Три подхода к внедрению ИИ: какой дает эффект в прибыли

На «Эдвайзери борде» обсудили подходы к внедрению ИИ в компании.

3 эксперта, 3 мнения — в лучших традициях. Проблема в том, что все правы по-своему.

Сформулирована на борд задача:
Предложить варианты и подходы к внедрению ИИ в компании, чтобы увидеть результат в прибыли.

Подход 1.
Выявить трудоемкие повторяющиеся процессы, связанные со сбором, систематизацией и обработкой данных. (Любые типа запросов в кадры, в бухгалтерию, аналитика, писабма, проверка договоров и прочее).
Сделать эталонную базу и натравить ИИ, чтобы делал механическую работу за сотрудников.
Эффект прибыли — снижение временных затрат и стоимости операций. По практике шансы на эффект в прибыли 50/50, но быстро.

Подход 2.
Спроектировать образ ИИ компании, опираясь не на текущие процессы, а на то, как они должны быть по бенчмарку лидеров. Фактически сделать точку Б цифровой трансформации и проектировать использование ИИ уже той компании в точке Б. Проект большой и сложный, но гарантированно дает эффект. Однако стоимость реализации проекта и сроки существенно больше П1. Риски «не угадать», «не добежать командой» высоки. Фактически нужно быть первопроходцем в консервативной отрасли. Дорого и рискованно.

Подход 3.
Начать с обучения сотрудников ИИ. Дать каждому доступ, провести обучение, нанять ментора/амбассадора по ИИ. Сотрудники довольно быстро поймут потенциал и возможности ИИ, и после этого предложенные инициативы будут иметь значительно более высокий эффект внедрения. Медленно, без резких движений, не затратно, но чем больше наработко, тем качественнее и лучше изменения. Хорошо ложится методика Адизеса: 70% на подготовку, 30% на реализацию без сопротивления.

Мы выбрали, и вам придется.
За что вы голосуете?))