Один из десяти: глава QuantumBlack объяснил, почему большинство ИИ-проектов так и не выходят из пилотов

78% компаний используют искусственный интеллект, но только 17% видят значимое влияние на прибыль — такие данные приводит McKinsey в исследовании «The State of AI». Большинство застревают на уровне пилотов, и только один из десяти ИИ-проектов доходит до реального внедрения.

Digital Business Finance поговорил с главой QuantumBlack, AI by McKinsey — одной из крупнейших глобальных организаций в области исследований искусственного интеллекта, объединяющей свыше 5000 специалистов из более чем 40 стран мира, — Александром Сухаревски о том, что делать компаниям для реального внедрения ИИ, как Казахстану развивать собственные разработки и почему филологи работают с искусственным интеллектом эффективнее программистов.

От экспериментов к реальной ценности

— Александр, многие компании относятся сегодня к ИИ как к эксперименту: «поигрались и забыли». Но есть и те, кто действительно ощутил ценность. Что их отличает?

— По статистике, настоящее внедрение ИИ происходит только в 11% случаев. Только один из десяти проектов в ИИ переходит в производство и становится частью бизнес-процесса. Все остальное остается на уровне пилотов и попыток.

Происходит это не потому, что руководители относятся к ИИ несерьезно, а потому что подход недостаточно комплексный. Если вспомнить слова Льва Толстого: «Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастлива по-своему». Так вот, эти 11% успешных компаний очень похожи. У них один рецепт, которому они следуют. Использование данного метода позволяет кратно повысить успех внедрения.

— Раскройте этот рецепт.

— Вы должны не просто вставить технологию в устаревшие процессы, а полностью переизобрести бизнес. Понять, как делать действие не за доллар, а за несколько центов. Или как предоставить качественно другую услугу или запустить кардинально новый продукт. Это требует вдохновения, воображения и креативности.

Если брать практические шаги, то вот первый: переизобретение основных этапов цепочки создания стоимости. В каждой компании в среднем их от трех до восьми.

Второй: данные и IT-архитектура. Надо полностью переделать архитектуру, чтобы обеспечить модульность и позволить всем данным быть доступными. Это вопрос перераспределения власти и политики внутри организации, потому что данные означают полномочия.

Третий: собрать достаточно квалифицированных технических специалистов, которые обеспечат внедрение.

Четвертый: обучить весь коллектив понимать, как использовать ИИ, почему этого не стоит бояться, и как с ним лучше взаимодействовать для развития собственных навыков.

Пятый: переделать организационную структуру, потому что в компании появляются не просто люди, а виртуальные помощники, агенты. Теперь вы управляете и людьми, и виртуальными помощниками.

Шестой: система управления изменениями. Мы, люди, не очень любим меняться. Важно понять, зачем эти изменения нужны организации и каждому сотруднику лично. Как будет выглядеть история успеха? Насколько она вдохновляет? Какие выгоды для каждого из участников процесса?

Важно, что шаги надо сделать все. Нельзя выбрать первый или третий шаг. Когда мы учитываем вероятность успеха на каждом этапе, довольно очевидно, почему приходим к 11% успеха. Важно уделять внимание не только технологиям. Инструменты будут меняться, но ключевой задачей становится создание платформы как технологической, так и человеческой, на базе которой организация сумеет успешно и эффективно использовать технологии для создания стоимости.

— Звучит масштабно. Это под силу только крупным компаниям?

— На самом деле это под силу амбициозным компаниям, которые настроены серьезно. Меняться всегда трудно. Тем более, в этом случае изменения не просто человеческие, они еще и технологические.

Мы проанализировали около 300 компаний из разных секторов, разного возраста, масштаба, географий и направлений, где произошли настоящие изменения с измеримыми результатами в финансовых отчетах. Часть описаны в нашей книге «Rewired» (новое издание которой выйдет в первой половине 2026 года). Всех их объединяет подход к трансформации.

Учитывая, что у Казахстана есть богатый человеческий капитал, амбиции, много локальных данных со своими особенностями, мы уже видели ряд компаний, которые являются действительно передовыми в своей сфере на международной арене. Ввиду того, что экономика очень конкурентная, и есть серьезная человеческая база, компании с развивающихся рынков часто идут впереди. Особенно если посмотреть на банковский сектор, розницу или отдельные госуслуги.

Роль первого лица

— В вашем исследовании «The State of AI» вы подчеркиваете, что трансформация невозможна без вовлечения руководства. Каким должен быть такой руководитель?

— Трансформация в компании начинается с первого лица. Если руководитель смотрит на ИИ как на эксперимент или задачку для департамента технологий, то лучше и не начинать.

Большинство управленцев никогда не изучали технологии. Они профессионалы своего дела, но не заканчивали факультеты по математике или кибернетике. Они могут быть гениальны в других направлениях, но, если бы вопрос о необходимости использования ИИ не стоял сегодня так остро, не факт, что они бы вообще этим заинтересовались.

Это долгий, непростой процесс, требующий многих изменений и влияния на людей. Пока первое лицо не поймет, зачем бизнесу нужен ИИ, и что это основная стратегическая задача, внедрение почти невозможно. Руководитель должен ежедневно, засучив рукава, быть лидером процесса, подавая пример сотрудникам. Быть лидером изменений.

— У вас есть программа обучения для руководителей?

— Да, один из продуктов, который у нас есть, называется Quantum One. Это двухдневный курс базовых навыков в искусственном интеллекте для первого лица: собственников компаний, председателей советов директоров или генеральных директоров.

За два дня человек знакомится с тем, что такое искусственный интеллект, как работают алгоритмы. Он или она даже пишет код. Представляете, генеральный директор или представитель совета директоров пишет код. Не для того, чтобы стать программистом, а чтобы понять возможности и ограничения технологии и влияние на системы управления.

После двух дней человек выходит с базовым словарным запасом и пониманием ключевых блоков трансформации. Он начинает задавать себе и команде вопросы: что мы делаем? Какой у нас план действий? Уполномочили ли мы наших лучших специалистов переизобрести нашу бизнес-модель с учетом технологий? Останутся ли наши конкурентные преимущества незыблемыми?

Курс проводится с одним условием: руководитель готов действительно потратить эти два дня без телефонов, без отвлечений, полностью сконцентрировав внимание на обучении.

78% используют, 17% видят результат

— В вашем исследовании указано, что 78% компаний используют ИИ, но только 17% видят значимое влияние на прибыль. Почему так происходит?

— Есть очень много шагов, если не делать которые, то упускаешь прибыль. Давайте возьмем пример. Сейчас модно говорить про ИИ-агентов, про агентские трансформации. Вы наверняка в своей работе используете какие-то инструменты, чтобы написать текст, переформатировать фотографию или что-то проанализировать. Это полезно, но ограниченно влияет на вашу продуктивность. Это оторванная задача, которая просто даст вам больше времени, чтобы, например, выгулять собаку или выпить кофе, но принципиально ничего не изменит.

Если же мы возьмем весь процесс создания контента, начиная от исследований, подготовки вопросов, анализа ответов, проверки этих ответов, и вы действительно захотите оптимизировать процесс, а не просто использовать инструменты на базе ИИ, тогда результат будет другой. Вы поймете, что это в первую очередь затронет то, как вы делаете свою работу, на что уходят ваши усилия, какие источники данных вы используете и только косвенно сами инструменты.

На сегодняшний день большинство компаний останавливаются на точечных решениях, а не смотрят на процесс от начала до конца и не пытаются его переизобрести.

Новые возможности и персонализация

— В своей книге Digital at Scale вы написали, что изменения нужны даже там, где все хорошо. Спустя шесть лет после публикации книги что-то поменялось?

— Много где хорошо. Любая компания должна задать себе два вопроса. Первый: что происходит с моим конкурентным преимуществом на фоне новых трендов и вызовов? Он укрепляется или ослабевает? Второй: какая создается возможность? Что я могу сделать? Как я могу создать новую реальность в моем секторе?

Например, мы много лет говорили про персонализацию услуг и продуктов. Мы с вами потребляем информацию по-разному, любим разные вещи. В свое время было дорого создать каждому человеку индивидуальное предложение. Сейчас это возможно, и экономика такой услуги сходится.

Какие возможности кроются за новой экономической моделью? Давайте посмотрим на будущее через призму прошлого. В 1980-е годы чилийский экономист Макс-Неф посмотрел на базовые человеческие потребности: любовь, самовыражение и так далее. Несмотря на развитие технологии, мы все еще остаемся людьми и работаем со всеми этими потребностями.

Если посмотреть на мир сегодня, наверное, единственная потребность, которая была удовлетворена при нажатии одной кнопки с позитивной экономикой услуги, это передвижение из точки А в точку Б. Вы нажимаете, приезжает такси, уезжаете в другую точку.

Как выглядит эта кнопка для других ваших потребностей? Допустим, вы хотите получить совет психолога или консультацию личного тренера. До недавнего времени одну такую кнопку было очень трудно сделать, потому что у нас разные потребности, и это очень дорого для каждого человека прописывать личную программу. Сейчас эта возможность появилась, это стало экономически выгодно.

— Вы говорите, что не было одной кнопки для психолога. Как же нет? Я скачиваю приложение и нажимаю.

— Сколько приложений такси вы используете в Казахстане? Одно-два. Вы просто находите в любой стране такси, которое устраивает по цене, по сервису, и двигаетесь. Есть ли одно такое по психологии на сегодняшний день?

В прошлом было очень дорого создать хорошего индивидуального психолога для вас и для меня, с учетом всех наших индивидуальных особенностей. Сейчас же появилась персонализация. Или другой пример. В свое время рутинная работа стоила довольно дорого. Сегодня мы полностью переформатируем высказывание Томаса Эдисона: 1% вдохновения и 99% тяжелой работы. Вдруг у нас остается 99% времени для вдохновения и креатива, а тяжелая работа может делаться искусственным интеллектом.

Человеческий фактор

— Эксперты говорят, что еще одной главной проблемой при внедрении ИИ является внутренний саботаж сотрудников. Так ли это, и что делать руководителю?

— Действительно, самое трудное — меняться самому человеку. Несмотря на то, что мы часто обсуждаем бюджеты, связанные с использованием технологии, по нашему опыту на каждый доллар, что организация тратит на технологию, надо бюджетировать от трех до пяти долларов на человеческий фактор (обучение, системы мотивации и изменения поведения).

Почему это важно? Для того чтобы обучить людей, что такое технология, какие у нее ограничения и возможности, как правильно ее использовать. В результате поверить этой технологии, объяснить, что технология не заменяет во многих случаях человека, она его дополняет.

Вы видите это по себе. Когда вы используете ИИ в первый раз, вы получаете определенные результаты. Когда вы уже поработали несколько часов, недель или лет, вы намного более четко можете выразить свою потребность и настроить алгоритмы, чтобы результаты были более релевантны для вас.

Более базовая задача: как коллеги из коммерции будут сотрудничать с людьми из технологического блока, которые иногда говорят на других языках, выглядят по-другому, у которых другой демографический профиль? Как этим двум частям организации работать вместе? Не заставить, а вдохновить, потому что заставить ничего не получится.

Поэтому я не думаю, что работники саботируют ИИ. Скорее есть отсутствие понимания, из этого исходит вся гамма человеческих эмоций.

— Вы говорили, что на каждый доллар в технологию нужно 3-5 долларов в людей. Но где Казахстану брать этих специалистов? Переучивать своих или переманивать из-за рубежа?

— Речь идет не только о технологических специалистах, а обо всех остальных сотрудниках. В первую очередь необходимо предоставить им базовые знания для внедрения технологии в их профессиональной сфере: объяснить возможности и потенциальные риски, обучить эффективной модели взаимодействия с техническими специалистами и мотивировать на постоянное развитие навыков и доработку инструментов.

Я считаю, что использование ИИ меняет парадигму. Сейчас впервые общаться с технологией можно на нашем обычном языке. Я вижу, как филологи могут работать с технологией иногда более эффективно, чем инженеры. Потому что они менее косноязычны и могут гораздо лучше вербализовать, что хотят на выходе. А это действительно непросто — вербализовать, что вы хотите.

Роль человека

— За 25 лет работы с ИИ вы наверняка видели громкие провалы проектов. Можете рассказать о самой поучительной неудаче, когда сам ИИ ошибался или давал неправильные рекомендации? Что пошло не так, как компания на это отреагировала, и какой урок из этого можно извлечь?

— Возвращаясь к началу нашего разговора, провалы или ограниченная реализация потенциала проектов происходят из-за отклонения от комплексного подхода к трансформации. Основной урок: невозможно ограничиться внедрениями только в нескольких блоках, а необходимо одновременно добиваться прогресса по всем элементам трансформации — стратегическое видение, архитектура, данные, навыки, модель управления и внедрение изменений. Также важно понимать, что не все может сразу получиться идеально, и видеть цифровую трансформацию как путь постоянного развития, а не одноразовое действие.

— Сегодня многие продолжают бояться, что ИИ вытеснит людей. Но судя по отчетам McKinsey, спрос на таланты в ИИ растет, а не падает. Как вы объясняете это противоречие, и какие роли будут ключевыми в будущем?

— Я считаю, это более точно даст нам понять, кто такой человек, какие уникальные у нас качества. Например, подумайте про волю. Это очень серьезное качество, которое у нас есть.

Второе: станут очень важными качество идеи и креативность, потому что, еще раз, какую-то рутинную работу за нас сделает машина. Но именно сама идея и незаурядный взгляд может прийти от людей.

Третье: так как мы все стремимся сделать этот мир лучше, как минимум не только для себя, но и для наших детей, при любом применении искусственного интеллекта надо подумать, что мы делаем с использованием искусственного интеллекта, что делает нас самих, наш мир лучше?

Уже стало понятно, что ИИ не про замену человека, а про раскрытие его лучших качеств.

Вам может быть интересно

Чем ИИ реально полезен бизнесу? Обсудили эксперты BigTech-компаний на Digital Bridge 2025