Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы идёт непросто. Одна из причин — расхождение в том, как видят роль ИИ разные стороны. Пользователи, будь то сотрудники или клиенты, ждут от технологии помощи в рутинных задачах: быстрый поиск информации, автоматизация отчётов, подсказки при принятии решений. Менеджеры же чаще рассматривают ИИ как способ сократить издержки, повысить производительность или даже заменить часть персонала. Этот разрыв между ожиданиями и реальным применением становится источником конфликтов и разочарований.
Показателен пример с чат-ботами. Сотрудник хочет, чтобы бот быстро находил нужные документы или отвечал на типовые вопросы клиентов, экономя время. Руководство при этом нередко ставит задачу перевести на бота как можно больше диалогов, чтобы уменьшить штат колл-центра. В результате бот оказывается перегружен нестандартными запросами, которые он не тянет, а пользователи злятся из-за невозможности достучаться до живого оператора. Вместо упрощения работы все получают дополнительный стресс.
Похожая ситуация складывается и с инструментами аналитики. Аналитик хотел бы, чтобы ИИ сам находил аномалии в данных и предлагал гипотезы, а менеджер ждёт от системы готовых решений — например, какой товар продвигать или кого уволить. Но ИИ не даёт ответов на такие сложные вопросы, он лишь обрабатывает массивы информации. Когда руководитель видит, что система не оправдывает его ожиданий, он делает вывод о бесполезности технологии, хотя на деле она просто использовалась не по назначению.
Ключевая проблема — отсутствие диалога между теми, кто внедряет ИИ, и теми, кто с ним работает. Менеджеры часто принимают решения о покупке или разработке решений, не спрашивая конечных пользователей, что им действительно нужно. Пользователи, в свою очередь, не всегда могут сформулировать свои потребности, потому что не до конца понимают возможности технологии. В итоге ИИ превращается в дорогую игрушку, которая не приносит пользы ни тем, ни другим.
Чтобы исправить ситуацию, компаниям стоит пересмотреть подход к внедрению. Вместо того чтобы сразу ставить задачу полной замены сотрудников или тотальной автоматизации, нужно начать с малого: провести опросы, собрать обратную связь, пилотировать ИИ на отдельных участках. Важно чётко разделять, где ИИ выступает как инструмент — помогает человеку, а не заменяет его, — а где действительно может взять на себя рутину. Только поняв разрыв между ожиданиями и реальностью, можно выстроить стратегию, которая устроит всех.
Пока же многие проекты по внедрению ИИ буксуют именно из-за этого недопонимания. Руководители ждут от технологии чуда, а сотрудники — подвоха. И те и другие оказываются в проигрыше. Компании, которые первыми научатся слышать обе стороны, получат реальное преимущество, а не просто модную вывеску «у нас есть ИИ».
