Искусственный интеллект перестал быть просто новой интересной технологией. Он становится основой новой управленческой логики и фактором конкурентоспособности компаний. Что меняется на уровне процессов, архитектуры решений и управленческих моделей? Эти вопросы легли в основу панельной дискуссии «От цифровой трансформации к трансформации на основе ИИ» на ProcessTech X МТС Финтех, модератором которой стал Денис Окунев, технический лидер отдела внедрений Инфомаксимум.
Участниками дискуссии стали:
- Екатерина Гудимович, вице-президент, руководитель Операционного кластера МТС Финтех;
- Кирилл Сатюков, вице-президент, руководитель кластера по управлению качеством и эффективностью производства МТС Финтех;
- Сергей Хомяков, директор Департамента информационных технологий и цифрового развития ПАО «РусГидро»;
- Александр Ефимов, директор практики AI/ML GlowByte.
Краткое содержание дискуссии и основные выводы – в статье.
ProcessTech X МТС Финтех
От цифровизации к управлению на ИИ-скоростях
Открывая дискуссию, Денис Окунев отметил результаты опроса специалистов, которые ежедневно занимаются цифровыми трансформациями. Большинство участников считают, что фундамент трансформации уже заложен, а следующий шаг – ускорение процессов за счет ИИ. Более 60% признали, что внедрение должно оставаться под контролем человека, но при этом никто не доверяет ИИ полностью. С этого контекста стартовал первый вопрос: какие реальные возможности ИИ приносит в операционную деятельность?
МТС Финтех: ИИ перестраивает скорость принятия решений
По мнению Екатерины Гудимович, речь уже не только про операционные процессы: «Это другие скорости. Это как с поездки на лошади пересесть в современный самолет. Искусственный интеллект – это возможность вписать цели компании в повседневные управленческие решения – от инвестиций до найма и клиентского сервиса». Она отметила ключевой эффект: ИИ способен адаптировать производственные, сервисные и бюджетные решения под генеральные цели бизнеса. В качестве примера спикер привела кейсы из европейской практики, где закупочные комитеты частично заменены искусственным интеллектом для исключения человеческого влияния и ускорения процедур.
МТС Финтех: как выстроить приоритеты внедрения
Кирилл Сатюков поделился тем, как подход к внедрению логически структурируется на уровне всей организации. Компания собрала 90 инициатив и кластеризовала их по четырем осям: бизнес-эффект, трудоемкость реализации, технологическая готовность, риски и регуляторные ограничения.
В результате сформированы ключевые приоритеты:
- автоматизация разработки;
- повышение общей цифровой грамотности сотрудников;
- персонализация клиентского опыта;
- автоматизированные коммуникации с клиентами.
«Мы решаем не ради технологии, а ради конкретной проблемы клиента. Это база. А дальше – циклы тестирования, измеримый эффект и масштабирование».
GlowByte: боли «профессионального заказчика»
По словам Александра Ефимова, компании заметно разделяются на 2 типа:
- с конкретным прикладным запросом;
- с запросом на технологическую трансформацию.
Вторая группа чаще сталкивается с ключевой проблемой: «Компании хотят сначала стать профессиональными заказчиками. Научиться формулировать задачи и ожидать правильный результат». Александр отметил важность культуры экспериментов: первые версии моделей могут быть несовершенными, и это нормальная точка входа.
РусГидро: новые ограничения – инфраструктурные и человеческие
Сергей Хомяков подчеркнул, что большинство первых кейсов внедрялись легко – там, где были заказчики, которые точно понимали, чего хотят.
Но при росте масштаба появились новые особенности:
- стоимость вычислительных ресурсов становится отдельным фактором эффективности проекта;
- данные оказываются структурированы недостаточно качественно;
- сотрудники не всегда готовы отдавать экспертизу «на обучение модели».
«Человек должен передать свое знание модели. И это часто воспринимается не как вклад в развитие, а как передача заслуг от подразделения к ИТ-команде». Из-за этого некоторые кейсы не доходят до промышленных результатов.
«Что произойдет, если завтра искусственный интеллект запретят? Какие риски это несет для компаний?»
Мы уже не готовы отказаться от скорости и персонализации. Как пользователь ИИ – от сервисов, которые экономят мне недели времени. Для компаний это означает потерю скорости, ухудшение клиентского опыта и снижение конкурентоспособности.
ИИ отменится только в тот момент, когда его перестанут замечать. Когда он станет естественной частью среды. Тогда исчезнет сам термин, останется просто привычная функция.
Если запретить ИИ в клиентских процессах, появятся компании, которым регулятор разрешит. Значит, банкам будет нечем конкурировать – будет просадка по продуктам, выручке, доходности.
Мы потеряем скорость. Снова начнем «работать руками». Фактически откатимся назад и будем вынуждены искать способы вернуть привычное качество обслуживания и решений.
Итоги
ИИ выходит за рамки инструментальной роли. Он меняет организационную архитектуру и логику управления.
Главные выводы участников:
- искусственный интеллект усиливает не процессы, а способность компании достигать цели быстрее;
- определяющим фактором становится качество и полнота данных;
- инфраструктурная стоимость перестает быть фоновым параметром, она входит в расчет ROI;
- компании переходят от роли «исполнителя процесса» к роли управления параметрами процессов;
- возможность экспериментировать становится ядром зрелости.
ИИ-сценарии больше не выглядят «неконкретной перспективой», они формируют эмоцию клиента, стоимость сервиса и динамику управления. И как отметили участники, именно скорость в принятии решений станет главным фактором конкурентного будущего.
Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов — в нашем телеграм-канале.
