Сбер: чем выше индекс зрелости операционной модели компании, тем больше отдача от ИИ, но 50% компаний буксуют в масштабировании

Примерно у половины компаний (52%), которые уже получили измеримый положительный эффект от ИИ, возникают сложности при переносе этого опыта на другие процессы. К такому выводу пришли эксперты Операционного центра Сбербанка в исследовании «Индекс зрелости операционной модели российских компаний в эпоху ИИ», которое представят на форуме «Искусство трансформации. Путь к операционной эффективности». Участники обсудят, как технологии меняют принципы организации и работы бизнеса.

Эксперты оценили семь элементов операционной модели: стратегию, управление и ответственность, процессы, данные, технологии и ИИ, компетенции сотрудников, а также способность закреплять и масштабировать полученный эффект. Опрос проводился среди нескольких десятков компаний крупного, среднего и малого бизнеса из сфер промышленности, энергетики, АПК, транспорта, финансов и других отраслей экономики.

Исследование показывает: измеримый эффект от ИИ заметно чаще встречается там, где операционная модель в целом развита сильнее и технологии подкреплены выстроенными процессами, качественными данными и механизмами управления. Среди компаний с низким уровнем зрелости об измеримом результате от ИИ сообщили 50%, со средним — 74%, с высоким — 89%.

Размер бизнеса почти не играет роли. Об измеримом эффекте от ИИ сообщили 72% крупных компаний и 73% представителей МСБ. При этом крупные компании чаще развивают общую инфраструктуру данных и аналитику, а МСБ — автоматизирует отдельные повторяемые операции.

Один из главных вызовов начинается уже после апробации ИИ-решения. Компании в целом научились выстраивать процессы, но закрепить результат и распространять его на другие подразделения — для многих пока слишком трудная задача.

У 52% компаний, уже получивших измеримый эффект от ИИ, способность к масштабированию всё ещё остаётся слабой. Отдельный успешный ИИ-кейс внедрения ещё не означает, что организация готова использовать такую практику в других бизнес-процессах.

По мере роста зрелости меняется и роль автоматизации. Менее зрелые компании чаще используют технологии для подготовки отчётности, аналитики и прогнозов. Более зрелые всё чаще передают технологиям выполнение самих повторяемых операций. Искусственный интеллект постепенно переходит от работы с информацией к непосредственному участию в бизнес-процессах.

Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка:

«Сегодня главный вопрос уже не в том, может ли компания запустить успешный ИИ-проект. Важно, способна ли она встроить его в ежедневную работу, обеспечив необходимую инфраструктуру, и повторить результат в других процессах и подразделениях. Технология сама по себе не компенсирует слабые процессы, разрозненные данные или неясную ответственность. Следующий этап ИИ-трансформации — развитие всей операционной модели, где стратегия, данные, технологии и люди работают как единая система. И это в том числе важный элемент руководства AI-Disrupt PDLC, где ценность создаёт не технология сама по себе, а встроенность искусственного интеллекта в бизнес-процессы с самого начала жизненного цикла продукта».