The post has been translated automatically. Original language: Russian
Over the past two years, most companies have already tried AI: pilots, chatbots, automation, AI tools for analytics and development.
But now the market is facing a new problem: almost everyone has AI, and only a few receive real measurable business value.
The main reason is that many companies are still in the experimental mode. The tools are being implemented, but the processes and approach to work are not changing.
In practice, AI projects are often slowed down.:
• lack of clear ROI
• resistance to change within the company
• the gap between IT and business
• lack of executive support
• an attempt to implement technologies without a clear business objective
One of the most common mistakes is to start with a question: "Which AI tool should I implement?"
The right question, though.:
"What business problem do we want to solve?"
The next stage of market development is not AI experiment, but AI execution.
The winners will not be those companies that were the first to test AI, but those who learn how to systematically turn AI into a business result.
За последние два года большинство компаний уже попробовали AI: пилоты, чат-боты, автоматизацию, AI-инструменты для аналитики и разработки.
Но сейчас рынок сталкивается с новой проблемой: AI есть почти у всех, а реальный measurable business value получают единицы.
Главная причина в том, что многие компании всё ещё находятся в режиме экспериментов. Инструменты внедряются, но процессы и подход к работе не меняются.
На практике AI-проекты чаще всего тормозят:
• отсутствие понятного ROI
• сопротивление изменениям внутри компании
• разрыв между IT и бизнесом
• отсутствие executive support
• попытка внедрять технологии без чёткой бизнес-задачи
Одна из самых частых ошибок, начинать с вопроса: «Какой AI-инструмент внедрить?»
Хотя правильный вопрос:
«Какую проблему бизнеса мы хотим решить?»
Следующий этап развития рынка уже не AI experimentation, а AI execution.
Побеждать будут не те компании, которые первыми начали тестировать AI, а те, кто научится системно превращать AI в бизнес-результат.
