Когда компания решает внедрять ИИ, первый вопрос обычно один: с чего начать. Ответ зависит от того, где компания сейчас. Там, где люди ещё толком не пробовали ИИ на своих задачах, ставить цели рано: мерить пока нечего. Там, где сотрудники уже сами приносят задачи, без цели и замера как раз не обойтись.
Мы различаем три стадии: попробовать, среда, метрики. У каждой своя задача, а путаница начинается, когда инструменты одной стадии берут на другой.
Три стадии
Стадия 1. Попробовать. Задача одна: чтобы люди начали пробовать ИИ на своих задачах. Сами по себе пробы идут у немногих энтузиастов, у остальных они не начинаются вовсе, поэтому эту стадию компания организует сама. Нужен доступ: рабочий, без личных карт и обходных путей, с простым правилом, какие данные туда можно отправлять. Это тоже инфраструктура, только минимальная. Целей и KPI на этой стадии нет совсем.
Результат первой стадии в часах не измеряется. Он виден по-другому: кто втянулся, на каких задачах люди возвращаются к инструменту, где он им помог и где они его бросили.
Стадия 2. Среда. Когда пробы прошли, можно всерьёз решать, к каким внутренним документам и системам подключать модель, как устроить песочницу, в которой сотрудник соберёт прототип под свою задачу, и кто всё это будет содержать. На первой стадии такой разговор был бы гаданием. Теперь понятно, под что строить: люди сами приносят задачи, которые хотят отдать ИИ.
Стадия 3. Метрики. Когда в среде появились задачи, которые люди решают с ИИ регулярно, их можно и нужно мерить: сколько раз в месяц делается операция, сколько она занимает, сколько людей в ней задействовано, до и после. Из этих задач удобнее всего выбирать процесс для пилота. Теперь у цели есть основа: есть с чем сравнивать, есть привычка, и сотрудник понимает, что меряют работу, которую он сам принёс. Как устроить такой замер и посчитать окупаемость, мы подробно разбирали в статье «ИИ в бизнесе: как не сжечь бюджет и не отстать».
Типичная путаница: цель на первой стадии
Компания, где ИИ толком никто не пробовал, часто начинает сразу с третьей стадии: выбирает процесс, ставит цифру, запускает пилот и меряет «до» и «после». Логика понятная, руководителю нужно знать, за что он платит.
Только цель предполагает, что люди уже понимают, зачем им ИИ в работе. На первой стадии этого понимания нет. У одних нет рабочего доступа, только личная подписка, оплаченная своей картой. У других доступ есть, но ИИ остаётся вкладкой, которую открывают по особому случаю. И почти никто ещё не видел, где инструмент экономит час, а где выдаёт уверенную ерунду. Цель, спущенная сверху, остаётся для людей чужой цифрой.
Допустим, отделу ставят цель сократить время на подготовку коммерческого предложения на треть. Обосновать эту цифру никто не может: руководитель не знает, что ИИ даст именно в этом отделе, сотрудники тоже, и число берётся из чужих кейсов. Замер в первые недели покажет в основном время на учёбу, потому что человек только привыкает формулировать задачу и проверять ответ.
Итог предсказуемый: цель не достигнута, отчёт плохой, и компания делает вывод «попробовали, не пошло», хотя толком ещё не пробовала.
Как понять, на какой стадии вы
Хватит трёх вопросов, отвечать на них лучше по порядку.
Есть ли у сотрудников рабочий доступ к ИИ? Рабочий значит оплаченный компанией, без личных карт и обходных путей, и с понятным правилом, какие документы туда можно отправлять. Если такого доступа нет, вы на первой стадии, даже если несколько энтузиастов давно пользуются своими подписками.
Пользуются ли им по делу? Спросите нескольких человек из разных отделов, где ИИ помог им на прошлой неделе. Если в ответ звучат конкретные задачи, а люди начинают жаловаться, что модель не знает ваших шаблонов, документов и систем, пора переходить ко второй стадии. Если отвечают «пробовал пару раз», доступ у вас есть, а первая стадия ещё не пройдена.
Есть ли задачи, которые с ИИ уже решают регулярно? Такие, которые делают каждую неделю, и делает их не один человек. Если такие задачи есть и вы можете сказать, сколько эта операция занимала раньше, у вас есть что мерить. Это третья стадия.
Стадия редко бывает одна на всю компанию. Отдел продаж может уже приносить задачи, а бухгалтерия ещё не пробовать. Тогда и ответ на вопрос «с чего начать» у каждого отдела свой.
Как попробовать, не строя инфраструктуру заранее
У первой стадии есть неудобное место. Чтобы люди попробовали, нужен рабочий доступ, а строить ради этого полноценную инфраструктуру рано: ещё неизвестно, что понадобится.
Под эту стадию мы сейчас делаем свою среду, Worklane. Это рабочее место в браузере. Сотрудник заходит туда по приглашению, описывает свою задачу, прикладывает материалы и поручает работу ИИ-агенту, видит, что агент делает, проверяет результат и сохраняет его. Личная подписка ему не нужна: модели, инструменты и лимиты настраивает тот, кто в компании отвечает за среду. Получается песочница, которую можно запустить для отдела или всей компании до того, как решено, какой будет своя.
Сейчас Worklane - рабочий прототип, на людях вне команды его ещё не проверяли. Как пройдёт первая проверка, расскажем отдельно.
Где это ломается
Стадия без цели не означает стадию без хозяина и без срока. Кто-то должен смотреть, кто пробует, собирать то, что люди приносят, и решать, когда пора переходить ко второй стадии. Без этого «пробуем» тянется бесконечно и тихо затухает.
Руководителю трудно платить за доступ без обещанного результата. Это честная цена такого порядка: первые деньги идут не на эффект, а на то, чтобы его вообще стало возможно найти.
Пробовать будут не все. Опираться стоит на тех, кто втянулся, остальные подтягиваются позже, глядя на коллег.
На вопрос «с чего начать внедрение» полезнее ответить встречным: где вы сейчас? Цель, пилот и замер никуда не денутся, просто у каждого из них своя стадия.