У 2024 році компанії, як IBM та Klarna, вирішили автоматизувати свої бізнес-процеси за допомогою штучного інтелекту, сподіваючись на значну економію витрат та підвищення ефективності. Однак, як показує практика, не завжди впровадження ШІ дає очікувані результати. Замість значного скорочення витрат, компанії часто стикаються з новими викликами та додатковими інвестиціями в інфраструктуру та спеціалістів. Чому ж деякі амбіційні проєкти з ШІ не виправдовують сподівань і як уникнути цих помилок в майбутньому? Розповідає Олексій Вигодський, Head of Enterprise Applications and Technologies у MODUS X
Купуйте річну передплату на 6 журналів Forbes Ukraine зі змістовними матеріалами, рейтингами та аналітикою від 1 350 грн.
У 2024 році американський технологічний гігант IBM оголосив про масштабну автоматизацію HR- і адміністративних процесів із залученням штучного інтелекту. Під скорочення потрапили близько 8000 співробітників. Але попри очікування, витрати компанії не знизилися — їх просто перерозподілили: замість HR-фахівців довелося інвестувати в ІТ-інфраструктуру та найм ШІ-спеціалістів.
Схожий приклад — у шведської фінтех-компанії Klarna з одним із найбільших портфелів BNPL-рішень. Вона у 2024 році замінила операторів контакт-центру на ШІ-ботів. Хоч технічно все працювало, клієнтська задоволеність різко впала, що вдарило по обсягах кредитування. Klarna визнала помилки: не вся взаємодія з клієнтом готова до повної автоматизації, тому частину автоматизованих функцій компанія повернула людям.
Обидва кейси демонструють головне: впровадження ШІ має базуватись не лише на ентузіазмі, а й на реальному економічному розрахунку.
У 2025 році 42% компаній у США та Європі повністю відмовилися від більшості своїх ШІ-ініціатив, за даними S&P Global Market Intelligence. У 2024 році таких було лише 17%. Лише майже половина пілотних проєктів (46%) дійшла до продакшену. Причини: зростання витрат, ризики безпеки та юридичні обмеження.
ШІ-провали — не катастрофа, а частина інноваційного процесу. У Boston Consulting Group радять «святкувати невдачі», адже саме з них починається шлях до реальних проривів.
Інструмент під бізнес-цілі
Найпоширеніша помилка — автоматизувати процеси, використовуючи певну технологію, «тому що це модно». Але хайпова технологія без економічного сенсу — це витрати без повернення.
Перш ніж запускати будь-яку технологічну ініціативу, в тому числі ШІ, бізнес має відповісти на базові питання:
- яку проблему ми розв’язуємо;
- чи можемо її вирішити дешевше і швидше без ШІ;
- які очікувані результати в цифрах;
- як ми будемо вимірювати ефективність від впровадження технології;
Технологія не має цінності без бізнес-контексту. Якщо ШІ-рішення не призводить до збільшення прибутку, зниження ризиків чи зростання компанії — воно не має сенсу. На відміну від автівки, яка не витрачає бензин, поки стоїть у гаражі, ШІ-модель споживає ресурси завжди.
Коли ШІ працює: п’ять показових кейсів
Застосування штучного інтелекту можливе в трьох напрямках: скорочення витрат у сервісних функціях, підвищення операційної ефективності в бізнес-функціях та фокус на зростанні продажів.
Ontada та медичні дані
У 2024 році компанія Ontada, що входить до складу американського фармацевтичного гіганта McKesson, зіштовхнулася з типовим викликом медичного сектору — обробка понад 150 млн неструктурованих онкологічних документів. Дані містили важливу клінічну інформацію, але були недоступні для аналітики. Ручна обробка займала багато часу та коштувала дорого.
Рішенням стало впровадження штучного інтелекту, що дозволило створити платформу ON.Genuity, яка автоматично витягує до 100 релевантних даних з документів, що стосуються 39 типів пухлин. Ключова перевага — точність, швидкість і відповідність вимогам регуляторів, зокрема FDA.
Технічно проєкт був реалізований успішно: обробка документів, що раніше займала місяці, тепер займає до трьох тижнів, а аналітика доступна менш ніж за годину. Ontada заявляє про 4-кратне прискорення процесу. Однак цінність цього проєкту полягає не лише у швидкості. Ключове — з’явилися дані нової якості, які можна використовувати для клінічних досліджень, покращення лікування та створення персоналізованих медичних рішень.
Проєкт не призвів до масових скорочень, оскільки ШІ став доповненням до аналітичної роботи, а не її заміною. Ontada — це приклад успішного використання ШІ: чітка мета, економічне обґрунтування та вимірювані результати, орієнтовані на підвищення ефективності бізнес-функцій. Саме такі проєкти відрізняють успішну трансформацію від гонитви за технологічними трендами без чіткої стратегії.
Wipro — перехід від описової до прескриптивної аналітики
Wipro, одна з провідних технологічних та консалтингових компаній Індії, зіткнулася з проблемою розрізнених BI-інструментів, десятками систем звітності та понад 500 звітів, що формувалися вручну або як заплановані задачі, без інтеграції й на застарілих on-premise платформах. Спочатку це виглядало як стандартна оптимізація, але потенціал даних залишався недоступним, і рішення не було ефективним.
Компанія вирішила побудувати озеро даних, яке обʼєднує SAP та non-SAP дані, щоб підвищити швидкість і точність аналітики, забезпечити єдину версію даних для понад 10 000 користувачів внутрішніх звітів. Замість 500 статичних звітів було створено близько 50 інтерактивних дашбордів, що забезпечують доступ до оперативної, аналітичної та частково предиктивної аналітики.
Технічно система успішно пройшла трансформацію: дані централізовано обробляються, звіти оновлюються в реальному часі, масштабованість без обмежень старої інфраструктури забезпечена, а також підтримано високий рівень безпеки (мультифакторна авторизація, управління доступом).
Однак головною особливістю є стратегічний підхід Wipro. Компанія не лише автоматизувала процеси, а й перейшла від описової аналітики (Hindsight) до діагностичної (Insights), і тепер рухається до прескриптивної аналітики (Foresight). Це дозволяє компанії здійснювати краще планування, швидше реагувати та отримувати передбачувані результати.
Це приклад зрілого підходу до ШІ, де стратегія, навчання, аналітика та прогнозування працюють разом для підвищення ефективності. Зокрема, це дозволило поліпшити точність ресурсного планування, що своєю чергою підвищило рентабельність delivery-дивізіонів.
CarMax — революція в покупці автомобілів завдяки ШІ
CarMax, найбільший ритейлер вживаних автомобілів у США, використала штучний інтелект для підвищення ефективності процесу покупки автомобілів. Завдяки ШІ, компанія спростила пошук ідеального автомобіля для клієнтів серед 45 000 одиниць на складі, автоматизуючи створення контенту, зокрема резюме відгуків клієнтів та порівняння моделей. Це дозволило створювати до 5000 сторінок за кілька місяців, значно прискоривши процес. Крім того, покращився SEO, що підвищило видимість на пошукових системах.
Інноваційний підхід також включає високий рівень безпеки даних, забезпечуючи захист персональної інформації клієнтів. CarMax продовжує вдосконалювати використання ШІ, плануючи створення текстів порівнянь автомобілів з інсайтами про схожості та відмінності моделей. Це показує, що ШІ — це не просто тренд, а потужний інструмент, що змінює індустрію.
MediaMarktSaturn — голосовий ШІ-асистент для підвищення ефективності
MediaMarktSaturn, один з найбільших ритейлерів електроніки в Європі, вирішив полегшити процес прийняття рішень для своїх співробітників. Оскільки компанія має великий і постійно оновлюваний асортимент товарів, вона звернулася до технологій для оптимізації доступу до інформації. У співпраці з Accenture, Avanade та Microsoft, MediaMarktSaturn розробила MyBuddy — багатомовний голосовий ШІ-асистент, який допомагає співробітникам швидко отримувати точну інформацію про продукцію без необхідності вводити текст або взаємодіяти з технікою.
Асистент дозволяє продавцям надавати покупцям актуальну інформацію про товари без пауз або відволікань на пошук. Завдяки можливості отримувати порівняння, рекомендації та інформацію про гарантії в реальному часі, співробітники можуть підвищити ефективність роботи та покращити досвід покупців.
MyBuddy також підтримує адаптацію нових працівників, сприяючи швидкому освоєнню змін в асортименті товарів. Технології, на яких базується система, також покращують SEO та загальний досвід покупців, роблячи ШІ важливою частиною стратегії компанії для персоналізації покупок.
Majid Al Futtaim — використання ШІ для покращення операційної ефективності в ритейлі
Majid Al Futtaim, провідний ритейлер на Близькому Сході та в Африці, що володіє ексклюзивними правами на бренд Carrefour у 32 країнах, вирішив інтегрувати передові рішення зі штучного інтелекту для покращення управління ціноутворенням, обробки даних і обслуговування клієнтів. Компанія, яка має понад 450 магазинів та обслуговує понад 770 000 клієнтів щодня, зіткнулася з проблемою управління ціноутворенням для понад 7 млн артикулів.
Для вирішення цього завдання був створений ШІ-двигун Spider, який допомагає забезпечити конкурентоспроможні ціни, враховуючи різні сценарії, акції та рекомендації. Це не тільки покращує процес ціноутворення, але й надає клієнтам більше інформації про продукти, що дозволяє їм робити більш обґрунтовані вибори, наприклад, для товарів без глютену чи екологічно чистих упаковок.
Інше важливе ШІ-рішення — Geo, яке використовує географічні дані для створення персоналізованих пропозицій. Це дозволяє краще задовольняти потреби покупців залежно від їхнього місця проживання, знижуючи час на вибір товару та підвищуючи ефективність сервісу.
Крім того, компанія інтегрувала Excellence — інструмент для обробки відгуків клієнтів, який автоматично аналізує до 70 000 відгуків щотижня, що раніше займало до семи днів. Це дозволяє оперативно реагувати на проблеми, такі як доставлення чи якість товару. Excellence також автоматизує обробку юридичних документів, що значно підвищує ефективність роботи юридичної команди.
Для успішної інтеграції цифрових технологій, Majid Al Futtaim запустила ініціативу Enterprise Data Management, що включає навчання співробітників новим інструментам та автоматизацію робочих процесів. Це дозволило зосередитися на стратегічному розвитку, одночасно знижуючи витрати.
ШІ — це не чарівна паличка
Ефективність впровадження штучного інтелекту залежить не лише від технологій, а й від правильного вибору задач, реалістичних очікувань і готовності до експериментів. Успішність ШІ-проєкту визначається не технологією, а тим, як вона розвʼязує конкретну проблему, наскільки ефективно і в яких умовах.
Штучний інтелект — це не мета, а інструмент. Його ефективність залежить від бізнес-логіки: без чіткого економічного обґрунтування технологія перетворюється з інвестиції на витрати. Важливо, що працює в одній компанії, може бути неефективним в іншій. Успішні трансформації ґрунтуються не тільки на технологіях, а й на готовності до експериментів, адже інновації народжуються через помилки.
Однак у центрі будь-якого ШІ-проєкту мають залишатися люди: лише поєднання людської експертизи та машинної аналітики дає найкращі результати. Нарешті, жодна система не працюватиме без належного впровадження та навчання — ці кроки критичні для того, щоб технологія справді принесла користь бізнесу.
Матеріали по темі
Категорія Інновації Дата 29 липня ChatGPT для лікарів із капіталізацією $3,5 млрд. Підприємець Даніель Надлер запустив безплатний медичний ШІ-стартап. На чому він заробляє мільйони?
Категорія Інновації Дата 31 липня Якщо ШІ виконуватиме 30% усіх завдань, економіка зростатиме на 20% щороку. Як це змінить ринок праці та демократію? Розбір The Economist
Категорія Інновації Дата 30 липня Директор з ШІ. Поспішне введення такої посади може стати дорогим провалом. Коли це правильне рішення для компанії? Розповідає Катерина Стецюк Контриб’ютори співпрацюють із Forbes на позаштатній основі. Їхні тексти відображають особисту точку зору. У вас інша думка? Пишіть нашій редакторці Тетяні Павлушенко – [email protected]
