Директор ИТ компании ГК ФСК и победитель рейтинга ТОП-100 CIO России Владимир Крыльцов рассказал, почему 70% пилотов остаются пилотами, как считать реальный эффект от нейросетей и почему гонка за хайпом дороже ошибки в прогнозе.
Искусственный интеллект стал обязательной строчкой в презентациях любого крупного бизнеса. Но количество успешных кейсов промышленной эксплуатации растет медленнее, чем число проектов.
В интервью Владимир, ИТ-директор с 18-летним опытом объясняет, как отличить осознанное внедрение от хайповой имитации.
— Владимир, многие компании боятся отстать и форсируют AI-проекты. Вы за или против?
— Я безусловно за внедрение ИИ. Это мощнейший инструмент повышения операционной эффективности. Но против того, чтобы превращать внедрение в хайп. Технология должна решать конкретную бизнес-задачу, которую вы не можете решить традиционными методами с тем же соотношением цена/качество.
Проблема в том, что 70% пилотов остаются пилотами. Почему? Потому что люди начинают не с вопроса «какую проблему мы решаем?», а с вопроса «как бы применить только что вышедшую нейросеть?». Это путь к нулевому ROI.
— Как тогда правильно выбрать процесс для внедрения?
— Есть три критерия, по которым мы отбираем задачи:
1. Стабильный и понятный бизнес-эффект. Не стоит запускать ИИ-проект, если не можете предварительно оценить экономию или дополнительную выручку.
Я считаю, что нужно идти во внедрение ИИ только в те процессы, где можем поставить A/B-тест или четкий замер: было время на операцию 5 минут - стало 1 минуту; была ошибка 8% - стала 4%. Если эффект невозможно измерить объективной метрикой (например, «улучшение качества сервиса» без NPS), проект сейчас не нужно запускать. Без численного подтверждения успеха вы никогда не докажете бизнесу, что деньги потрачены не зря.
2. Наличие простого и дешевого способа подключения готовой модели.
Мы не пишем модели сами. Для каждого процесса мы проверяем, есть ли на рынке готовая модель (API, open-source, коробочное решение), которую можно интегрировать в наш ландшафт за несколько недель без переписывания половины систем. Если подключение требует долгой доработки или стоит дороже потенциальной экономии - процесс не подходит.
3. Допустимая цена ошибки. Мы не внедряем ИИ в процессы, где ошибочное решение может привести к крупным финансовым потерям, утечки персональных данных/коммерческой тайны или репутационным рискам, пока не накопим статистику надежности.
— Что по поводу людей? Не заменит ли ИИ человека в скором будущем?
— Этот страх понятен, но он основан на ложной предпосылке. Давайте разделим две вещи: задачи и профессии. ИИ отлично заменяет человека в повторяющихся, рутинных, алгоритмизируемых задачах. Но он не заменяет профессию целиком. И, на мой взгляд, в обозримом будущем не заменит.
ИИ - это инструмент усиления, а не замены, он снимает с человека всю механическую работу: поиск информации в массивах данных, первичную обработку документов, стандартные ответы на однотипные запросы, составление черновиков отчетов. То, что раньше занимало у сотрудника три часа, теперь делается за две минуты.
Более того, ИИ ускоряет этапы процессов, которые раньше были узкими горлышками. Например, согласование типового договора: юрист тратил час на чтение, теперь ИИ за минуту подсвечивает рисковые пункты - юрист тратит пять минут на их оценку. Эффективность выросла, а не исчезла. Сотрудник не потерял работу, а стал быстрее и точнее.
Поэтому мой ответ: не бойтесь, что ИИ уволит людей. Бойтесь, что конкуренты вашей компании уволят вас, потому что их сотрудники с ИИ будут работать в пять раз быстрее вас без ИИ. А людям внутри компании нужно честно говорить, что часть рутинных функций уйдет. Но вместо них придут новые более интересные и требующие креативных решений и глубокого анализа.
— Какие подводные камни при внедрении ИИ-инициатив вы встречали на практике?
— Самый частый - иллюзия дешевизны эксплуатации. Сама по себе модель часто стоит недорого. Но это только верхушка айсберга. Дальше начинаются расходы на то, чтобы привести ваши входные данные в нужный формат, очистить их от чувствительной информации, на обработку ошибок модели (галлюцинации, невалидный вывод), на логирование и мониторинг результатов, на доработку смежных информационных систем, которые должны принимать ответы нейросети и корректно на них реагировать. Я видел проекты, где итоговая стоимость владения превышала изначальную смету в три раза именно за счёт этих скрытых работ. Покупка подписки на ИИ это не финиш, это только старт.
Второй камень - пренебрежение управлением изменениями. Внедрение ИИ - это изменение рабочих процессов, перераспределение ответственности, а для многих сотрудников и страх, что их заменят. Если подойти к проекту как к чисто технической задаче, не создавая видение, не вовлекая ключевых пользователей, не обучая их и не ломая старые привычки, - технология останется игрушкой для энтузиастов. В своей работе я использую модель Коттера: с командой создаём ощущение необходимости перемен, формируем управляющую коалицию, быстро получаем первые быстрые победы, а главное, внедряем изменения в корпоративную культуру. Без этого даже самая умная модель через месяц перестанет использоваться, потому что люди вернутся к привычным Excel и ручной проверке.
— То есть вы против хайповых внедрений - голосовых ассистентов в каждой итерации общения с клиентом, генеративных нейросетей для писем?
— Против, когда это делается «для галочки» или из страха отстать от конкурентов. Я видел компании, которые потратили миллионы на интеграцию ИИ в клиентскую поддержку, хотя средний чек и количество обращений не оправдывали таких инвестиций. Тот же эффект можно было получить на rule-based ботах за 10% бюджета.
— И последнее: почему CIO должен быть не только энтузиастом, но и скептиком?
— Он должен быть экономистом, бизнес-партнером. Его задача не угодить акционерам модным словом, а сохранить и приумножить капитал компании. Если внедрение ИИ дает чистый положительный денежный поток - отлично. Если нет, то подумайте ещё раз, тот ли процесс вы взялись автоматизировать с помощью ИИ. Истинный профессионализм сегодня измеряется не количеством нейросетей в резюме, а количеством проектов, которые показали свою эффективность.
Тг-канал Владимира, ИТ-директор с опытом 18+ лет в ИТ, где он рассказывает об ИТ трендах, новых технологиях, разбирает сложные менеджерские кейсы из своей практики.