Вы используете на работе ИИ? Если да, то что с помощью него делаете? Пишите в комментах, интересно!
Ну а пока вот вам на подумать:
Кажется, что сейчас в любой уважающей себя компании уже пробуют генеративный ИИ: копилоты помогают писать письма, чат-боты научились вести себя по-человечески, а презентации почти рисуются сами собой. Но вот незадача — настоящих денег это пока особо не приносит.
Вот что говорит McKinsey: 78% компаний уже попробовали gen AI, а больше 80% — не увидели никакой заметной отдачи в доходах. Получается странная ситуация: технологии современные на каждом шагу, а толку мало. Почему так? Потому что ИИ пока не стал настоящей частью бизнеса — он, скорее, где-то “рядом”.
Аналитики McKinsey считают, что изменить ситуацию помогут специальные ИИ-агенты.
Что это за агенты? Это не просто новый “копилот” для писем. Это цифровой сотрудник, который работает сам по себе: сам замечает, что надо сделать, разбивает большую задачу на маленькие шаги, общается с другими системами, планирует, действует — и даже помнит, что делал вчера.
Примеры уже есть: например, одному банку агенты помогли сэкономить до 40% на обновлении старого софта, а другому — ускорили выдачу кредитов на 30%. Речь не о том, чтобы заменить человека, а о том, чтобы бизнес-процессы работали иначе: люди становятся стратегами, а ИИ-коллеги берут на себя рутину.
Сейчас же мы видим ИИ в основном в “горизонтальных” задачах: помощники для почты, чат-боты, автоматические заметки после встреч. Например:
• Microsoft 365 Copilot уже используют 70% компаний из списка Fortune 500.
• Zoom AI Companion, Google Workspace AI — помогают, но кардинально бизнес не меняют.
Польза от таких инструментов обычно в экономии времени — но как перевести это в деньги? Непонятно. А вот когда ИИ-агенты подключаются к конкретным задачам, например, в логистике, финансах или поддержке клиентов, — тогда появляется реальная отдача (ROI). Но тут есть загвоздка: 90% таких проектов пока не вышли из стадии экспериментов.
Почему агенты пока не стали частью повседневной работы?🤔
Пять причин, почему ИИ-агенты все еще “в гостях” и никак не станут хозяевами:
• Каждый отдел запускает свои проекты по отдельности, и дальше своего круга они не идут.
• Готовые решения есть только для общих задач. Все специфическое приходится делать с нуля.
• Современные модели ИИ еще “сырые”: не всегда помнят, что происходило, не могут действовать без подсказки и иногда ошибаются.
• В компаниях команды по ИИ, бизнесу и ИТ работают сами по себе.
• Руководители среднего звена с опаской относятся к появлению “умных помощников”.
“Человек + агент” — команда будущего💪
Важно не просто добавить в работу ИИ, а придумать заново, как должна работать сама компания. Например, в колл-центрах, где ИИ-агенты предугадывают и автоматически решают проблемы клиентов, 80% запросов обрабатываются без человека, а скорость растет в полтора раза.
Пора перестать просто пробовать ИИ — пришло время настоящих изменений
McKinsey советует переходить от экспериментов с ИИ к реальным, масштабным проектам:
Пересмотреть стратегию: не “где применить ИИ?”, а “а что если 60% этой работы сделают агенты?”.
Изменить структуру: вместо одного большого ИИ — сеть из множества агентов.
Инвестировать в сотрудников и качественные данные, чтобы агенты могли реально приносить пользу.
Запускать пилотные “маячковые” проекты, вокруг которых строить новую модель работы.
В итоге 📌
ИИ-агенты — это не очередное обновление, а настоящая смена правил игры. Выиграют не те, кто первым подключил новую кнопку или сервис. А те, кто решится пересмотреть и перестроить свой бизнес вместе с ИИ-коллегами, не теряя креативности и человеческого взгляда на стратегию.
Думаю, что три гиганта - Сбер, Яндекс и Тинькоф максимально приблизились к внедрению и самое главное заработку с помощью ИИ, но все еще недостаточно понимают, что вместе с ИИ-коллегами надо пересматривать свой бизнес.
$SBER $YDEX
$T
#искусственный интеллект#
#ИИ#