Прикрутили — и что? Почему ИИ сам по себе ничего не решает
Почему ИИ-инструменты не работают «из коробки». Где бизнес ошибается при внедрении и как построить процесс так, чтобы результат был, а не иллюзия.
ИИ в компаниях — тема модная. Её обсуждают в совете директоров, запускают пилоты, добавляют в стратегии цифровизации. Но если быть честными: в 8 из 10 случаев эффект от внедрения оказывается... нулевым.
Сотрудники продолжают работать по-старому. Процессы не ускоряются. Экономия времени не подтверждается. Почему так?
Разбираемся, где здесь ошибка, и как превратить ИИ в полезный рабочий инструмент — на реальных бизнес-процессах, а не в демо.
⚠ Ошибка 1. Думаем, что «ИИ = автоматизация»
Многие воспринимают ИИ как некий «умный движок», который нужно просто подключить — и он всё сделает: сам найдёт, сам поймёт, сам решит.
На деле же: – ИИ не знает, как у вас устроены процессы, – не понимает, какие документы актуальны, – не может без подсказки выбрать «тот самый» шаблон КП.
ИИ — это не человек. Это инструмент, который делает ровно то, что вы ему позволите.
🚧 Ошибка 2. Внедрение без контекста
Один и тот же ИИ-интерфейс в разных компаниях даёт разные результаты. Почему? Потому что всё зависит от: – качества базы знаний, – структуры данных, – процессов согласования, – роли пользователя.
Пример: В одной компании ИИ «делает КП», потому что знает, где шаблоны, как вставлять цены, как учитываются сегменты. А в другой — тот же инструмент просто копирует общее вступление, потому что база не индексирована, шаблоны устарели, и никто не уточнил роли пользователей.
💡 Ошибка 3. Инструмент есть, задачи — нет
Очень часто ИИ-интерфейс добавляют «вдобавок» — как опцию. Он есть в личном кабинете, есть в портале, есть в почте… Но никто не знает, зачем туда идти.
Нет сценария: – зачем нажимать кнопку, – как ИИ помогает конкретно в моей работе, – какие ошибки он убирает, – где я потом применю результат.
👉 А значит, инструмент становится невидимым — он вроде есть, но им никто не пользуется.
🧩 Что работает
1. Встроенность в реальные процессы
ИИ должен быть там, где уже идёт работа: – внутри браузера вместе с CRM, почтой и рабочими сайтами – в корпоративном мессенджере
Если сотруднику надо «идти в ИИ», он туда не пойдёт.
2. Чёткие сценарии
— «Подготовь КП для клиента X» — «Ответь на вопрос по поставке Y» — «Собери обоснование для закупки Z» Сценарии = ключ к пониманию пользы.
3. Привязка к результату
— Сократилось время — покажите цифру. — Меньше ошибок — покажите, сколько правок стало. — Возврат инвестиций — покажите расчёт.
🔍 Пример: внедрение в закупках
Компания среднего размера (1300 сотрудников, 6 филиалов) внедряла Answer Finder RAG с генерацией черновиков писем и обоснований в отдел закупок.
Было:
– специалисты писали вручную запросы поставщикам, – формулировали аргументы без ссылок, – пользовались шаблонами из папок.
Стало:
– система генерирует письмо с подстановкой из предыдущих закупок, – подставляет аргументацию по нужному критерию (например, цена выше из-за логистики), – прикладывает ссылку на договор/прошлое согласование. Черновик готов за 4 минуты.
Эффект:
– Время подготовки ↓ с 25 до 5 минут – Ошибки/повторы почти исчезли – Сотрудники стали доверять ИИ, потому что результат — это не текст, а готовый черновик, как они привыкли
✅ Вывод
ИИ — это не «прикрутить». Это — встроить в процесс, в конкретную задачу, с понятным результатом. А всё остальное — это демо.
Задайте вопрос или оставьте заявку на answerfinder.ru
Предыдущие материалы:
В любой компании, где внедряется новое IT-решение — особенно связанное с автоматизацией или ИИ — почти всегда есть кто-то, кто «не горит». Иногда молча, иногда громко. Это может быть CRM, система управления задачами, документооборот — или, как всё чаще сегодня, RAG-система, которая помогает находить информацию и генерировать рабочие документы.