Искусственный интеллект в бизнесе: стратегии внедрения и главные риски

Мировые инвестиции в искусственный интеллект достигли $2,5 трлн, но четыре из пяти проектов не приносят обещанной отдачи. Как внедрять ИИ с умом и не попасть в эту статистику — в программе «ИИ в деле»

[00:00] 80% ИИ-проектов не дают бизнес-результата при инвестициях $2,5 трлн
[01:05] Три типа проектов: инфраструктура для сотрудников, оптимизация процессов и новые рисковые направления
[03:19] 90% сотрудников компании пользуются внутренними ИИ-инструментами
[06:35] В Т-банке 45% обращений в поддержку закрывает ИИ, но людей не сокращают
[07:51] ИИ быстрее человека и знает больше, но иногда ошибается — нужен оператор
[12:25] Где Россия может выиграть в ИИ-гонке
[16:16] ИИ не заменит человеческого контакта
[18:00] Личный кейс: ИИ помогает рисовать тем, у кого «кривые руки»

Около 80% корпоративных проектов в сфере искусственного интеллекта не дают заявленного бизнес-результата, несмотря на рекордные инвестиции в технологию. Директор по развитию технологий искусственного интеллекта компании «Т-Технологии» Алексей Шпильман рассказал Радио РБК, что бизнесу важно разделять ИИ-проекты на несколько типов: инфраструктуру для сотрудников, решения для оптимизации процессов и новые рисковые направления с потенциально высоким эффектом.

По словам Шпильмана, ИИ уже становится базовым рабочим инструментом: в «Т-Технологиях» внутренними ИИ-сервисами пользуются около 90% сотрудников, а в Т-банке искусственный интеллект закрывает 45% обращений в поддержку. При этом, подчеркнул он, ставка делается не на сокращение людей, а на качество сервиса и удовлетворенность клиентов. «Мы не пытаемся сэкономить — пытаемся заработать. Здесь вот главная разница», — сказал Шпильман.