The post has been translated automatically. Original language: Russian
In recent months, I've reviewed more than a dozen recent studies on AI in business, from MIT to the Harvard Data Science Review. If we reduce them to one main conclusion, it sounds like this: it is not the AI itself that brings the money, but the redesign of the work around it.
The main trap now is chaotic attempts to embed neural networks in all processes. According to statistics, up to 95% of pilots fail even at the stage of choosing a task, rather than executing it. Companies spend budgets on automating things that aren't ready to scale initially or don't require AI at all. Moreover, in some processes, neural networks can already quietly harm quality if there is no clear control system.
That is why the key value today lies not in programming, but in high-quality diagnostics.:
- Understanding where processes have real potential, and where implementation will be a waste of resources (closing an inefficient pilot in time is also a net saving).
- Building a process map based on the "potential × readiness" matrix.
- A sober assessment of risks before integration affects key business indicators.
The main task for many companies this year is to make sure that technology starts to return money, and not just to master AI budgets. And to do this, you first need to determine exactly where you don't need to invest.
#BusinessStrategy #DigitalTransformation #ErgoSolutions #AIConsalting #ArtificialIntelligence
За последние месяцы я разобрал больше десятка свежих исследований об ИИ в бизнесе — от MIT до Harvard Data Science Review. Если свести их к одному главному выводу, он звучит так: деньги приносит не сам ИИ, а редизайн работы вокруг него.
Основная ловушка сейчас — это хаотичные попытки внедрить нейросети во все подряд процессы. По статистике, до 95% пилотов проваливаются еще на этапе выбора задачи, а не ее исполнения. Компании тратят бюджеты на автоматизацию того, что изначально не готово к масштабированию или вообще не требует ИИ. Более того, в некоторых процессах нейросети уже сейчас могут тихо вредить качеству, если нет четкой системы контроля.
Именно поэтому ключевая ценность сегодня лежит не в программировании, а в качественной диагностике:
- Понимании, где у процессов есть реальный потенциал, а где внедрение станет пустой тратой ресурсов (вовремя закрыть неэффективный пилот — это тоже чистая экономия).
- Построении карты процессов по матрице «потенциал × готовность».
- Трезвой оценке рисков до того, как интеграция затронет ключевые бизнес-показатели.
Главная задача на этот год для многих компаний — сделать так, чтобы технологии начали возвращать деньги, а не просто осваивать ИИ-бюджеты. А для этого сначала нужно точно определить, куда инвестировать точно не нужно.
#BusinessStrategy #DigitalTransformation #ErgoSolutions #AIConsalting #ArtificialIntelligence
Share
