Сначала порядок — потом интеллект: как внедрить ИИ и не увязнуть в процессах

Технический директор и сооснователь компании «ИЗАП» (Ease Up) Александр Думановский объяснил, почему внедрение ИИ зачастую не приносит результата:

— Мы постоянно получаем запросы от бизнеса на улучшение процессов. Вот типичный случай. Компания обратилась с задачей внедрить искусственный интеллект для отслеживания цен и остатков товара. Компания продает товар на своем сайте и других площадках, и цифры постоянно расходятся: где-то товар уже закончился, а система показывает, что он в наличии, где-то цена не успела поменяться. Собственник был уверен в том, что умный инструмент сам будет это отслеживать.

Изучив бизнес-процесс, мы поняли, что задача вовсе не в ИИ. Уменьшился остаток в одном месте — значит, он должен измениться во всех остальных. Пришла оплата — статус заказа должен обновиться. Такую задачу успешно решает обычная настройка передачи данных между системами, причем без единого обращения к нейросети, это дешевле и надежнее.

Поэтому, если задумались о внедрении ИИ, то первое, о чём стоит спросить себя: а точно ли моя задача требует понимания, или это стандартная операция, которую до сих пор нормально не настроили?

По данным исследования одного из российских IT-вендоров, проведенного в 2024–2025 гг. на выборке среднего и крупного бизнеса, в 80% компаний внедрение ИИ ограничено использованием чат-ботов, а дальше результат передается вручную, и лишь в 9% компаний такой помощник действительно самостоятельно получает информацию и выполняет работу без участия человека.

Показательна и обратная сторона тренда: бизнес всё активнее старается объединить различные системы — CRM, учет, аналитику — в единую среду, поскольку именно разрозненность оказывается тем узким местом, из-за которого технология не дает результата. Рекомендуем алгоритм, который позволит осознанно подойти к выбору инструмента, если вы не уверены, насколько он вам необходим.

1. Сначала процесс — потом инструмент. Прежде чем говорить о внедрении технологии, разберитесь, как процесс устроен на самом деле: кто его совершает, на основании чего, куда передает результат, где теряется время. Часто хаос на бумаге выглядит логично, а по факту держится на памяти одного сотрудника, и никакой ИИ это не починит, пока проблема не описана и не формализована.

2. Ищем настоящую проблему, а не лечим симптом. Запрос «нужен ИИ» почти всегда на деле означает что-то более конкретное: данные не совпадают между системами, сотрудник вручную переносит цифры из одного места в другое, или решение принимается на глаз, потому что нужной информации нет под рукой. Пока истинная проблема не сформулирована, любой инструмент — это стрельба в темноту.

3. Наводим порядок в передаче данных между системами. Прежде чем добавлять что-либо «умное», данные должны без ручного переноса и расхождений передаваться из одной системы в другую. После такой настройки информация течет по одинаковым правилам, а не блуждает между Excel, почтой и головой менеджера.

4. Выбираем инструмент под задачу, а не наоборот. Если действие сводится к четкому правилу без исключений, нужна простая логика, а не ИИ: дешевле, надежнее, легче проверить. Если же задача требует понимания смысла текста, изображения или ситуации, которая каждый раз немного другая, то здесь ИИ действительно дает результат.

5. И только теперь — внедрение. Когда процесс понятен, данные текут по единому каналу, а задача точно сформулирована, внедрение занимает недели, а не месяцы, и не требует переделки через полгода из-за того, что забыли учесть.

Что точно не нужно делать

1. Сразу закупать большое количество токенов, дорогих тарифов, применять их, передавать сотрудникам без какой-либо цели, иначе автоматизация будет работать лишь в написании текста, внесении правок, ответов клиенту.

2. Рисковать безопасностью. Не отправляйте личные и коммерческие данные в открытые чаты GPT, потому что их могут использовать для обучения. Лучше использовать вымышленные сведения или пользоваться локальными нейросетями.

Главное понимать: ИИ — это не стартовая точка автоматизации, а ее финальный и самый сильный слой, который по-настоящему работает только поверх порядка.

Читайте также: Сделали по ТЗ, а результата нет: почему бизнесу пора менять IT-подрядчиков на партнеров