ИИ внедрили, а экономика не изменилась: где теряется эффект

Денис Ермилов Заместитель директора по работе со стратегическими клиентами компании «Синимекс» Если от ИИ-инициативы ждут прямой окупаемости, отправных направлений два: снизить стоимость выполнения процесса или увеличить выручку. В первом случае важно учитывать не только работу модели, но и проверку, переделки, ошибки, интеграцию и сопровождение. Во втором — считать дополнительный доход вместе с затратами, которые возникают из-за нового объема работы. Для регуляторных или риск-проектов логика может быть другой.

Разработанная ИИ-модель может подготовить текст, прогноз, классификацию или документ, но для бизнеса это только промежуточный результат. Ценность появляется, когда технология меняет способ работы: сокращает трудоемкость, убирает лишние операции, снижает ошибки, ускоряет обслуживание или помогает получать дополнительную выручку. Поэтому скорость модели и количество обработанных документов сами по себе еще не показывают экономический эффект.

Представим простой сценарий: менеджер получает заявку по почте, переносит ее в чат с ИИ, проверяет подготовленный ответ, отправляет его клиенту, а затем вручную заносит данные в CRM. ИИ ускорил подготовку ответа, но маршрут заявки не изменился. Переходы между системами, проверка и ручная работа с CRM остались. Отдельная операция стала дешевле. Стоимость выполнения всего процесса могла почти не измениться.

В этом одна из главных ловушек ИИ-внедрения: технология улучшает отдельный шаг, а бизнес продолжает работать по старой схеме.

Чтобы дойти от возможностей модели до денег, нужно пройти несколько этапов: модель решает задачу → решение встраивается в процесс → меняется способ работы → меняется экономика процесса: снижается полная стоимость или растет выручка.

McKinsey в глобальном опросе 2025 года сообщает: 88% респондентов указали, что их организации регулярно используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. При этом компании с наиболее выраженным эффектом почти втрое чаще остальных фундаментально перестраивают отдельные рабочие процессы. Это корреляция, а не доказательство причинности, но она поддерживает практический вывод: эффект возникает не из самого факта использования модели, а из изменения процесса вокруг нее.

До выбора модели и архитектуры бизнесу полезно зафиксировать четыре вещи: какой сквозной процесс должен измениться, где будет виден экономический результат, кто отвечает за него целиком и есть ли у этого владельца полномочия изменить существующий порядок работы. Если ответов нет, следующий шаг — не новый пилот, а уточнение бизнес-гипотезы и мандата.

В компании «Синимекс» эта логика оформлена в практическую методику работы с ИИ-инициативами. Такой подход позволяет начинать не с вопроса «где применить ИИ», а с вопроса «какую экономику процесса мы хотим изменить» — и уже под этот результат собирать технологическое решение