нет
▶️ Небольшая экономия времени от ИИ-инструментов общего назначения редко приводит к заметным финансовым выгодам
▶️ Будущее за "агентным ИИ", а не просто за инструментами-помощниками
▶️ Чтобы раскрыть истинную ценность ИИ, компании должны "перестроить" себя целиком
▶️ Самым большим препятствием после определения стратегии ИИ часто становится не технология, а реализация и управление изменениям
Если посмотреть на предложения в части модели ценности, то мы видим классические блоки, которые всегда комплексно затрагиваются при любой стратегической трансформации и изменении операционной модели - Данные, Технологии, Операции, Культура (таланты и навыки) и Бизнес.
А в референс-LEGO-архитектуре появляются уровни данных, моделей, сервисов и оркестрации, которые много десятилетий назад были определены еще в сервисно-ориентированной модели и последующей "композитной" архитектуре от Gartner.
Чудес не бывает - мы медленно спускаемся с хайпа, осознавая, что для дальнейшего прогресса придется копать глубже.
Постепенно наступает осознание того, что потребуется полная трансформация бизнес-процессов. Простое внедрение ии-инструментов в виде помощников уже не дает финансового эффекта.
Надежда на ИИ-агентов, но только в том случае, если агент - это не замена какой-либо существующей роли в компании, а трансформация сквозного бизнес-процесса, так как ценность ИИ-агента будет определяться его реальным вкладом в финансовую выгоду для компании.
Те кто первыми начнут думать в этом направлении, смогут вырваться вперед.
Но ведь это трансформация того, что "пока еще работает" - а с этим вызовом мы, ой как, не любим бороться, пока не прижмёт.