Искусственный интеллект не масштабируется сам по себе: те, кто покупает только модели, в основном автоматизируют собственное разочарование

Искусственный интеллект в бизнесе: почему одной технологии недостаточно

Данные как корпоративная ответственность: почему качество имеет решающее значение

Искусственный интеллект (ИИ) все чаще внедряется в компании всех секторов, но, несмотря на впечатляющие технологические достижения, экономический прорыв часто остается недостижимым. Хотя многие организации внедрили передовые модели ИИ, реальные преимущества для производительности, доходов и затрат зачастую еще не очевидны. Проблема заключается не только в возможностях самих технологий, но и в способности компаний эффективно интегрировать эти технологии в свои существующие процессы. Ключевым узким местом является недостаточная адаптация процессов, управления данными и распределения обязанностей. В этом контексте становится ясно, что большинство компаний сталкиваются не столько с проблемой ИИ, сколько с проблемой операционной модели. Чтобы в полной мере использовать преимущества ИИ, компаниям необходимо коренным образом переосмыслить свои рабочие процессы и глубоко интегрировать технологию в свои цепочки создания стоимости. Только тогда они смогут реализовать повышение эффективности и связанные с этим экономические преимущества.

От разработки ИИ к созданию ценности: как добиться трансформации

Искусственный интеллект уже проник в бизнес, но его экономический прорыв далек от завершения. Существует значительный разрыв между впечатляющими возможностями современных моделей и устойчивым ростом прибыльности. Многие организации могут генерировать тексты, обобщать документы, дополнять программный код или предварительно сортировать запросы клиентов. Однако гораздо меньше компаний трансформировали свои процессы, данные, обязанности и системы управления таким образом, чтобы это оказало ощутимое влияние на производительность, выручку, затраты, качество или капиталовложения. Таким образом, ключевым узким местом является уже не только интеллект модели. Это способность компании преобразовать этот интеллект в повторяемое создание ценности.

Это различие имеет решающее значение для любого экономического анализа. Технология может обеспечить огромную экономию времени на уровне отдельных задач, но при этом оказать незначительное влияние на уровне компании. Если сэкономленное время не используется продуктивно, усилия просто перенаправляются. Если каждый результат требует постобработки, возникают новые затраты на контроль. Если приложение ИИ остается вне операционных систем, оно улучшает выполнение отдельных задач, не увеличивая общую пропускную способность процесса. И если многие отделы независимо друг от друга приобретают аналогичные решения, количество инструментов может увеличиться, но не обязательно добавочная стоимость.

Таким образом, провокационная, но экономически оправданная точка зрения заключается в следующем: у большинства компаний проблема не в искусственном интеллекте, а в операционной модели. Они инвестируют в высокоэффективные модели, в то время как процессы остаются фрагментированными, данные поддерживаются ненадлежащим образом, обязанности неясны, а ключевые показатели эффективности (KPI) расплывчаты. Однако масштабирование не происходит просто за счет предоставления большему числу сотрудников доступа к чат-боту. Оно происходит, когда ИИ достаточно глубоко интегрируется в процесс, имеющий значение для ценности, чтобы измеримо изменить его кривую затрат, скорость, качество или потенциал дохода.

От цифрового помощника до силы повышения производительности труда

Нынешний бум ИИ отличается от предыдущих волн автоматизации прежде всего своей широкой применимостью. Генеративные системы обрабатывают естественный язык, изображения, аудио, видео, программный код и, все чаще, структурированные бизнес-данные. Это снижает технический барьер для внедрения. Сотрудникам не обязательно обладать навыками программирования, чтобы взаимодействовать с моделью. Такая простота использования ускоряет внедрение, но также несет в себе риск смешения использования с созданием ценности.

К 2024 году 78 процентов опрошенных организаций по всему миру сообщили об использовании ИИ как минимум в одной бизнес-функции; годом ранее этот показатель составлял 55 процентов. Использование генеративного ИИ за тот же период росло еще быстрее. В Европейском Союзе к 2025 году около 20 процентов компаний с численностью сотрудников не менее десяти человек использовали технологии ИИ. Для крупных компаний этот показатель составил приблизительно 55 процентов, а для малых — всего около 17 процентов. Эти цифры иллюстрируют две вещи: во-первых, ИИ перестал быть нишевой темой. Во-вторых, его внедрение очень неравномерно и все еще далеко от охвата всех основных бизнес-процессов.

Само по себе повсеместное распространение ИИ мало что говорит о глубине его интеграции. Компания, предоставляющая своим сотрудникам текстового помощника, статистически учитывается как пользователь. То же самое относится и к промышленному предприятию, которое сочетает прогностические модели с планированием производства, контролем качества, техническим обслуживанием и закупками. С экономической точки зрения, между ними огромная разница. В первом случае ИИ может повысить скорость работы отдельных сотрудников. Во втором — сократить потери, увеличить доступность оборудования, снизить запасы и стабилизировать сроки поставки. Только когда несколько таких эффектов происходят в рамках согласованного процесса, ИИ меняет конкурентную позицию компании.

Это приближает ИИ к тому, чтобы стать фундаментальной технологией, ценность которой заключается не в одном конкретном применении, а в сочетании с дополнительными инвестициями. Электричество не повысило производительность промышленности просто за счет замены парового двигателя электродвигателем. Заводы пришлось реорганизовывать, оборудование переставлять, а рабочие процессы перестраивать. То же самое верно и для ИИ. Те, кто применяет его только к существующим структурам, добиваются лишь локального повышения эффективности. Те, кто перестраивает процессы вокруг новых возможностей, могут трансформировать всю свою бизнес-модель.

Почему талантливые пилоты так редко достигают зоны прибыли

Переход от пилотного проекта к эксплуатации в производственной среде является наиболее сложным с экономической точки зрения этапом. В пилотном проекте объем данных, пользовательская база, варианты процессов и уровень риска обычно ограничены. Эксперты внимательно следят за системой, ошибки исправляются вручную, а специальные технические решения остаются управляемыми. В отличие от этого, при масштабном развертывании количество исключений, интерфейсов, групп пользователей и нормативных требований значительно увеличивается. То, что работает в лабораторных условиях, теперь должно надежно функционировать в условиях дефицита времени, с переменным качеством данных и в рамках существующей ИТ-инфраструктуры.

Разрыв между активностью и результатом соответственно велик. Исследования показывают, что, хотя многие организации используют ИИ, они по-прежнему не видят существенного вклада в свою прибыль на уровне бизнеса. В глобальном опросе, проведенном в 2026 году, почти девять из десяти респондентов сообщили о регулярном использовании ИИ как минимум в одной функции. В то же время только 37 процентов приписали ИИ какой-либо положительный вклад в прибыль до уплаты процентов и налогов (EBIT). Лишь шесть процентов соответствовали более строгому определению высокоэффективного пользователя, где не менее пяти процентов операционной прибыли было связано с ИИ и были отмечены значительные преимущества.

Другие исследования, несмотря на использование различных методологий, приходят к схожим выводам. Около трех четвертей компаний по-прежнему испытывали трудности с получением ощутимой и масштабируемой выгоды от ИИ в 2024 году. Лишь небольшая часть обладала продвинутыми возможностями, выходящими за рамки отдельных концептуальных разработок. Такие цифры не следует интерпретировать как повсеместный показатель неудач. Определения успеха, методы выборки и периоды наблюдения значительно различаются. Однако они демонстрируют устойчивую базовую тенденцию: освоение возможностей ИИ происходит значительно быстрее, чем организационная способность преобразовывать их в финансовый эффект.

Основные причины в основном кроются не в самом алгоритме. Примерно 70 процентов типичных проблем масштабирования связаны с людьми и процессами, около 20 процентов — с технологией, и лишь около десяти процентов — с самими алгоритмами. Часто отсутствует ответственный владелец процесса, который не только внедряет приложение, но и перепроектирует весь рабочий процесс. Не менее часто проекты выбираются на основе технической осуществимости, а не экономической значимости. В результате получается портфель наглядных демонстраций, которые привлекают внимание, но не обладают достаточным объемом транзакций, весом в затратах или потенциалом дифференциации.

Еще одна причина — неверное толкование экономии времени. Если сотрудник составляет отчет за 60 минут вместо 90, теоретически экономится 30 минут. Однако это превращается в прибыль только тогда, когда это время инвестируется в дополнительную работу, приносящую добавленную стоимость, сокращается сверхурочная работа, уменьшаются сроки выполнения или происходит фактическое перепланирование мощностей. Без корректировки организации работы экономия остается незаметной. Она распределяется как неиспользованное время в системе и не отражается ни в отчете о прибылях и убытках, ни в улучшении качества обслуживания клиентов.

Ценность создаётся в процессе, а не в задании

Наименьшая значимая единица трансформации в сфере ИИ — это не модель и даже не отдельный сценарий использования, а весь процесс от начала до конца. Модель отвечает на вопрос, классифицирует документ или генерирует предложение. Процесс же, с другой стороны, связывает триггеры, данные, решения, передачи, элементы управления и измеримый бизнес-результат. Только в этой цепочке техническая производительность преобразуется в экономическую выгоду.

Пример из сферы обслуживания клиентов иллюстрирует разницу. Языковая модель может генерировать черновики ответов, тем самым сокращая время обработки индивидуальных запросов. Однако наибольший эффект достигается, когда система распознает проблемы, извлекает данные о клиенте, проверяет условия договора, предлагает допустимое решение, автоматически обрабатывает стандартные случаи, назначает сложные случаи соответствующему специалисту и документирует процесс в виде, подлежащем аудиту. В этом случае ИИ меняет не только способ написания электронных писем, но и общую пропускную способность, процент решения проблемы с первого звонка, время ожидания и стоимость обработки одного обращения.

Тот же принцип применим и в промышленности. Распознавание отдельных изображений может выявлять дефекты поверхности. Ценность создается в более широком масштабе, когда распознавание связывается с параметрами оборудования, партиями материалов, данными поставщиков и решениями в области качества. Таким образом, компания может не только отбирать дефектные детали, но и быстрее выявлять первопричины, автоматически корректировать процессы, избегать жалоб и более эффективно управлять поставщиками. Таким образом, ИИ превращается из инструмента тестирования в неотъемлемую часть обучающейся производственной системы.

Таким образом, перепроектирование процессов является наиболее существенным и часто повторяющимся отличием между обычными пользователями и компаниями, оказывающим значительное влияние на результаты. Успешные организации не просто автоматизируют существующие процессы. Они изучают, какие шаги можно исключить, какие решения следует готовить или выполнять автоматически, а на каких этапах человеческое суждение остается незаменимым. Они сокращают количество передач информации, исключают рекламные паузы и переопределяют роли. Это более сложная задача, чем внедрение ассистента, но она также оказывает гораздо большее и более долгосрочное воздействие.

Для формирования инвестиционного портфеля, ориентированного на ценность, требуется меньше проектов и большая стабильность

Многие программы в области ИИ страдают от парадоксального переизбытка ресурсов. Поскольку генеративный ИИ кажется таким универсальным, компании собирают десятки или даже сотни идей. Затем они расставляются по приоритетам на основе интереса, видимости или технической простоты. Это приводит к многочисленным мелким экспериментам, рассредоточению дефицитных кадров и затрудняет создание многократно используемых компонентов. Более эффективная стратегия сосредоточена на нескольких потоках создания ценности, где ИИ может быть развернут многократно и в больших объемах.

Общих обещаний повышения производительности недостаточно для выбора варианта использования. По меньшей мере шесть экономических вопросов имеют решающее значение: Как часто происходит этот процесс? Каковы его текущие общие затраты? Какой процент можно реально изменить? Какое влияние на качество или доход возможно? Насколько быстро решение может быть интегрировано в существующие процессы? И какой риск возникает в результате неверного результата? Хотя эти факторы не могут рассчитать идеальную будущую стоимость, они могут обеспечить надежный рейтинг.

Процессы с большим объемом транзакций, относительно стандартизированными решениями, доступными в цифровом виде данными и высокими затратами на ожидание или обработку особенно привлекательны. К ним относятся, например, проверка документов, обработка заказов, поиск знаний, разработка программного обеспечения, обслуживание клиентов, настройка предложений, планирование технического обслуживания, прогнозирование спроса и управление качеством. Крайне редкие процессы, плохо документированные процедуры или решения, ошибки в которых могут привести к катастрофическим последствиям и которые трудно контролировать, менее подходят для масштабирования на ранних этапах.

Наибольший эффект зачастую достигается не там, где ИИ наиболее заметен. Маркетинговые приложения можно продемонстрировать быстро, но автоматизированные фоновые процессы могут приносить более высокую и измеримую отдачу. Сокращение внешних затрат на обработку, сокращение циклов контроля, оптимизация запасов или предотвращение дорогостоящих простоев немедленно приводят к снижению затрат, уменьшению капитальных вложений или снижению производительности. Поэтому прозрачность и ценность должны быть строго разделены.

Дисциплинированный портфель проектов также учитывает зависимости. Десять приложений, использующих одни и те же данные о клиентах, продуктах или оборудовании, могут строиться на основе общего слоя данных и интеграции. В отличие от этого, десять несвязанных автономных решений порождают десять проверок безопасности, десять проблем с интерфейсами и десять моделей обслуживания. Дополнительная выгода от дальнейших проектов возрастает только в том случае, если базовые возможности являются многократно используемыми.

Отслеживание производительности должно проводиться на всех этапах, вплоть до составления отчета о прибылях и убытках

Всем, кто хочет масштабировать ИИ, необходима система измерения ценности, которая сочетает технические показатели с факторами, связанными с бизнесом. Точность модели, время отклика и частота использования необходимы, но недостаточны. Система может использоваться часто и при этом не приносить никакой финансовой выгоды. И наоборот, редко используемое приложение может создать значительную ценность при принятии важных решений. Поэтому измерение должно охватывать все аспекты, от технического результата и влияния на процесс до финансового эффекта.

Первый уровень включает в себя показатели качества, такие как процент попаданий, процент ошибок, процент ложных срабатываний, стабильность и время обработки. Второй уровень описывает процесс: время выполнения, процент автоматизированных случаев, процент решения проблемы с первого звонка, брак, время простоя, коэффициент конверсии и количество необходимых передач данных. Только третий уровень переводит эти изменения в денежный эквивалент. Он включает в себя предотвращенные затраты на рабочую силу, дополнительную маржу прибыли, снижение уровня запасов, снижение затрат на гарантийное обслуживание, предотвращение договорных штрафов и высвобождение оборотного капитала.

Тщательный расчет предполагает использование базового уровня до внедрения и сравнение его с контролируемым новым способом работы. По возможности следует сравнивать сопоставимые команды, местоположения или временные периоды. Необходимо учитывать сезонные эффекты, изменения спроса и параллельные программы улучшения. В противном случае искусственному интеллекту будут приписывать изменения, которые на самом деле вызваны увеличением объемов заказов, кадровыми изменениями или обычной оптимизацией процессов.

Не менее важен полный анализ затрат. Лицензионные сборы — это лишь часть фактических затрат. Другие расходы включают вычислительные мощности, подготовку данных, интерфейсы, меры безопасности, оценку, человеческий фактор, обучение, оперативную поддержку и текущие корректировки. В случае генеративных систем затраты на вывод данных в зависимости от использования также могут значительно возрасти. Пилотный проект с несколькими пользователями может показаться недорогим, в то время как развертывание в масштабах всей компании с миллионами запросов создает новую структуру затрат.

Поэтому рентабельность инвестиций не следует рассматривать как единую цифру. Более информативной является кривая стоимости на разных уровнях зрелости. На начальном этапе преобладают затраты на настройку. По мере увеличения объёма производства удельные затраты снижаются при условии, что платформа и процессы являются многоразовыми. Позже рост затрат на управление, энергию или моделирование может снова ограничить выгоду. Поэтому грамотное управление учитывает не только прибыльность проекта, но и то, при каком объёме производства, при каких требованиях к качеству и с какой операционной архитектурой он остаётся прибыльным.

Данные — это не сырье, а обязательство бизнеса

Распространенное утверждение о том, что данные являются сырьем для ИИ, не соответствует действительности. Сырье можно приобрести, хранить и обрабатывать в соответствии с известными спецификациями. Корпоративные данные, с другой стороны, возникают в результате процессов, меняют свое значение, содержат права доступа и часто отражают организационные несоответствия. Поэтому низкое качество данных редко является просто технической проблемой. Это видимый результат нечеткого распределения обязанностей и непоследовательных методов работы.

Эта проблема усугубляется в случае генеративного ИИ. Языковая модель может давать убедительные результаты, даже если исходная информация устарела, противоречива или неполна. Это увеличивает риск того, что пользователи примут лингвистическую достоверность за фактическую точность. Поэтому масштабируемая архитектура должна обеспечивать прозрачность информации о том, на каких источниках основан результат, насколько актуальны эти источники и имеет ли пользователь право доступа к используемым данным.

Во многих компаниях целесообразно сочетание централизованных стандартов и децентрализованной ответственности за данные. Централизованные функции определяют классы безопасности, интерфейсы, метаданные, правила качества и утвержденные платформы. Бизнес-подразделения отвечают за актуальность, своевременность и допустимое использование своих информационных продуктов. Это предотвращает превращение централизованного отдела данных в узкое место, одновременно допуская неконтролируемое распространение данных.

Сочетание структурированной и неструктурированной информации особенно актуально. Счета-фактуры, данные с датчиков и позиции заказов часто хранятся в фиксированных полях. Контракты, отчеты о техническом обслуживании, электронные письма и руководства менее структурированы. Экономическая выгода от современного ИИ часто заключается именно в комбинированном анализе обоих миров. Это требует идентификации, контроля доступа, семантического сопоставления и отслеживаемых источников данных. Без этой основы модель остается красноречивой аномалией, оторванной от реалий бизнес-операций.

Однако работа с данными не должна превращаться в бесконечное рутинное действие. Ни одной компании не нужно очищать все свои данные перед первым продуктивным применением. Целесообразно использовать подход, ориентированный на создание ценности: выбранный процесс определяет, какие данные и какого качества необходимы. Улучшение этих данных затем приносит конкретные выгоды и может быть повторно использовано для дальнейших приложений. Таким образом, модернизация данных превращается из абстрактного крупномасштабного проекта в неотъемлемую часть измеримой инициативы по созданию ценности.

Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Умный бизнес, основанный на контенте - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital — это ориентированный на данные B2B-индустрионный центр, возглавляемый Konrad Wolfenstein . Компания выступает в качестве внешнего, частично внутреннего решения для отраслевых партнеров, устраняя операционные пробелы в маркетинге, контенте и продажах — без необходимости привлечения дополнительных ресурсов со стороны клиента.

Более подробная информация здесь:

• Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Smart Content-Driven Business

Правильно спроектированная архитектура обеспечивает свободу выбора и дисциплинированный подход к расходам

Технологическое развитие остается стремительным и непредсказуемым. Мощные модели становятся доступнее, более компактные модели совершенствуются, открытые и проприетарные решения конкурируют друг с другом, а новые системы на основе агентов все чаще берут на себя многоуровневые задачи. Поэтому масштабируемая корпоративная архитектура не должна зависеть от одной модели или поставщика. Она должна обеспечивать возможность переключения без необходимости перестройки каждого приложения.

Для этой цели рекомендуется разделение на несколько уровней. Пользовательский интерфейс и бизнес-процесс должны быть отделены от оркестрации, доступа к данным и самой модели. Правила безопасности, ведение журналов и оценка должны быть интегрированы в платформу в качестве общих сервисов. Затем модели можно выбирать в зависимости от задачи: небольшая, недорогая модель для классификации, специализированная модель для технических документов и более мощная система для комплексного анализа.

Такое разнообразие моделей не является самоцелью. Оно служит экономической оптимизации. Использование самого мощного доступного ИИ для каждого запроса было бы сродни использованию большегрузного автомобиля для каждой доставки. Качество, скорость, конфиденциальность и стоимость должны соответствовать задаче. Механизмы маршрутизации могут распределять запросы в зависимости от сложности и риска. Часто достаточно решения, основанного на правилах, или традиционной аналитики; генеративный ИИ следует использовать там, где он действительно приносит дополнительную ценность.

В то же время, важность решений о том, что лучше — производить или покупать, растет. Стандартные функции, такие как текстовая помощь, перевод или ведение журналов, часто можно эффективно приобрести. Однако процессы, критически важные для эффективности бизнеса, могут потребовать более обширной настройки. Внутренняя разработка не обязательно означает обучение базовой модели. Стратегическая ценность обычно заключается в собственных данных, знаниях о процессах, интеграциях, оценках и проектировании пользовательского интерфейса. Базовая модель становится все более взаимозаменяемой; однако ее оперативную реализацию по-прежнему сложно воспроизвести.

Стратегия платформенного подхода также снижает предельные издержки на дополнительные приложения. Совместное управление идентификацией, доступ к моделям, протоколы, процедуры тестирования и коннекторы данных предотвращают необходимость перестройки инфраструктуры каждым отделом. Однако чрезмерная централизация может подавлять инновации. Поэтому федеративная модель более успешна: централизованные руководства и многократно используемые сервисы в сочетании с децентрализованным управлением продуктами и процессами.

Агенты увеличивают как выгоды, так и риски

Следующий уровень масштабирования включает в себя не только более качественные ответы, но и системы, выполняющие действия. Агенты ИИ могут собирать информацию, получать доступ к инструментам, планировать задачи, проверять результаты и инициировать последующие действия. Это переводит технологию из разряда вспомогательных в полуавтономные. Экономический потенциал возрастает, поскольку автоматизировать можно не только отдельные элементы контента, но и целые рабочие последовательности.

Это развитие событий одновременно меняет профиль рисков. Сотрудник может исправить ошибочный черновик текста. Агент, который запускает заказы, изменяет данные клиентов или корректирует параметры производства, может нанести немедленный ущерб. Следовательно, с каждой дополнительной степенью автономии возрастают требования к разрешениям, ограничениям, мониторингу и восстановлению. Автономия не должна предоставляться без разбора, а должна быть связана с возможностью отмены принятого решения.

Надежная многоуровневая модель начинается с предложений, которые еще не реализованы. За ними следуют утвержденные действия, каждый шаг которых подтверждается человеком. На следующем этапе агенту разрешается действовать независимо в строгих рамках, касающихся объемов, данных или процессов. Полностью автономные процессы целесообразны только там, где риски низки, результаты легко проверяемы, а ошибки легко обратимы. Такой многоуровневый подход избавляет компании от необходимости выбирать между полным ручным вмешательством и неконтролируемой автономией.

С экономической точки зрения агенты становятся особенно интересными, когда они сокращают время ожидания между системами и отделами. Многие административные процессы обходятся дорого не потому, что каждый шаг сложен, а потому, что процессы задерживаются, информация отсутствует, а обязанности перераспределяются. Агент может устранить эти пробелы, собрать данные и запустить следующий шаг. В этом случае выгода возникает не столько от исключительного интеллекта, сколько от стабильного круглосуточного выполнения.

В то же время компании должны предотвращать простое ускорение неэффективных процессов со стороны сотрудников. Перед любой автоматизацией необходимо задаться вопросом, действительно ли этот шаг необходим. В противном случае организация оцифровывает собственную бюрократию и повышает ее скорость, не задумываясь о цели этого шага.

Управление является не препятствием, а производственной инфраструктурой

На ранних этапах экспериментов управление часто воспринимается как ограничение. Однако в больших масштабах оно становится необходимым условием скорости. Если классы данных, согласования, обязанности и процедуры тестирования пересматриваются каждый раз, каждый проект затягивается. Четкие стандарты, с другой стороны, создают безопасный коридор, в рамках которого команды могут разрабатывать и выпускать продукты быстрее.

Эффективная модель управления сочетает в себе стратегическую, техническую и профессиональную ответственность. Руководство компании определяет допустимый уровень риска и целевые показатели. Центральный центр компетенций предоставляет платформу, методы и минимальные стандарты. Специализированные отделы отвечают за процессы, данные и результаты. Юридический отдел, отдел защиты данных, отдел информационной безопасности и представители сотрудников привлекаются на ранних этапах, а не проводят ретроспективный анализ готовой системы. Крайне важно, чтобы ответственное лицо в конечном итоге несло ответственность за преимущества и риски каждой продуктивной системы.

Минимальные требования включают в себя инвентаризацию всех систем ИИ, классификацию рисков, документированные источники данных, определенные тестовые примеры, ведение журналов, варианты вмешательства человека и процедуру реагирования на инциденты. Для генеративного ИИ дополнительно необходимо проверить фактическую точность, наличие нежелательного контента, устойчивость к несанкционированному изменению, защиту данных и права на контент. Оценка не является разовым приемочным испытанием. Модели, данные и модели использования меняются, поэтому качество необходимо контролировать в процессе текущей эксплуатации.

Для европейских компаний эта возможность также актуальна с точки зрения регулирования. Европейская правовая база основана на риск-ориентированном подходе. С августа 2026 года действуют ключевые правила и полномочия по их применению; обязательства по обеспечению прозрачности охватывают, помимо прочего, определенные взаимодействия с ИИ и синтетический контент. Для систем с высоким риском применяются поэтапные сроки, а также требования к управлению рисками, качеству данных, документации, контролю со стороны персонала, надежности и кибербезопасности. Компании, которые предоставляют такие доказательства только незадолго до аудита, создают дорогостоящие параллельные структуры. Те, кто интегрирует их в свою техническую платформу, сочетают соблюдение требований с повышением качества работы.

Эффективное управление ставит во главу угла риск и ценность. Внутренний помощник для неформального мозгового штурма нуждается в иных механизмах контроля, чем система для принятия кадровых решений или управления критической инфраструктурой. Единый максимальный контроль был бы дорогостоящим и подавлял бы инновации; минимальный контроль был бы халатностью. Искусство заключается в стандартизированных, но поэтапных процедурах.

Люди решают, приводит ли сэкономленное время к повышению производительности

Искусственный интеллект в первую очередь меняет работу на уровне отдельных задач. В глобальном масштабе примерно каждый четвертый работник занят на работе, которая в той или иной степени связана с генеративным ИИ. Эта доля выше в странах с высоким уровнем дохода. Однако знакомство с ИИ не обязательно означает потерю рабочих мест. Большинство профессий включают в себя как задачи, которые легко автоматизировать, так и задачи, которые сложно автоматизировать. Поэтому более вероятна перераспределение задач, обязанностей и требований к навыкам.

Исследования производительности часто показывают улучшение на 10–45 процентов для четко определенных задач. В крупном полевом эксперименте с разработчиками программного обеспечения средний показатель выполнения задач увеличился примерно на 26 процентов при поддержке ИИ. В сфере обслуживания клиентов, работы с текстом и задачах, требующих обработки знаний, менее опытные сотрудники часто получают особую выгоду, поскольку система делает доступными для них часть неявных знаний более опытных коллег. Эти результаты демонстрируют значительный потенциал, но их не следует применять без разбора ко всей компании.

Ключевая задача управления — преобразовать экономию времени отдельных сотрудников в коллективную эффективность. Это требует корректировки ролей, целей и планирования ресурсов. Если команда работает на 20 процентов быстрее, она может обрабатывать больше дел, обеспечивать более высокое качество работы, предлагать дополнительные консультации или справляться с меньшим объемом внешней поддержки. Без такого решения остается неясным, куда будут направлены сэкономленные ресурсы.

Повышение квалификации не должно ограничиваться лишь применением практических методов. Сотрудники должны уметь анализировать результаты, распознавать ограничения, выбирать подходящие задачи и ответственно обращаться с данными. Руководителям также необходимо понимать принципы проектирования процессов, измерения и управления рисками. Экспертные знания в данной области не теряют своей важности; они становятся необходимым условием для оценки предложений оборудования и обработки исключений.

В то же время надвигается новая форма снижения квалификации. Если молодые специалисты полностью делегируют простые задачи искусственному интеллекту, они могут упустить возможности для обучения, которые впоследствии способствуют развитию здравого суждения. Поэтому компаниям необходимо осознанно решать, какие виды деятельности автоматизировать, а какие сохранить или перепроектировать в целях обучения. Краткосрочная эффективность не должна подрывать долгосрочную базу навыков.

Принятие системы не достигается только посредством коммуникации. Пользователи принимают систему, когда она надежна, вписывается в их рабочий процесс и предлагает ощутимые преимущества. Если требуется дополнительный ввод данных, управление или изменения в системе, использование снижается. Поэтому управление изменениями должно начинаться на рабочем месте: с вовлечения пользователей, четких механизмов обратной связи, корректировки целевых показателей производительности и видимой поддержки со стороны руководства.

Проблема масштабирования в Европе также представляет собой стратегическую возможность

Внедрение ИИ в Европе значительно растет, но остается сильно фрагментированным по странам, секторам и размерам компаний. К 2025 году около 20 процентов компаний ЕС использовали ИИ. В Дании этот показатель составил приблизительно 42 процента, в Финляндии — чуть менее 38 процентов, а в Швеции — около 35 процентов. На нижнем уровне находятся Румыния с чуть более пяти процентами, а Польша и Болгария — примерно по восемь-девять процентов каждая. Эти различия отражают цифровую инфраструктуру, квалификацию, структуру отрасли, инвестиционный потенциал и институциональные рамки.

Уровень внедрения в Германии, составивший около 26 процентов, превысил средний показатель по ЕС. Крупные немецкие компании достигли примерно 57 процентов, в то время как компании с численностью персонала от 10 до 49 человек показали уровень внедрения около 23 процентов. Это создает прочную основу, но также выявляет значительный разрыв в размерах. Малые и средние предприятия (МСП) часто обладают ценными знаниями о процессах и специализированными данными, но им не хватает команд разработчиков платформы, специалистов по управлению рисками и инвестиционных ресурсов.

Поэтому для европейских МСП более подходящим является иной подход к масштабированию, чем для глобальных корпораций. Вместо собственных проприетарных моделей им необходимы безопасные стандартные платформы, отраслевые решения, общие пространства данных и внешние операционные модели. Управляемый ИИ может объединять экспертные знания при условии, что зависимости, суверенитет данных и затраты остаются прозрачными. Ассоциации, производители оборудования, поставщики программного обеспечения и исследовательские институты могут предоставлять многократно используемые компоненты для целых сетей создания ценности.

Сила Европы заключается не столько в максимальном размере платформы, сколько в отраслевой экспертизе, регулируемых рынках и сложных процессах B2B. Машиностроение, логистика, энергетика, транспорт, здравоохранение и профессиональные услуги обладают огромным объемом специализированного опыта. Структурирование этих знаний, их связь с оперативными данными и преобразование в надежные продукты на основе искусственного интеллекта создают конкурентное преимущество, которое невозможно воспроизвести простым внедрением более крупной языковой модели.

Регулирование само по себе не является ни преимуществом, ни недостатком. Первоначально оно увеличивает трудозатраты и может непропорционально обременять мелких поставщиков. В то же время оно создает требования к отслеживаемости, безопасности и контролю, которые в любом случае необходимы в промышленных и критически важных приложениях. Компании, способные эффективно управлять надежными системами, таким образом, получают доступ к рынкам, где одной лишь скорости недостаточно.

Вычислительная мощность постепенно перестает быть второстепенным вопросом и становится фактором, влияющим на стоимость и местоположение

Масштабирование ИИ имеет физическую основу. В 2024 году центры обработки данных по всему миру потребляли приблизительно 415 тераватт-часов электроэнергии, что составляет около 1,5 процента от мирового потребления электроэнергии. К 2030 году этот спрос может увеличиться более чем вдвое, примерно до 945 тераватт-часов. Ускоренные серверы, особенно используемые для ИИ, являются одними из главных факторов этого роста. Хотя стоимость отдельных вычислительных операций значительно снижается, растущее количество и сложность приложений могут более чем компенсировать эти преимущества в эффективности.

Для бизнеса это означает, что вычислительные мощности больше нельзя рассматривать как невидимый, неограниченный облачный ресурс. Цены, доступность, местоположение данных, пропускная способность сети и источник энергии становятся неотъемлемой частью архитектурных решений. При интенсивном использовании затраты на вывод напрямую влияют на экономическую целесообразность варианта использования. Агентные системы, в частности, могут генерировать множество вызовов модели для одной задачи, тем самым многократно увеличивая затраты.

Поэтому эффективность становится неотъемлемой частью эффективного управления ИИ. Это включает в себя создание более компактных и подходящих моделей, кэширование повторяющихся результатов, сокращение времени ввода, интеллектуальное распределение задач и осознанное ограничение ненужной генерации. Вопрос о том, требуется ли вообще генеративная модель для решения задачи, также приобретает все большее значение. Классическое программное обеспечение, статистические методы или простые правила часто оказываются дешевле, быстрее и проще для проверки.

На макроэкономическом уровне доступность электроэнергии и центров обработки данных может влиять на региональную конкурентоспособность. Наибольший рост спроса на электроэнергию к 2030 году ожидается в США и Китае; Европа растет медленнее, но остается важным рынком. Преимущества будут иметь регионы с высокоэффективными электросетями, предсказуемыми процессами получения разрешений, конкурентоспособной энергетикой и хорошей связью для передачи данных. В то же время усиливается давление на удовлетворение спроса на дополнительные мощности экологически безопасным способом.

Потребление энергии не уменьшает преимуществ ИИ, но требует всестороннего анализа затрат и выгод. Система, которая сокращает использование материалов, транспортные расходы или время простоя оборудования, может сэкономить гораздо больше ресурсов, чем потребляет. И наоборот, приложение без четкой цели генерирует дополнительную цифровую активность без соответствующей ценности. Таким образом, устойчивость и экономическая эффективность сходятся в одном вопросе: какая вычислительная работа действительно создает ценность?

Для масштабирования необходима новая система управления

Надежная операционная модель ИИ объединяет стратегию, портфель, платформу, управление, таланты и измерение ценности. Эти элементы не следует управлять как отдельными программами. Стратегия без платформы порождает слайды. Платформа без приоритезированных потоков создания ценности порождает неиспользуемую инфраструктуру. Управление без владения продуктом порождает формы. Обучение без преобразованных процессов приводит к появлению заинтересованных отдельных пользователей, но не оказывает влияния на всю организацию.

Руководство должно сначала определить несколько ключевых бизнес-целей, таких как сокращение сроков поставки, повышение доступности оборудования, ускорение роста в определенном сегменте клиентов или снижение производственных затрат. Затем на основе этих целей определяются приоритетные области процессов. Каждой области назначается ответственный руководитель, междисциплинарная команда разработчиков продукта и измеримые контрольные показатели. Техническая платформа обеспечивает стандартизированный доступ к моделям, данным, безопасности и оценке.

На практике продуктоориентированный подход более эффективен, чем традиционный проектный подход. Система искусственного интеллекта не завершается после первоначального запуска. Поведение пользователей, данные, версии моделей и бизнес-правила меняются. Команда должна наблюдать, тестировать и совершенствовать. Поэтому финансирование должно покрывать не только разработку, но и эксплуатацию, обеспечение качества и дальнейшее развитие.

Масштабирование достигается за счет многократно используемых шаблонов. Например, если компания внедрила безопасную обработку документов для контрактов, ее части можно использовать для счетов-фактур, технических спецификаций или жалоб. Если она создала среду оценки языковых моделей, ее можно протестировать на нескольких продуктах. Таким образом, каждый успешный вариант использования должен не только приносить локальные выгоды, но и расширять общие возможности компании.

Не менее важна последовательная стратегия выхода. Приложения, которые не дают достаточных результатов после определенного периода, следует прекратить или кардинально переработать. Во многих организациях пилотные проекты продолжаются, потому что никто не хочет признавать их провал. Это отвлекает бюджет и внимание. Зрелая культура инноваций рассматривает прекращение проекта не как поражение, а как дисциплинированное распределение ресурсов.

Реальная конкуренция определяется в соответствии с моделью

Производительность моделей ИИ будет продолжать расти, в то время как аналогичные функции станут более широко доступны и по более низкой цене. Это меняет конкурентные преимущества. Простой доступ к мощной модели редко бывает эксклюзивным на постоянной основе. Более ценными являются уникальные данные, глубокие знания процессов, обучающаяся организация, интегрированные отношения с клиентами и возможность безопасной работы систем.

Поэтому компаниям следует задаваться вопросом не о том, какая у них модель, а о том, какие организационные возможности они развивают. Могут ли они перепроектировать процесс быстрее, чем конкуренты? Могут ли они систематически учиться на основе обратной связи? Могут ли они измерять качество и риски в режиме реального времени? Могут ли они обмениваться новыми моделями без перепроектирования своих приложений? И могут ли они вовлекать сотрудников таким образом, чтобы технические решения принимались на основе их опыта?

Макроэкономические ожидания должны оставаться реалистичными. Оценки дополнительного ежегодного прироста производительности труда благодаря ИИ в странах G7 варьируются примерно от 0,2 до 1,3 процентных пунктов в течение следующего десятилетия, в зависимости от предположений о внедрении и реализации. Этот широкий диапазон имеет важное значение, поскольку макроэкономический эффект не является результатом только эффективности модели. Он зависит от инвестиций, навыков, динамики компаний, конкуренции и скорости адаптации организаций.

Ценность также будет распределяться неравномерно на уровне компании. Те, кто внедряет новые технологии первыми, не выигрывают автоматически. Решающим фактором является то, учатся ли они быстрее, чем технология устаревает. Те, кто внедряет технологии позже, не обязательно проигрывают, если эффективно используют проверенные решения. Наибольший разрыв возникнет между организациями, которые понимают ИИ как непрерывную трансформацию процесса создания ценности, и теми, кто рассматривает его как набор дополнительных программных инструментов.

Таким образом, создание истинной ценности начинается с неприятной истины: ИИ масштабируется не просто потому, что модель становится умнее. Масштабирование происходит тогда, когда компания принимает более точные решения о том, что автоматизировать, последовательно реструктурирует свои процессы, надежно организует данные, четко распределяет ответственность и отслеживает каждое влияние вплоть до финансовой отчетности. Технологии открывают двери для новых возможностей. Руководство решает, приведут ли эти возможности к повышению производительности, росту и конкурентоспособности.

Победителями следующего этапа станут не компании с наибольшим количеством пилотных проектов, а те, кто разработает повторяемую систему создания ценности на основе нескольких приоритетных приложений. Они будут рассматривать ИИ не как панацею и не как простое обновление ИТ-инфраструктуры, а как новую производственную и инфраструктуру принятия решений. Именно здесь заканчивается потенциал и начинается экономическая ценность.

От прозрачности к доверию: ваш масштабируемый путь с Xpert.Digital - Изображение: Xpert.Digital

В промышленном B2B-секторе устойчивые деловые отношения редко возникают за одну ночь. Они развиваются шаг за шагом – благодаря видимости, профессиональной значимости, регулярным контактам и растущему доверию. Четырехэтапная модель Xpert.Digital решает именно эту задачу: она предлагает структурированный путь, начинающийся с управляемой отправной точки и, при необходимости, перерастающий в более глубокое сотрудничество в развитии бизнеса.

Вместо громких маркетинговых обещаний, эта модель ставит во главу угла взаимоотношения. Компании начинают с четко определенных, легко поддающихся расчету показателей, а затем, основываясь на собственном опыте, решают, насколько они хотят расширить сотрудничество. Ключевым фактором этого беспрепятственного процесса построения доверия является то, что платформа полностью избегает навязчивой рекламы, поэтому редакционный фокус остается исключительно на экспертизе компаний.

Более подробная информация здесь:

• От прозрачности к доверию: ваш масштабируемый путь с Xpert.Digital

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

Konrad Wolfenstein

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь [email protected]:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer