В настоящее время в сфере Artificial Intelligence наблюдается коренной перелом, акцент решительно смещается с простого внедрения на эффективное исполнение. Победителями в эту новую эпоху станут не те, кто просто внедряет AI, а те, кто глубоко интегрирует его в свои основные операции, создавая конкурентное преимущество. Согласно отчету ICONIQ Capital за 2025 год «Книга для строителей», компании, характеризующиеся как «AI-native», значительно опережают компании, просто «AI-enabled», по уровню зрелости AI. В этом документе рассматриваются стратегии, которые используют быстрорастущие компании для работы как AI-native организации, уделяя особое внимание внутреннему внедрению AI, стратегическому согласованию, дифференциации технологического стека и управлению талантами. Далее рассматривается создание внутренних AI-движков, приоритизация вариантов использования AI, распределение бюджета AI, меняющиеся структуры затрат и важность культурной трансформации. Наконец, он описывает поэтапный план действий по демонстрации ROI и масштабированию AI-инициатив в масштабах предприятия.
Новый AI-фронт: от адаптации к реализации
Борьба за господство AI эволюционировала. Для предприятий уже недостаточно просто внедрять AI-технологии. Новое поле битвы благоприятствует тем организациям, которые умело реализуют AI-стратегии, глубоко вплетая AI в структуру своих основных процессов повышения производительности. Данные выявляют поразительное несоответствие в зрелости AI между компаниями «AI-native», построенными с нуля с AI в качестве основополагающего элемента, и компаниями, «AI-enabled», или модернизирующими AI в существующие структуры.
AI-Native против AI-Enabled: разрыв в зрелости
В отчете подчеркивается значительный разрыв в зрелости между AI-native и AI-enabled компаниями. AI-native организации с большей вероятностью имеют основные продукты, достигшие критической массы или соответствия рынку, что свидетельствует о большей способности преобразовывать AI-инвестиции в ощутимые бизнес-результаты. Это различие проистекает из фундаментального различия в подходах: AI-native компании с самого начала проектируют свои операции и процессы вокруг AI, в то время как AI-enabled компании часто изо всех сил пытаются интегрировать AI в устаревшие системы и рабочие процессы. Эта сложность интеграции приводит к неэффективности, задержкам и, в конечном итоге, к более низкой рентабельности инвестиций. Ключевое отличие заключается в том, насколько глубоко AI внедрен в организационную ДНК. AI-native фирмы культивируют среду, в которой AI является не просто инструментом, а основным компонентом принятия решений, инноваций и операционной эффективности.
Операционные модели быстрорастущих компаний
Секрет успеха кроется в имитации операционных практик AI-native компаний. Эти быстрорастущие организации стратегически расположены для извлечения максимальной выгоды выгоду из своих AI-инвестиций. Они обладают несколькими важными атрибутами, которые позволяют им процветать в AI-ориентированной среде:
- Стратегическое видение: Четкая, четко определенная AI-стратегия, согласованная с общими бизнес-целями.
- Гибкая инфраструктура: Гибкая технологическая инфраструктура, которая может быстро адаптироваться к развивающимся AI-технологиям.
- Культура, ориентированная на данные: Культура, которая ценит данные, аналитические данные и эксперименты.
- Экосистема талантов: Квалифицированная рабочая сила, оснащенная для создания, развертывания и управления AI-решениями.
Эти атрибуты в сочетании создают добродетельный цикл AI-инноваций, стимулируют непрерывное совершенствование и обеспечивают превосходные бизнес-результаты.
Стратегическое позиционирование: от «Что можно сделать» к «Что должно быть сделано»
Основная проблема во внутреннем внедрении AI заключается не в самой технологии, а в стратегии. Компании должны уделять приоритетное внимание решению вопроса о том, «что следует сделать», направляя ресурсы на области, которые могут принести наибольшую ценность. Это включает в себя тщательную оценку бизнес-потребностей, выявление высокоэффективных вариантов использования AI и согласование AI-инициатив со стратегическими целями.
Основные проблемы при внутреннем развертывании AI
Внутреннее внедрение AI создает множество проблем, выходящих за рамки технической области. Стратегические аспекты развертывания AI часто представляют собой самые значительные препятствия, требуя от организаций переосмыслить свои операционные модели и процессы принятия решений.
- Стратегическое согласование: Обеспечение соответствия AI-инициатив общим бизнес-целям имеет первостепенное значение. Без четкого согласования AI-проектам может не хватить концентрации, и они не смогут дать значимые результаты.
- Доступность и качество данных: AI-алгоритмам требуются огромные объемы высококачественных данных для эффективной работы. Организации должны решать проблемы с изоляцией данных, проблемы управления данными и проблемы качества данных.
- Привлечение и удержание талантов: Спрос на квалифицированных AI-специалистов намного превышает предложение. Компаниям необходимо разработать стратегии привлечения, удержания и развития AI-талантов.
- Интеграция с существующими системами: Интеграция AI-решений с устаревшими системами может быть сложной и дорогостоящей. Организации должны тщательно планировать стратегии интеграции, чтобы свести к минимуму сбои и максимизировать эффективность.
Преодоление этих проблем требует целостного подхода, который охватывает стратегию, технологии, данные, таланты и культуру.
Стратегическая дифференциация технологического стека
Внутренний AI-стек технологий должен придерживаться принципа «стоимость-первый», который заметно отличается от подхода «точность-первый», используемого для ориентации на внешних клиентов. Эта дифференциация имеет решающее значение для построения эффективных и устойчивых внутренних AI-возможностей. Цель состоит в том, чтобы использовать экономически эффективные технологии и архитектуры, которые могут обеспечить требуемую производительность, не разоряя.
Внутренний AI против внешнего: основные технологические приоритеты
Приоритеты для внутреннего и внешнего AI значительно различаются из-за их уникальных целей и ограничений. Внутренний AI фокусируется на оптимизации процессов и повышении эффективности, в то время как внешний AI направлен на улучшение качества обслуживания клиентов и увеличение доходов. Это расхождение в целях требует различных технологических приоритетов.
- Внутренний AI: Отдает предпочтение масштабируемой, экономически эффективной инфраструктуре и автоматизированным рабочим процессам.
- Внешний AI: Уделяет больше внимания передовым алгоритмам, персонализированному опыту и реагированию в реальном времени.
Парадокс талантов и решения
Крайняя нехватка квалифицированных AI-талантов (упоминаемая 60% компаний как самое большое препятствие) означает, что просто нанять больше людей не является жизнеспособным решением. Компании должны принять систематический подход, чтобы максимально увеличить использование талантов.
- Повышение квалификации существующих команд: Сосредоточьтесь на обучении нынешних сотрудников использованию AI-инструментов и технологий. Это расширяет кадровый резерв и обеспечивает более быстрое внедрение AI.
Стратегии максимизации использования талантов
Учитывая нехватку AI-талантов, организациям необходимы инновационные стратегии для максимизации влияния своей существующей рабочей силы. Это включает в себя расширение возможностей команд с помощью AI-инструментов, использование внешнего опыта и содействие внутренним программам развития.
Расширение возможностей существующих команд
Такие инструменты, как помощники по кодированию (уже принятые 77% компаний), могут повысить эффективность, позволяя AI-экспертам сосредоточиться на основных инновациях. Автоматизируя рутинные задачи и предоставляя интеллектуальные предложения, эти инструменты высвобождают ценное время и ресурсы для более стратегических инициатив.
Использование внешних ресурсов
Облачные платформы и службы API (на которые полагаются 64% компаний) освобождают команды от обслуживания инфраструктуры. Организации могут использовать обширную экосистему предварительно созданных AI-решений и экспертных знаний, ускоряя разработку и сокращая расходы.
Внутреннее развитие и трансформация
Создайте внутренние программы обучения для сохранения ценных бизнес-знаний и снижения давления внешнего набора. Развивая таланты внутри компании, компании могут создать устойчивую AI-рабочую силу, которая понимает уникальные потребности и проблемы бизнеса.
Создание внутреннего AI-движка: стратегия и исполнение
Успешные «строители» направляют почти 80% своих инвестиций в две ключевые области: «агентские рабочие процессы», которые автоматизируют сложные внутренние процессы, и «вертикальные приложения», которые углубляются в конкретные бизнес-области. Чтобы систематически приоритизировать проекты, компании могут использовать «матрицу приоритетов вариантов использования внутреннего AI».
Приоритизация вариантов использования AI: матрица приоритетов вариантов использования внутреннего AI
Выявление и приоритизация вариантов использования AI имеет решающее значение для максимизации ROI и обеспечения того, чтобы AI-инициативы соответствовали потребностям бизнеса. «Матрица приоритетов вариантов использования внутреннего AI» предоставляет основу для оценки потенциальных AI-проектов на основе их влияния на бизнес и возможности реализации.
Квадрант 1: Быстрые победы
Высокое влияние на бизнес, высокая реализуемость реализации. Сначала инвестируйте ресурсы, чтобы быстро продемонстрировать ценность и укрепить внутреннюю уверенность.
Пример: Автоматизация утверждения финансовых отчетов о расходах. Этот тип проекта относительно прост в реализации и может быстро принести ощутимые выгоды, такие как сокращение времени обработки и повышение точности.
Квадрант 2: Стратегические инициативы
Высокое влияние на бизнес, низкая реализуемость реализации. С ними необходимо обращаться как с долгосрочными R&D проектами с поэтапным планированием и поддержкой на высоком уровне.
Пример: Разработка движка оптимизации прогнозирования цепочки поставок. Эти проекты требуют значительных инвестиций в исследования и разработки и могут занять годы для получения результатов. Однако потенциальные выгоды, такие как сокращение затрат на запасы и повышение удовлетворенности клиентов, могут быть существенными.
Квадрант 3: Проекты обеспечения
Низкое влияние на бизнес, высокая реализуемость. Может использоваться в качестве проектов технического обучения или развития талантов без потребления основных ресурсов.
Пример: Робот внутренних ИТ-служб поддержки для ответов на вопросы. Эти проекты служат ценной тренировочной площадкой для AI-команд, позволяя им развивать свои навыки и знания в среде с низким риском.
Квадрант 4: Избегать
Низкое влияние на бизнес, низкая реализуемость. Следует четко избегать, чтобы не допустить траты ресурсов.
Пример: Разработка сложного AI для задач с низкой частотой. Эти проекты вряд ли принесут положительную рентабельность инвестиций, и их следует избегать.
Основное AI-бюджетирование
Компании с поддержкой AI инвестируют 10-20% своих бюджетов на исследования и разработки в разработку AI, что указывает на то, что AI стал основной бизнес-функцией. Этот уровень инвестиций отражает растущее признание преобразующего потенциала AI.
Развивающаяся структура затрат
Центр затрат AI-проектов развивается по мере взросления: на начальном этапе это в основном таланты, но после масштабирования это в основном затраты на инфраструктуру и вывод модели. Компании должны интернализировать контроль затрат с самого начала.
Управление культурными изменениями
Как увеличить внутреннее внедрение AI-инструментов? Данные показывают, что организации с высоким уровнем внедрения развернули в среднем 7,1 вариантов использования AI. Реализация «портфельной» стратегии, делающая AI повсеместным, — лучший способ нормализовать AI и внедрить его в культуру. Предоставляя сотрудникам разнообразные AI-приложения, организации могут способствовать лучшему пониманию AI и его потенциальных преимуществ. Это, в свою очередь, приводит к увеличению внедрения и вовлеченности.
Ценностное предложение и масштабирование: план действий
«Доказательство ROI» является ключом к успеху внутренних AI-проектов. Команды должны работать как бизнес-подразделения и передавать ценность с помощью количественно измеримых показателей. Вот поэтапная дорожная карта, которая поможет компаниям преобразовать стратегию в устойчивое конкурентное преимущество.
Поэтапная дорожная карта внедрения AI
Поэтапная дорожная карта обеспечивает структурированный подход к внедрению AI, позволяя организациям постепенно наращивать свои AI-возможности и демонстрировать ценность по ходу дела. Каждый этап фокусируется на конкретных целях и результатах, гарантируя, что AI-инициативы остаются согласованными с бизнес-целями.
Этап 1: Закладка фундамента (0-6 месяцев)
Сформируйте передовую команду, запустите 2-3 пилотных проекта «быстрой победы» и создайте панель управления ROI, чтобы быстро продемонстрировать ценность. Этот этап фокусируется на создании импульса и обеспечении поддержки со стороны ключевых заинтересованных сторон.
- Определите проекты быстрой победы: Проекты с высоким влиянием на бизнес и низкой реализуемостью.
- Сформируйте межфункциональную команду: Включает представителей бизнеса, ИТ и науки о данных.
- Создайте панель управления ROI: Отслеживайте ключевые показатели для измерения влияния AI-инициатив.
Этап 2: Расширение и продвижение (6-18 месяцев)
Опубликуйте результаты ROI, создайте многомодельную архитектуру, расширьте портфель приложений до 5-7 или более и стимулируйте проникновение в культуру. Этот этап направлен на масштабирование AI-инициатив и интеграцию их в основные бизнес-процессы.
- Делитесь историями успеха: Сообщите о преимуществах AI более широкой аудитории.
- Разработайте многомодельную архитектуру: Поддерживайте различные AI-модели и алгоритмы.
- Расширьте портфель приложений: Определите новые варианты использования AI, которые могут принести пользу.
Этап 3: Масштабирование и трансформация (18+ месяцев)
Разверните в масштабах всего предприятия, измените основные процессы и закрепите AI как основную бизнес-компетенцию, а не как вспомогательный проект. Этот этап фокусируется на преобразовании организации в предприятие, управляемое AI.
- Внедрите AI в основные процессы: Интегрируйте AI во все соответствующие бизнес-процессы.
- Разработайте Центр передового опыта: Обеспечьте лидерство и поддержку AI-инициатив.
- Содействуйте культуре инноваций: Поощряйте эксперименты и постоянное совершенствование.