Чому штучний інтелект-пілот постійно зупиняється... Appian стверджує, що «ключ у робочому процесі, а не у технологіях»

Кожне підприємство прискорює експерименти з генеративним штучним інтелектом (ШІ), але не вдається перетворити їх у реальні бізнес-результати. Американська софтверна компанія Appian вважає, що причина полягає не в самому ШІ, а в тому, що його не вдалося належним чином інтегрувати у «визначальні» бізнес-процеси.

Головний інженер з цінності бізнесу Appian Грета Петтерман (Greta Peterman) під час нещодавньої події «Appian World 2026» заявила: «ШІ сам по собі — це як двигун без автомобіля», і зазначила: «Потрібно вбудувати ШІ у робочі процеси, щоб зробити його передбачуваним і ефективним у роботі». Вона додала: «Інакше він залишиться на рівні можливостей без чітких цілей».

Вона наголосила, що не слід плутати «особисту продуктивність» з «інноваціями в компанії». Це означає, що лише підвищення швидкості створення документів або їхнього короткого викладу співробітниками не призводить до структурних змін на рівні підприємства. Вона вважає, що особливо у сферах, таких як перевірка рахунків або управління продажами, де потрібна відповідність регуляторним вимогам і аудит, важливіша система, яка може чітко підтвердити результати, ніж ймовірнісні відповіді ШІ.

«Демонстраційний ШІ і реальний ШІ — різні речі»

Петтерман зазначила, що потрібен не ШІ, який видає «здається розумні відповіді», а система, здатна генерувати результати, що переконують фінансових директорів або регуляторів. Вона навела приклад з перевіркою рахунків: «Такі процеси не можна обробляти ймовірнісним методом, потрібно отримати абсолютний і піддаваний аудиту результат».

Це співпадає з недавніми обмеженнями, з якими стикаються компанії при впровадженні генеративного ШІ. Навіть якщо на демонстраціях результати вражають, у реальній діяльності через можливість помилок, відповідальність і регуляторні вимоги сфера застосування часто обмежена. Врешті-решт, використання ШІ як окремого інструменту без інтеграції у бізнес-процеси та системи контролю не створює реальної комерційної цінності; його потрібно вбудовувати у вже існуючі процеси і системи управління.

ROI досягає 441%… важливіше за час — «послідовний ефект»

Петтерман також згадала дослідження, проведене IDC на замовлення Appian. За його даними, компанії, що використовують платформу Appian, за три роки досягли рентабельності інвестицій (ROI) у 441%, а час виходу на ринок скоротився на 59%.

Однак вона підкреслила, що ці цифри не зводяться лише до економії часу. Вона пояснила, що високоефективні компанії не лише відстежують, скільки зменшився час роботи, а й аналізують, який фінансовий вплив має зміна процесів на наступних етапах.

Насправді, за словами Appian, під час співпраці з глобальною медичною компанією вони кількісно оцінили, як автоматизація продажів із допомогою ШІ може виявити потенційні дефекти на мільйони доларів. Це означає, що навіть невеликий, здавалося б, винятковий процес може визначити 80% наступних наслідків.

Петтерман зазначила: «20% процесів, які здаються аномальними, можуть мати 80% впливу у наступних етапах. Якщо зосередитися лише на створенні «крутих» функцій, можна пропустити реальні проблеми, що викликають тертя з клієнтами або ставлять компанію у програшну позицію порівняно з конкурентами».

Успіх або провал ШІ залежить від «інтеграції», а не від окремого інструменту

Ці слова свідчать, що стратегія компаній щодо ШІ переходить від питання «чи впроваджувати» до «як інтегрувати». З швидким поширенням генеративного ШІ кількість пілотних проектів зростає, але кількість успішних кейсів, що доводять до керівництва або ради директорів досягнення переконливих результатів, залишається обмеженою.

Загалом це можна трактувати так: цінність комерційного ШІ багато в чому залежить від здатності демонструвати контрольовані робочі процеси, піддаваність аудиту, відповідність регуляторним вимогам і ефективність зниження витрат у майбутньому, а не від яскравих демонстрацій. Конкуренція у сфері корпоративного ШІ нині входить у фазу, коли успіх визначає глибина інновацій у процесах, а не кількість експериментів.

Зауваження щодо TP AI Цей текст є зведенням, зробленим на основі мовної моделі TokenPost.ai. Основна інформація у тексті може бути пропущена або відрізнятися від фактичної.