Почему пилоты-искусственный интеллект постоянно отключаются… Appian утверждает, что «ключ в рабочем процессе, а не в технологии»

Каждая компания ускоряет эксперименты с генеративным искусственным интеллектом (AI), но не удается превращать их в реальные бизнес-результаты. Американская софтверная компания Appian считает, что причина кроется не в самом AI, а в неспособности правильно интегрировать его в «определенные» бизнес-процессы.

Главный инженер по бизнес-ценности Appian Грета Петтерман (Greta Peterman) на недавней конференции «Appian World 2026» заявила: «AI — это как двигатель без автомобиля», и отметила: «Только встроив AI в рабочие процессы, можно сделать его предсказуемым и эффективным.» Она далее объяснила: «Иначе он останется на уровне возможностей без ясных целей.»

Она подчеркнула, что не следует путать «личную продуктивность» и «инновации в компании». Это означает, что повышение скорости составления документов или их краткости сотрудниками вряд ли приведет к структурным изменениям на уровне всей организации. Она считает, что особенно в бизнес-процессах, требующих соблюдения нормативов и аудиторского контроля, таких как сверка счетов или управление заказами, важнее системы, способные явно проверять результаты, чем AI, дающий вероятностные ответы.

«AI для демонстраций и AI для реального применения — разные вещи»

Петтерман отметила, что AI, необходимый в бизнесе, — это не система, выдающая «кажущиеся разумными» ответы, а система, способная предоставлять результаты, вызывающие доверие финансовым руководителям или регуляторам. Она привела пример сверки счетов: «Такие процессы не должны обрабатываться вероятностным методом, необходимо получать абсолютные и проверяемые результаты.»

Это совпадает с основными ограничениями, с которыми сталкиваются компании при внедрении генеративного AI. Даже если в демонстрациях показываются впечатляющие результаты, в реальной деятельности из-за возможных ошибок, ответственности и регуляторных требований сфера применения часто ограничена. В конечном итоге, использование AI как отдельного инструмента, просто вставленного в рабочий процесс, не создает реальной бизнес-ценности. Необходимо интегрировать его в существующие бизнес-процессы и системы контроля.

ROI достиг 441%… важнее, чем экономия времени — «последствия»

Петтерман также упомянула исследование, проведенное по заказу Appian исследовательской компанией IDC. Согласно ему, компании, использующие платформу Appian, за три года достигли ROI в 441%, а время выхода на рынок сократилось на 59%.

Однако она подчеркнула, что эти цифры не сводятся только к экономии времени. Она объяснила, что успешные компании отслеживают не только сокращение рабочего времени, но и финансовые последствия изменений в процессах на последующих этапах.

На самом деле, Appian сообщил, что в сотрудничестве с глобальной медицинской компанией они количественно оценили, как автоматизация продаж с помощью AI может выявить миллионы долларов потенциальной стоимости за счет устранения дефектов. Это означает, что небольшой, казалось бы, исключительный случай обработки может определить 80% последующих эффектов.

Петтерман заявил: «20% процессов, которые кажутся исключительными, могут иметь 80% последующего влияния. Если сосредоточиться только на создании «крутых» решений, невозможно решить реальные проблемы, вызывающие трения с клиентами или ставшие причиной отставания от конкурентов.»

Успех или неудача AI зависит от «интериоризации», а не от использования как отдельного инструмента

Это заявление показывает, что стратегия внедрения AI в компаниях меняется с вопроса «внедрять или нет» на вопрос «как интегрировать внутрь». Несмотря на быстрое распространение генеративного AI и рост пилотных проектов, пока мало примеров, когда результаты достигают убедительных уровней и могут быть доказаны совету директоров или руководству.

В конечном итоге, можно сказать, что измеримая бизнес-ценность AI больше зависит от степени, в которой удается доказать управляемость рабочих процессов, аудитируемость, соответствие нормативам и снижение затрат в будущем, а не от эффектных демонстраций. Конкуренция в области корпоративного AI сегодня переходит в стадию, когда успех определяется глубиной инноваций в бизнес-процессах, а не количеством экспериментов.

TP AI注意事项 本文使用基于TokenPost.ai的语言模型进行了摘要总结。正文主要信息可能被遗漏或与事实存在差异。