Николай Чикишев world 13 июня 2026, 13:45

Корпоративный ИИ упирается не в KPI, а в старые рабочие привычки — мнение эксперта

Компании слишком часто внедряют искусственный интеллект как инструмент для ускорения старых процессов, а не как повод перестроить работу заново.

Оставить комментарий

Корпоративный ИИ упирается не в KPI, а в старые рабочие привычки — мнение эксперта

Компании слишком часто внедряют искусственный интеллект как инструмент для ускорения старых процессов, а не как повод перестроить работу заново.

Поводом для обсуждения на конференции Fortune Brainstorm Tech в Аспене стал случай Amazon, которая недавно закрыла внутреннюю таблицу лидеров токенмаксинга. Сотрудники начали использовать систему так, чтобы искусственно повышать свои показатели продуктивности.

По мнению участников дискуссии, это показывает более глубокую проблему: бизнес пытается измерять ИИ через административные метрики — минуты, часы и количество запросов, — вместо того чтобы менять сами рабочие процессы.

«Уровень инвестиций в технологии по сравнению с инвестициями в людей выглядит крайне перекошенным», — сказала Чайна Уайденер, вице-председатель Deloitte по технологиям, медиа и телекоммуникациям. По ее словам, на каждый доллар расходов только около 7 центов идет на людей, а 93 цента — на технологии.

Из-за этого экономический эффект от ИИ пока концентрируется у компаний с самыми большими ресурсами. Крис Беди, директор по работе с клиентами и советник по корпоративному ИИ в ServiceNow, заявил, что около 90% корпоративных сценариев использования ИИ сосредоточены на внутренней продуктивности и сокращении затрат, а не на росте выручки.

По данным исследования PwC, всего 20% компаний получают почти три четверти всей экономической выгоды от ИИ. Остальные, по словам Беди, в основном «играют в защиту» и из-за этого отстают.

Он призвал руководителей уходить от поверхностных разговоров о KPI, где эффект ИИ измеряют сэкономленными минутами и часами. Вместо этого компаниям нужно смотреть на более важные организационные результаты.

Бывший технический директор Paramount Фил Уайзер предложил создать централизованные инженерные команды, которые будут встраиваться в разные подразделения компании и помогать им заново переосмысливать конкретные бизнес-функции.

Отдельная проблема — недоверие сотрудников к ИИ. По словам Уайзера, молодые специалисты часто скептически относятся к технологии из-за большого количества ИИ-слопа — низкокачественного контента, созданного нейросетями. Из-за этого они не всегда понимают, зачем использовать ИИ, если он не делает их жизнь заметно лучше.

В Deloitte считают, что настоящий барьер для внедрения ИИ — психологический. По словам Уайденер, компаниям нужно не просто учить сотрудников новым инструментам, а помогать им «разучиваться» работать по старым схемам. Для специалистов, которые 20 лет добивались успеха с помощью привычных процессов, это сложный, но необходимый переход.«Если у вас проблема с доверием, у вас будет проблема с культурой», — добавила Уайденер.