13 мая 2025 г.

Наталья Жур

В 2024 году в России на 40% увеличился спрос на платформы с готовыми IT-решениями на базе искусственного интеллекта — по данным «Inc.Russia». Однако вместе с ростом интереса к AI-технологиям у компаний возникает и другой важный вопрос: как оценить, действительно ли внедрение искусственного интеллекта приносит бизнесу измеримую пользу. Об этом рассказывает Наталья Жур, AI Champion по комплаенсу в EXANTE.

Какие показатели существуют для анализа эффективности

Компании оценивают эффективность AI-решения на основе того, как они повлияли на бизнес-цели. Существует набор универсальных показателей, которые позволяют системно оценить, приносит ли искусственный интеллект ценность:

  • ROI: показывает прямую финансовую выгоду от внедрения ИИ-продукта. Например, компания внедряет AI-решение для автоматизации обработки заказов. Через год после внедрения ИИ компания увидит, что экономия на персонале и увеличение скорости обработки заказов приведет к повышению прибыли на 20%;
  • Снижение затрат: отражает экономию ресурсов, времени, численности персонала. Например, компания использует AI для автоматической проверки счетов-фактур, что снижает потребность в дополнительных сотрудниках для выполнения рутинных задач;
  • Рост производительности: увеличивает скорость и качество выполнения задач. Например, внедрение AI-системы для анализа больших данных ускоряет процесс принятия решений в маркетинговых кампаниях, позволяя компании реагировать на изменения рынка за несколько часов, вместо дней;
  • CLV: меняет доходности клиента за счет AI. Например, компания использует AI для персонализированных предложений на основе анализа их покупательских предпочтений, что повышает средний доход от каждого клиента, увеличивая их CLV на 25%;
  • Снижение рисков: уменьшает количество и стоимость ошибок за счет применения искусственного интеллекта. Например, использование искусственного интеллекта в медицинской диагностике уменьшает количество ошибок при определении заболеваний. Алгоритмы определяют болезни, что снижает риски неправильных диагнозов;
  • Уровень автоматизации: отображает процент операций, полностью переведенных на AI-решения, которые ранее выполнялись вручную. Например, в крупной компании внедрено ИИ-решение для автоматизации обработки заявок на кредиты. Теперь 80% заявок обрабатываются без участия человека, что ускоряет процесс и снижает ошибки, что увеличивает уровень автоматизации.

Трудности при попытке измерить влияние AI

Существуют распространенные трудности, с которыми сталкиваются компании при попытке количественно измерить влияние AI на бизнес-показатели:

  • Отсутствие исторических данных, которые необходимы для сравнения «до» и «после». Без исходной информации о работе бизнес-процессов до внедрения AI сложно провести корректное сравнение и точно измерить эффект;
  • Трудно изолировать влияние AI от других факторов — например, рыночной конъюнктуры. Параллельно с внедрением искусственного интеллекта меняются рыночные условия, внутренние процессы или стратегия компании, что затрудняет выделение именно AI-влияния;
  • Проявление эффекта не сразу, а через продолжительное время. Результаты проявляются не сразу, особенно если AI внедряется в сложные процессы, требующие времени на адаптацию и обучение моделей;
  • Невозможность точно спрогнозировать результат до начала проекта. Даже при детальном планировании сложно заранее предсказать поведение ИИ-системы в реальной среде, особенно без прецедентов;
  • Высокие затраты на сбор, очистку и подготовку данных. AI-системы требуют больших объемов качественных данных, а их подготовка — трудоемкий и дорогостоящий процесс;

Понимание этих ограничений важно для формирования реалистичных ожиданий от ИИ-проектов, а также для построения адекватной системы оценки их эффективности. Только системный подход, который включает организационные, финансовые и управленческие аспекты, позволит компаниям извлечь устойчивую ценность из внедрения искусственного интеллекта.

Как прогнозировать эффект AI-решений

Анализ эффекта должен начинаться еще до запуска продукта. На этапе постановки задачи человек формирует гипотезы, определяет базовые метрики и начинает сбор исторических данных. Существуют следующие этапы, чтобы спрогнозировать эффективность ИИ:

  • Pre-production: формирование гипотезы, определение базовых метрик, которые должны улучшиться, и сбор исторических данных;
  • PoC: оценка потенциала на небольшом датасете и ограниченном сегменте пользователей;
  • Пилотное тестирование: корректировка ожиданий и проведение A/B-тестов в реальных условиях. A/B-тестирование требует учета ряда факторов: AI-системы могут менять поведение в ходе эксперимента, а результаты зависят от однородности аудитории и качества сегментации.

Эффект от AI может быть накопительным, поэтому нужно длительное тестирование. Для этого существуют такие модели:

  • Предиктивные модели позволяют оценить ожидаемый эффект до запуска продукта. Например, симуляционное моделирование корректирует поведения искусственного интеллекта на исторических данных. Или, например, анализ чувствительности оценивает влияние различных условий на результат.

  • Baseline-модели сравнивают подходы с ожидаемыми результатами ИИ. Это дает возможность сформировать реалистичные сценарии и оценить потенциальный ROI еще до начала активной фазы проекта.

Что определяет успех AI-решений

AI-продукт не даст результата, если не будут учтены ключевые условия:

  • Качество данных. Полнота, актуальность и корректность данных напрямую влияют на результаты работы AI-систем. Недостатки в данных могут привести к смещенным выводам, снижению точности прогнозов и ухудшению пользовательского опыта;
  • Интеграция в бизнес-процессы. Если искусственный интеллект работает в стороне от основных процессов, его эффект будет ограничен. ИИ должен быть встроен в ключевые рабочие процессы и функционировать совместно с процессами. Тогда рекомендации смогут влиять на принятие решений, автоматизацию действий и повышение эффективности. Разрозненное внедрение ограничивает потенциал использования технологии;
  • Надежность инфраструктуры. Для стабильной работы AI-решений необходима масштабируемая и безопасная техническая платформа. Инфраструктура включает в себя вычислительные ресурсы, системы хранения, мониторинга и поддержки, особенно при работе с большими объемами данных;
  • Квалификация сотрудников. Для успешного применения AI важно, чтобы сотрудники могли понимать, интерпретировать и использовать выводы, которые предлагает искусственный интеллект. Это требует как технических навыков, так и знания специфики предметной области. Также важна готовность к обучению и адаптации новых подходов.
  • Гибкость. AI-модель должна быстро адаптироваться к изменяющимся условиям рынка, пользовательскому поведению или внешним факторам. Это требует регулярной переоценки гипотез, обновления данных и пересмотра алгоритмов на основе новых реалий.

Результат решений может быть слабым из-за сопротивления персонала или неверно выбранных метрик. К примеру, когда сотрудники продолжают работать «по старому» методу, или продукт влияет на процессы, но это не отражается в выбранных KPI.

Можно ли повысить эффективность после запуска AI-продуктов

После запуска модель требует поддержки, регулярного обновления и контроля качества. Изменения в данных могут снижать ее точность, поэтому важно настроить мониторинг метрик, переобучение и проверку. Для этого используются практики MLOps, которые обеспечивают системное управление жизненным циклом AI-моделей и согласованную работу команд.

Инструменты и подходы, которые повышают эффективность AI-продуктов:

  • Мониторинг производительности: отслеживает ключевые метрики модели, например, точность или полноту, а также отклонения от ожидаемого поведения. Позволяет вовремя выявлять деградацию качества или сбои в работе системы;
  • CI/CD: обеспечивает автоматическое тестирование, валидацию и развертывание новых версий моделей и сопутствующего кода. Ускоряет внедрение улучшений и снижает риск ошибок при обновлении;
  • Автоматическое переобучение: регулярно обучает модель с учетом изменений в пользовательском поведении или бизнес-среде. Может быть реализовано по расписанию или на основе событий, например, при снижении метрик;
  • Версионирование данных и моделей: хранит историю изменений моделей и данных. Обеспечивает воспроизводимость экспериментов и помогает анализировать причины изменения качества.

Важно: пересматривайте или дообучайте AI-модели, чтобы они оставались эффективными в условиях быстро меняющегося рынка. Частота переобучения зависит от темпов изменений в отрасли. Например, в динамичных сферах таких, как финансы, ритейл, реклама важно проходить переобучение ежемесячно или ежеквартально. В более стабильных — раз в полгода или год.

Ключ к устойчивости AI — в постоянном мониторинге системы и своевременном реагировании на снижение эффективности ИИ-решений.

Итог

Искусственный интеллект — постоянно развивающийся инструмент. Его внедрение может принести бизнесу ощутимую ценность, но только в том случае, если сопровождается продуманной стратегией: от оценки потенциальной эффективности еще на этапе запуска до регулярного мониторинга и адаптации моделей в процессе работы. Без системного подхода даже самые мощные AI-решения рискуют остаться просто модным экспериментом.

Источник: Наталья Жур, AI Champion по комплаенсу в EXANTE