5 шагов внедрения ИИ: чек-лист от топ-менеджера inDrive в Казахстане
Как сделать так, чтобы ИИ действительно приносил пользу бизнесу? В inDrive подошли к этому как к трансформации всей системы знаний, а не просто установке нового ПО. Результат: обращения клиентов начали решаться на 85% быстрее, а сотрудники тратят меньше времени на поиск информации. Арай Бекембаев, кантри-менеджер inDrive, делится ключевыми выводами.
Горячий тренд
Ежедневно в мире выходят тысячи статей и постов с советами, как внедрить ИИ в свой бизнес или работу, а новости от OpenAI мгновенно влияют на повестку — и технологическую, и деловую.
Интерес к ИИ в Казахстане не менее высок: стартапы используют нейросети, крупный бизнес экспериментирует с автоматизацией, а сотрудники осваивают ChatGPT и другие инструменты. Перечень задач, которые решают казахстанские специалисты с помощью искусственного интеллекта, широкий – от генерации изображений до обучения школьников. Но, к сожалению, такой уровень интереса еще не значит, что все ИИ-проекты успешны. Согласно исследованию корпорации RAND, более 80% проектов с ИИ не приносят ожидаемого результата. Основная причина неудач чаще всего не в технологиях, а в неправильном подходе.
В inDrive мы тоже начали с экспериментов. Но быстро поняли: чтобы ИИ начал работать, его нужно не просто «внедрить», а встроить в бизнес-процессы. Рассказываю, как мы внедряли ИИ, каких результатов достигли и что в этом помогло.
ИИ – это не просто софт
На мой взгляд, ключевая проблема не в технологиях, а в фундаментальном непонимании природы искусственного интеллекта. Для сравнения: обычная программа всегда даст 2 при сложении 1+1. А что скажет ИИ? "Скорее всего 2, но зависит от контекста". И это не ошибка — это особенность системы, работающей с вероятностями вместо жестких правил.
Такой подход нам помог выработать систему в реальных, а не лабораторных, условиях. Кроме того, не просто внедрили отдельные инструменты – мы перестроили всю информационную архитектуру компании, чтобы сделать ее понятной для ИИ.
Результаты говорят сами за себя:
Для сотрудников:
✓ Одна неделя сэкономлена на адаптации каждого нового сотрудника.
✓ 5–10% экономии времени на поиск информации и поддержку.
Для клиентского опыта:
✓ Разрешение обращений на 85% быстрее.
✓ 96% фотографий проверяются и модерируются автоматически.
ИИ также поддерживает нашу бизнес-модель inDrive, основанную на переговорах между водителями и пассажирами. В отличие от других сервисов, у нас пассажиры сами предлагают стоимость поездки.
Почему ИИ не работает в условиях “корпоративной амнезии”
Внедряя искусственный интеллект, мы столкнулись с проблемой, характерной для большинства компаний — "корпоративной амнезией". Этот термин описывает ситуацию, когда критически важные знания существуют только в головах отдельных сотрудников, а не в доступных системах.
Представьте, что происходит, когда новый сотрудник приходит в компанию. Он задает простой вопрос вроде 'Как подать заявление на больничный?' и получает пять разных ответов от пяти разных коллег. Теперь представьте, что вы пытаетесь научить этому ИИ.
Симптомы корпоративной амнезии знакомы каждому руководителю:
- Документы теряются в цифровом пространстве.
- Новичкам требуются недели, чтобы разобраться в базовых процессах.
- Команды постоянно "изобретают велосипед", не зная о существующих решениях.
- При уходе ключевых сотрудников компания теряет бесценные знания.
В такой среде ИИ обречен на провал: "мусор на входе – мусор на выходе". Без доступа к структурированным знаниям даже самая продвинутая система будет бесполезна.
Пять шагов к успешной ИИ-трансформации
Осознав масштаб проблемы, мы разработали пятиступенчатую методологию внедрения ИИ. Этот подход выходит за рамки технологий и затрагивает структуру всей организации.
1. Изменение мышления
Первый и самый важный шаг – помочь командам понять, что ИИ работает по иным правилам, чем традиционное ПО. Мы изменили подход к восприятию искусственного интеллекта, отказавшись от ожидания безупречной точности и приняв его вероятностную природу. Команды учатся формулировать запросы, анализировать результаты и понимать ограничения ИИ.
2. Индексирование данных
На втором этапе провели масштабную работу по систематизации корпоративных знаний. Создали всеобъемлющие индексы документации, процедур и коммуникаций, превращая разрозненную информацию в структурированную базу знаний.
Могу сказать, что это похоже на генеральную уборку офиса. Сначала кажется, что это отнимает время от 'настоящей работы', но потом вы понимаете, насколько эффективнее стали процессы. Ведь этот процесс индексирования сам по себе помогает систематизировать информацию и создает фундамент для следующих шагов.
3. Внедрение умного поиска
Третий шаг — создание системы поиска, которая понимает смысл запросов, а не только ключевые слова. Это значительно повысило доступность информации и сократило время, затрачиваемое на поиск нужных данных.
Раньше, чтобы найти нужный документ, вы должны были знать, как он назван в системе. Теперь достаточно описать, что вам нужно, своими словами.
4. Слой ассистентов
На четвертом уровне разработали ИИ-ассистентов, обученных на корпоративных знаниях и понимающих специфику конкретных отделов.
В отличие от общедоступных моделей типа ChatGPT, наши ассистенты знают историю компании, понимают наши процессы и могут давать действительно полезные рекомендации в контексте нашего бизнеса.
5. Слой агентов
Вершина пирамиды – создание автономных ИИ-систем, способных самостоятельно выполнять определенные задачи. У нас такие агенты взяли на себя проверку документов и часть клиентской поддержки.
ИИ теперь может выполнять работу, а не просто предоставлять информацию. Мы внедрили автоматизацию с соответствующим контролем со стороны человека и создали систему обратной связи для повышения эффективности. При этом автономия ИИ-агентов должна иметь четкие границы. Никаких острых предметов для ваших ИИ-помощников!
Как выстроить продуктивные отношения с ИИ
Мы прошли через несколько стадий развития отношений с ИИ – от восприятия его как обычного инструмента до построения полноценного партнерства.
На мой взгляд, ИИ – это, пожалуй, самая 'человеческая' технология, которую мы когда-либо создавали. Он разговаривает, учится, ошибается и совершенствуется – почти как живой коллега. И этот процесс продолжается.
Эта эволюция отношений происходит в четыре этапа:
- Эра инструментов: ИИ воспринимается как софт для решения конкретных задач.
- Появление доверия: Команды начинают полагаться на рекомендации ИИ.
- Партнерство в знаниях: ИИ становится проводником к корпоративной информации.
- Диалоговое будущее: Работа превращается в постоянное взаимодействие человека и машины.
Сейчас мы уже наблюдаем, как некоторые команды переходят к третьему этапу. Это меняет не только процессы, но и саму культуру работы.
Практические шаги для внедрения ИИ
Независимо от размера вашей организации и бюджета, можно начать подготовку к эффективному внедрению ИИ уже сегодня:
- Проведите аудит корпоративных знаний. Где хранится критически важная информация? Насколько она доступна? Что происходит, когда ключевой сотрудник уходит в отпуск или увольняется?
- Начните документировать неформальные знания. Создайте систему, в которой команды будут фиксировать не только решения, но и контекст принятия этих решений.
- Используйте существующие инструменты с ИИ-возможностями. Современные бизнес-приложения уже включают базовые функции искусственного интеллекта. Начните с них, чтобы дать командам опыт взаимодействия с ИИ.
- Обучайте сотрудников новому мышлению. Помогите командам понять вероятностную природу ИИ и то, как правильно формулировать запросы и оценивать результаты.
- Создайте культуру обратной связи. Поощряйте сотрудников делиться как успехами, так и проблемами при работе с ИИ-системами.
Перефразирую знаменитое высказывание Питера Друкера: "Культура «съедает» модели на завтрак. Я уверен, что организационная готовность важнее технического совершенства ИИ. Тем компаниям, которые стремятся успешно внедрить искусственный интеллект, могу дать совет: прежде чем инвестировать в модные ИИ-модели, вложитесь в трансформацию знаний вашей организации. Сделайте их структурированными, доступными и понятными не только для людей, но и для машин.
Заключение: будущее принадлежит гибридному интеллекту
Наш опыт доказывает: искусственный интеллект может стать мощным конкурентным преимуществом, но только при правильном подходе. Компании, которые воспринимают ИИ как обычное программное обеспечение, неизбежно столкнутся с разочарованием. А те, кто перестроит свое мышление и организационную структуру, откроют новые горизонты эффективности.
Будущее принадлежит не искусственному интеллекту и не человеческому интеллекту по отдельности, а их продуктивному сочетанию. Мы создаем организацию, где люди сосредоточены на творческой и стратегической работе, а ИИ усиливает их возможности и берет на себя рутину.
Первый шаг к этому будущему – изменить свое восприятие. Перестать ожидать от ИИ совершенства как от программы и начать работать с ним как с талантливым стажером – с огромным потенциалом, но требующим правильного руководства и контекста.
