Концептуальная модель стратегии ИИ-трансформации

Кобелев Сергей Вениаминович ORCID: 0009-0008-9359-0076 Ведущий менеджер продукта; Центр Интеллектуализации МТС; ПАО МТС 121151, Россия, г. Москва, Кутузовский пр-т, 24, кв. 23 Kobelev Sergei Veniaminovich Lead Product Manager; MTS Intellectualization Center; MTS PJSC 121151, Russia, Moscow, Kutuzovsky ave., 24, sq. 23 serg@usefulpeople.ru

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно трансформирует бизнес-ландшафт, открывая беспрецедентные возможности для повышения эффективности, создания новых продуктов и услуг, и получения конкурентного преимуществ. Взрывной рост популярности инструментов на основе ИИ, таких как ChatGPT, число пользователей которого достигло 180 000 000 человек ^[1], свидетельствует о растущем интересе к технологиям ИИ и их потенциале для трансформации бизнеса. Однако, несмотря на снижение стоимости внедрения ИИ ^[2] и широкое признание его преимуществ, многие компании сталкиваются с серьезными трудностями на этом пути ^[3]. Отсутствие системного подхода к ИИ-трансформации часто приводит к неэффективному использованию ресурсов, провалам проектов и недостижению ожидаемых результатов ^{[4, 5]}. Исследования показывают, что для успешной ИИ-трансформации необходим комплексный подход, охватывающий три ключевые системы управления: человеческими ресурсами, автоматизированную и автоматическую ^[6]. При этом цифровизация бизнес-процессов должна осуществляться поэтапно, начиная с тщательного анализа организации и разработки стратегии, через внедрение технологий, к анализу полученных результатов ^[7].

Предметом данного исследования является разработка концептуальной модели стратегии ИИ-трансформации. Актуальность исследования обусловлена отсутствием системного подхода к ИИ-трансформации в большинстве организаций, что приводит к неэффективному использованию ресурсов и недостижению ожидаемых результатов. Существующие методологии цифровой трансформации не полностью учитывают особенности внедрения ИИ, создавая необходимость в разработке специализированной модели.

Среди наиболее распространенных проблем можно выделить нехватку квалифицированных специалистов в области ИИ ^[8], сложности интеграции ИИ-решений в существующую IT-инфраструктуру ^{[9, С. 261]}, отсутствие четкой стратегии управления данными ^[10], а также этические дилеммы, связанные с использованием ИИ ^[11]. Концепция искусственных нейронных сетей, лежащая в основе многих современных ИИ-систем, была предложена еще в 1958 году Фрэнком Розенблаттом в его работе о перцептроне ^{[12, C. 387]}, однако практическое применение этих технологий в бизнесе требует разработки эффективных стратегий. Кроме того, многие существующие методологии цифровой трансформации, такие как предложенная Б. М. Гарифуллин и В. В. Зябриковым ^[5] и методология SAP ^[10], не в полной мере учитывают специфику внедрения ИИ, что делает их малопригодными для решения задач ИИ-трансформации. В связи с этим разработка специализированной модели стратегии ИИ-трансформации становится критически важной для успешного внедрения ИИ в бизнес-процессы.

Данное исследование направлено на решение этой проблемы путем систематизации существующих подходов, таких как aiSTROM ^[13], и разработки комплексной модели, которая позволит компаниям эффективно планировать, реализовывать и контролировать процесс ИИ-трансформации. Предлагаемая модель учитывает специфические требования к данным, технологиям, этическим аспектам и компетенциям персонала, а также предоставляет практические рекомендации для руководителей компаний. Внедрение данной модели позволит компаниям минимизировать риски, связанные с ИИ-трансформацией, оптимизировать использование ресурсов и максимизировать отдачу от инвестиций в ИИ.

Цель исследования: Разработать концептуальную модель стратегии ИИ-трансформации бизнеса, учитывающую специфику работы с данными, технологиями ИИ, этическими аспектами и позволяющую компаниям эффективно планировать и реализовывать внедрение ИИ в бизнес-процессы.

Задачи исследования:

· Провести сравнительный анализ существующих методологий цифровой и ИИ-трансформации.

· Выявить ключевые факторы успеха и барьеры при внедрении ИИ в бизнес.

· Разработать 15-этапную модель стратегии ИИ-трансформации.

· Обосновать научную новизну и практическую значимость разработанной модели.

В данной работе мы фокусируемся на разработке концептуальной модели стратегии ИИ-трансформации, поскольку существующие подходы, несмотря на их практическую ценность, не предлагают целостного видения процесса трансформации. Концептуальная модель позволяет создать единую методологическую базу для дальнейших исследований и практических разработок в области ИИ-трансформации бизнеса. В то время как большинство существующих работ концентрируется на отдельных аспектах внедрения ИИ, предлагаемая концептуальная модель обеспечивает системный взгляд на процесс трансформации.

1. Обзор литературы

В рамках исследования был проведен систематический анализ научных и практических публикаций по теме ИИ-трансформации за период 2018–2024 гг. Проанализированные источники можно разделить на две основные категории:

В рамках исследования был проведен систематический анализ научных и практических публикаций по теме ИИ-трансформации за период 2018–2024 гг. Проанализированные источники разделились на две основные категории.

Первая категория включает научно-методологические исследования. Среди них теоретические работы по методологии цифровой и ИИ-трансформации, представленные в трудах Б. М. Гарифуллина и В. В. Зябрикова ^[5], а также D. Herremans ^[13]. Важное место занимают исследования принципов и подходов к внедрению ИИ в бизнес-процессы, проведенные Е. Ю. Беловой и М. О. Шевченко ^[6], а также М. И. Максимовым и А. Р. Шамиловой ^[7]. Кроме того, были изучены академические публикации по оценке эффективности ИИ-трансформации, авторами которых являются Н. В. Городнова ^[14], Е. З. Глазунова и А. В. Черная ^[15].

Вторая категория представлена практико-ориентированными источниками. В неё вошли отраслевые исследования консалтинговых компаний, таких как McKinsey ^[16] и BCG ^[2], а также методические материалы технологических компаний, в частности SAP ^[10].

Анализ научно-методологических работ показал, что исследования в основном сосредоточены на общих аспектах цифровой трансформации ^{[17, 5]}, при этом специфика ИИ-трансформации раскрыта недостаточно. В работах Б. М. Гарифуллин и В. В. Зябриков ^{[5, C. 1355]} предложена базовая методология цифровой трансформации, однако она не учитывает особенности внедрения искусственного интеллекта. D. Herremans ^{[13, C. 4]} предлагает первую попытку структурировать процесс ИИ-трансформации, но его модель не включает важные этапы оценки текущего состояния и анализа результатов.

В современных российских исследованиях предлагаются различные подходы к оценке эффективности ИИ-трансформации. Е. Ю. Белова и М. О. Шевченко ^{[6, C. 23]} разработали интегральный показатель уровня цифрового интеллекта предприятия, включающий оценку компетенций персонала, уровня автоматизации и степени внедрения ИИ-технологий. М. И. Максимов и А. Р. Шамилова ^{[7, C. 140]} предложили трехэтапную модель цифровой трансформации, делая акцент на необходимости предварительного анализа организации и постепенного внедрения изменений.

Практико-ориентированные источники демонстрируют растущий интерес бизнеса к ИИ-трансформации. Документированные кейсы внедрения ИИ ^{[15, 14]} показывают положительное влияние на эффективность бизнес-процессов, но также выявляют отсутствие системного подхода к трансформации. Методические материалы SAP ^[10] предлагают общую структуру цифровой трансформации, которая требует существенной адаптации для задач ИИ-трансформации.

Проведенный анализ литературы выявил следующие пробелы в существующих исследованиях:

• Отсутствие комплексной методологии ИИ-трансформации, учитывающей специфику работы с данными и этические аспекты
• Недостаточная проработанность этапов оценки готовности организации к ИИ-трансформации
• Отсутствие четких критериев приоритизации проектов в рамках ИИ-трансформации
• Неполное описание механизмов интеграции ИИ-решений в существующие бизнес-процессы

Выявленные пробелы определяют необходимость разработки целостной модели стратегии ИИ-трансформации, которая будет учитывать как теоретические наработки в области цифровой трансформации, так и практический опыт внедрения ИИ в бизнес-процессы.

Несмотря на значительное количество исследований в области цифровой трансформации, специфика ИИ-трансформации остается недостаточно изученной. Существующие методологии, такие как модели Б. М. Гарифуллина и В. В. Зябрикова ^[5] и SAP ^[10], ориентированы на общие аспекты цифровой трансформации и не учитывают уникальные особенности ИИ, связанные с работой с большими данными, необходимостью специализированных команд и этическими вопросами.

Оппоненты могут утверждать, что адаптация существующих моделей цифровой трансформации достаточна для внедрения ИИ в бизнес-процессы. Однако практический опыт показывает, что такой подход часто приводит к неэффективному использованию ресурсов и недостижению ожидаемых результатов ^[4]. Например, модель D. Herremans ^[13], хотя и направлена на ИИ-трансформацию, не охватывает полный спектр необходимых этапов и не предоставляет системного подхода.

Более того, как отмечает Н. В. Городнова [14 C. 1487], внедрение ИИ сопряжено с рядом проблем, таких как необходимость в высококвалифицированных специалистах, сложности с обеспечением качества данных и этическими дилеммами. Эти выводы подтверждают нашу позицию о необходимости разработки комплексной модели стратегии ИИ-трансформации, которая учитывает эти критические аспекты.

Кроме того, C. Williams ^[17] предлагает матричную модель категоризации задач ИИ, но она не учитывает организационные и технические аспекты внедрения, а также недостаточно внимание уделяет вопросам данных и инфраструктуры. Такие ограниченные подходы не позволяют компаниям полноценно интегрировать ИИ в свои бизнес-процессы.

Таким образом, существующие методологии недостаточны для успешной ИИ-трансформации, что обосновывает необходимость разработки новой комплексной модели, учитывающей специфические аспекты внедрения искусственного интеллекта в бизнес.

Выявленные в ходе обзора литературы пробелы определили выбор методологии исследования, представленной в следующем разделе.

2. Методы исследования

Для достижения поставленной цели по разработке комплексной модели стратегии ИИ-трансформации была применена методология, основанная на компаративном анализе и синтезе существующих подходов.

2.1. Компаративный анализ.

Основным методом исследования был компаративный анализ существующих методологий цифровой и ИИ-трансформации. Были подробно изучены и сопоставлены следующие источники:

· Б. М. Гарифуллин и В. В. Зябриков ^[5]: Модель цифровой трансформации бизнеса, основанная на системном подходе и итеративных циклах внедрения.

· Методология SAP ^[10]: Стратегия цифровой трансформации с акцентом на управлении данными и клиентоцентричности.

· Подход N. White ^[18]: Применение принципов Lean Six Sigma для ускорения цифровой трансформации и достижения «быстрых побед».

· Модель D. Herremans ^[13]: aiSTROM – дорожная карта для разработки успешной стратегии ИИ, учитывающая специфические аспекты ИИ-трансформации.

· Классификация задач по C. Williams ^[17]: Матричная модель категоризации задач ИИ на основе степени участия человека и характера обработки информации.

Критерии сравнительного анализа включали:

· Ориентированность на ИИ-трансформацию: Насколько методология адаптирована под специфические требования внедрения искусственного интеллекта.

· Наличие пошагового плана действий: Предоставляет ли методология четкую последовательность шагов для реализации трансформации.

· Включение этапа оценки текущего состояния: Предусмотрен ли анализ начальных условий и готовности организации к трансформации.

· Учет этических и социальных аспектов: Рассматриваются ли возможные риски и последствия внедрения ИИ с точки зрения этики и общества.

· Механизмы интеграции ИИ в бизнес-процессы: Описывает ли методология способы внедрения ИИ-решений в существующие процессы компании.

· Инструменты оценки и корректировки стратегии: Предусмотрены ли методы мониторинга, оценки эффективности и корректировки выбранной стратегии.

Результаты компаративного анализа:

· Сильные стороны существующих методологий: Детальная проработка этапов цифровой трансформации, акцент на управлении данными, внимание к организационным изменениям.

Выявленные пробелы:

· Отсутствие комплексной методологии, специально адаптированной для ИИ-трансформации.

· Недостаточная проработанность этических и социальных аспектов внедрения ИИ.

· Неучет специфики работы с данными и формирования специализированной ИИ-команды.

· Отсутствие этапов оценки текущего состояния и механизмов корректировки стратегии.

2.2. Синтез и разработка модели.

На основе результатов компаративного анализа был применен метод синтеза для разработки новой комплексной модели стратегии ИИ-трансформации. Процесс включал:

· Идентификацию ключевых элементов из существующих методологий, которые показали свою эффективность.

· Добавление недостающих этапов, необходимых для полноценной ИИ-трансформации, таких как стратегия данных и формирование ИИ-команды.

· Интеграцию этических и социальных аспектов на всех этапах стратегии.

· Разработку пошагового плана, включающего механизмы оценки и корректировки стратегии.

2.3. Обоснование выбора методов.

Компаративный анализ был выбран как основной метод исследования, поскольку он позволяет систематически сравнить различные подходы и выявить их сильные и слабые стороны. Метод синтеза обеспечил объединение лучших практик и добавление новых элементов в единую, целостную модель.

2.4. Влияние результатов анализа на разработку модели.

Результаты компаративного анализа непосредственно повлияли на структуру и содержание разработанной модели:

· Включены этапы, отсутствующие в других методологиях, но критически важные для ИИ-трансформации (например, стратегия данных, формирование ИИ-команды).

· Усилено внимание к этическим и социальным аспектам, учитывая их важность в контексте использования ИИ.

· Разработаны механизмы оценки и корректировки стратегии, обеспечивающие гибкость и адаптивность модели.

· Добавлен этап культурных изменений, отражающий необходимость трансформации корпоративной культуры для успешного внедрения ИИ.

Применение описанной методологии позволило провести детальный сравнительный анализ существующих подходов к ИИ-трансформации.

3. Сравнительный анализ стратегий цифровых и ИИ-трансформаций

3.1. Анализ методологии цифровой трансформации.

Для систематического анализа существующих подходов к цифровой трансформации рассмотрим ключевые методологии, которые получили широкое признание в бизнес-среде. Анализ каждой методологии будет проводиться по следующим аспектам: основные принципы и структура подхода, сильные стороны методологии, ограничения при применении к ИИ-трансформации, а также возможности адаптации для задач внедрения искусственного интеллекта. Такая структура анализа позволит выявить как полезные элементы существующих подходов, так и области, требующие дополнительной проработки в контексте ИИ-трансформации.

Анализируя подход к цифровой трансформации, представленный в работе Б. М. Гарифуллина и В. В. Зябрикова ^{[5, C. 1355]}, можно выделить следующие ключевые особенности их методологии. Авторы предлагают циклическую модель трансформации, где каждый цикл начинается с анализа текущего состояния и заканчивается оценкой результатов внедрения.

Методология базируется на трех основных принципах:

1. Системный подход к анализу бизнес-модели, предполагающий выявление «узких мест » на основе фактических данных

2. Итеративность внедрения изменений через пилотирование и последующее масштабирование

3. Параллельное рассмотрение двух направлений оптимизации: внедрение новых технологий и упрощение существующих процессов

Особенно важным представляется акцент авторов на необходимости экономического обоснования каждого этапа трансформации и постоянной корректировки стратегии на основе полученных результатов. Такой подход позволяет минимизировать риски при внедрении изменений и обеспечивает гибкость в условиях меняющейся рыночной конъюнктуры.

Критический анализ данной методологии показывает, что, несмотря на её системность, она не уделяет достаточного внимания вопросам управления данными и этическим аспектам внедрения ИИ, которые являются критически важными в современных условиях цифровой трансформации.

Особый интерес представляет методология цифровой трансформации, разработанная компанией SAP ^[10], которая фокусируется не только на технологических аспектах, но и на организационных изменениях. Анализ их подхода показывает три ключевых отличия от ранее рассмотренной методологии:

1. В отличие от подхода Б. М. Гарифуллина и В. В. Зябрикова, методология SAP начинается с более широкой оценки не только текущего состояния бизнес-процессов, но и всех существующих инициатив по цифровой трансформации. Это позволяет избежать дублирования усилий и обеспечить синергию между различными проектами.

2. Принципиально важным элементом методологии SAP является выделение работы с данными в отдельное стратегическое направление. Компания подчеркивает необходимость использования аналитики данных как основы для принятия решений на всех этапах трансформации. Этот аспект особенно актуален в контексте ИИ-трансформации, где качество и доступность данных становятся критическими факторами успеха.

3. Клиентоцентричный подход Методология SAP выделяет клиентов как ключевой драйвер трансформации, что отражает современные тенденции в построении бизнес-стратегий. Такой подход обеспечивает более четкую фокусировку трансформационных инициатив на создании ценности для конечных пользователей.

Сравнительный анализ этих подходов позволяет сделать вывод о том, что методология SAP предлагает более структурированный и современный взгляд на процесс цифровой трансформации, особенно в контексте последующей ИИ-трансформации. Однако стоит отметить, что данная методология требует значительных ресурсов и может быть избыточной для малых и средних предприятий.

Анализ методологии N. White ^[18] выявляет несколько существенных особенностей:

1. В отличие от ранее рассмотренных методологий, N. White предлагает использовать принципы Lean Six Sigma для ускорения процесса трансформации. Особенно важным является концепция «быстрых побед» (quick wins), которые должны быть реализованы в течение 30 дней ^[19]. Такой подход позволяет:

· Быстро продемонстрировать ценность трансформации

· Повысить вовлеченность сотрудников

· Создать позитивную динамику изменений

2. Методология уделяет значительное внимание культурным и организационным аспектам трансформации, ставя их даже перед технологическими решениями. Это отражается в последовательности этапов, где подготовка к изменению культуры предшествует планированию внедрения технологий.

3. Особую ценность представляет включение этапа сбора обратной связи и корректировки стратегии. Это позволяет:

· Своевременно выявлять проблемы

· Адаптировать подход к реальным условиям

· Минимизировать риски при масштабировании

Основное преимущество этого подхода заключается в практической применимости и ориентации на быстрые результаты. Однако стоит отметить, что методология может недооценивать сложность технических аспектов трансформации, особенно в контексте внедрения ИИ.

3.2. Анализ специализированных подходов к ИИ-трансформации.

Анализ методологии aiSTROM показывает ряд существенных особенностей и ограничений:

1. Структурные преимущества

· Выделение данных как отдельного стратегического направления, что критически важно для ИИ-проектов

· Интеграция технических и организационных аспектов (от технологий до культурных изменений)

· Акцент на междисциплинарный подход в формировании команды

2. Существенные упущения

· Отсутствие этапа оценки текущего состояния организации, что затрудняет определение стартовой точки трансформации

· Не предусмотрен механизм оценки результатов и корректировки стратегии

· Отсутствие этапа формирования конкретного портфеля проектов

· Не проработан вопрос создания дорожной карты реализации

3. Сравнительные особенности В отличие от подходов к цифровой трансформации, методология aiSTROM:

· Уделяет значительное внимание специфике работы с данными и ИИ-технологиями

· Фокусируется на формировании специализированной ИИ-команды

· Включает этические аспекты и риски, связанные с ИИ

4. Практические ограничения

· Недостаточная проработка механизмов интеграции ИИ-инициатив в существующие бизнес-процессы

· Отсутствие четких критериев приоритизации проектов

· Недостаточное внимание вопросам масштабирования успешных инициатив

Заметим, что структура достаточно сильно отличается от структуры стратегии цифровой трансформации. Именно поэтому мы считаем, что ИИ-трансформация должна иметь собственную стратегию, отличную от цифровой трансформации. В модели появляются данные, так как они являются базисом ИИ-трансформации, также ИИ-команда и технологии, без которых реализация стратегии становится невозможной ^[20]. Но в данной структуре упущены важные этапы: анализ текущего состояния и результатов запуска трансформации. Также пропущен важный, по нашему мнению, этап, на котором формируется список проектов, которые будут реализовываться ИИ-командой. Также стратегия становится завершенной в тот момент, когда появляется план ее реализации или дорожная карта ^[21].

Отдельного внимания заслуживает подход к классификации задач ИИ-трансформации, предложенный C. Williams ^[17]. В нем приводится очень простой подход к определению точек применения ИИ в зависимости от типа задачи и уровня вовлеченности в задачу людей (рис. 1):

Рисунок 1. Матрица задач ИИ-трансформации по C. Williams.

Автор представляет матричную модель категоризации задач, основанную на двух ключевых измерениях: степени участия человека (от полностью автоматизированных до требующих активного человеческого участия) и характера обработки информации (от анализа к действию).

Анализ данной методологии выявляет следующие особенности:

1. Структурные преимущества

· Простота и наглядность классификации

· Четкое разграничение типов задач на основе объективных критериев

· Возможность быстрой первичной оценки потенциальных проектов

2. Практическая применимость

· Матрица позволяет категоризировать существующие бизнес-процессы

· Помогает в приоритизации проектов на основе их характеристик

· Облегчает оценку сложности и потенциального влияния каждой инициативы

3. Ограничения подхода

· Отсутствие детальных рекомендаций по реализации трансформации

· Не учитываются организационные и технические аспекты внедрения

· Недостаточное внимание вопросам данных и инфраструктуры

4. Интеграционный потенциал

5. Несмотря на ограниченность как самостоятельной методологии, данный подход может эффективно дополнять более комплексные стратегии ИИ-трансформации на этапе первичной оценки и категоризации проектов.

Такой подход помогает очень быстро распределить текущие бизнес-процессы компании на соответствующие группы. После чего становится проще и находить решения задач, и оценивать сложность и влияние каждого проекта в отдельности. При этом помимо этой логики в источнике не дается какого-то понятного пути формирования стратегии ИИ-трансформации.

3.3. Сравнительный анализ и выявление пробелов.

Для систематизации результатов сравнительного анализа существующих подходов к цифровой и ИИ-трансформации был проведен критериальный анализ основных методологий. В таблице 1 представлено сопоставление ключевых характеристик рассмотренных стратегий, что позволяет выявить их сильные стороны и ограничения.

Таблица 1. Сравнительный анализ методологических подходов к стратегиям цифровой и ИИ-трансформации.

Как видно из представленного анализа, существующие методологии имеют ряд существенных ограничений. В частности, только стратегии D. Herremans и C. Williams непосредственно ориентированы на ИИ-трансформацию, при этом они не обеспечивают полного охвата необходимых этапов реализации. Стратегии Б. М. Гарифуллина и В. В. Зябрикова и SAP, несмотря на наличие детальной проработки этапов, не учитывают специфику внедрения искусственного интеллекта. Выявленные ограничения существующих подходов обосновывают необходимость разработки комплексной модели стратегии ИИ-трансформации.

Прежде чем перейти к новой структуре стратегии ИИ-трансформации, хочется обсудить еще несколько тезисов:

1. Прежде, чем формировать цели ИИ-трансформации, требуется понять как эти цели будут связаны с бизнес-целями компании или её стратегией.

2. После этапа формирования проектов, в которых будет проводится внедрение ИИ, следует добавить этап приоритизации этих проектов. Так как количество процессов в компании может достигать десятков, или сотен и тысяч в зависимости от размера. Компания будет всегда ограничена в ресурсах (как финансовых, так и людских), поэтому максимальные усилия нужно прикладывать к тем проектам, которые дают максимальный прирост к достижению цели, при этом имеют меньшую нагрузку на команду (ниже сложность реализации).

3. Следует закладывать ресурсы на развитие и обучение персонала, как среди ИИ-команды, так и среди остальной команды компании.

4. Этап «Уровень риска» в структуре от D. Herremans следует вынести за пределы конкретного этапа. Учитывать риски нужно на каждом из этапов проработки стратегии: от стратегии данных до выбора технологий. При этом есть достаточно важный этап про этический и социальные вопросы, так как в случае с ИИ-трансформацией мы чаще всего работает с пользовательскими данными.

5. Также следует отметить, что в случае с ИИ-трансформацией считается привычной практикой привлечение внешних партнерств (как технологических, так и информационных).

3.4. Обоснование необходимости новой модели. На основе проведенного сравнительного анализа существующих методологий и выявленных ограничений становится очевидной необходимость разработки новой комплексной модели ИИ-трансформации. Такая модель должна учитывать как сильные стороны существующих подходов, так и восполнять выявленные пробелы в области работы с данными, этическими аспектами и формированием специализированных команд. В следующем разделе представлена разработанная нами 15-этапная модель, которая интегрирует лучшие практики существующих подходов и дополняет их новыми элементами. Кроме того, стремительный рост мирового рынка технологий ИИ, отмеченный Глазуновой и Черной ^{[15, C. 8]}, подчёркивает необходимость в более структурированном и системном подходе к внедрению ИИ в бизнес-процессы. На основе выявленных особенностей и ограничений существующих подходов была разработана комплексная модель ИИ-трансформации.

4. Модель стратегии ИИ-трансформации

Предлагаемая 15-этапная модель стратегии ИИ-трансформации разработана на основе синтеза успешных практик существующих подходов и восполнения выявленных пробелов. Структура модели построена по принципу последовательного развития от оценки текущего состояния к практической реализации, при этом каждый последующий этап логически вытекает из предыдущего. Выбор именно 15 этапов обусловлен необходимостью охватить все критически важные аспекты ИИ-трансформации: от стратегического планирования и работы с данными до этических вопросов и культурных изменений. При этом этапы сгруппированы в логические блоки: подготовительный (этапы 1-3), технологический (этапы 4-8), реализационный (этапы 9-13) и трансформационный (этапы 14-15), что обеспечивает системный подход к внедрению ИИ.

С учетом всего озвученного выше, итоговая структура стратегии ИИ-трансформации, по нашему мнению, включает следующие взаимосвязанные этапы (рис. 2).

Рисунок 2. Этапы стратегии ИИ-трансформации

Ниже приведем расширенное описание каждого из этапов

1. Оценка текущего состояния. Проводится исследование существующих методологий, систематических структур и информационных баз. Это позволяет определить исходную позицию для внедрения ИИ и раскрыть потенциал для его использования.

2. Связь с бизнес-целями. Гарантируется, что предложенные ИИ-инициативы находятся в рамках общей стратегической директивы организации. Это обеспечивает целенаправленность и согласованность инициатив по внедрению ИИ. Например, улучшение эффективности производства, сокращения издержек или повышение уровня обслуживания клиентов.

3. Формулирование целей ИИ. Конструируются от 3 до 5 четких задач по трансформации на основе ИИ, разработанных совместно с представителями различных функциональных областей компании. Например, цель по созданию модели машинного обучения для оптимизации процесса принятия решений или разработки чат-бота для поддержки клиентов.

4. Стратегия данных. Определяется комплексный подход к управлению данными, включающий выбор источников, учет законодательных норм и механизмы хранения информации. Источниками могут быть внутренние базы данных или внешние партнеры и облачные сервисы, и требования к геозависимому хранению данных.

5. Формирование команды ИИ. Комплекс специалистов по ИИ формируется на основе междисциплинарного подхода и в соответствии с стратегией компании по привлечению персонала. Это могут быть внутренние команды, или внешние партнеры.

6. Позиционирование ИИ в компании. Разрабатывается стратегический план интеграции ИИ в структуру организации, рассматривая как централизованные, так и децентрализованные модели.

7. Стратегия технологического обеспечения. Исследуются различные технологии ИИ, с особым вниманием к принципам интерпретируемого ИИ и балансу между точностью и использованием «черных ящиков». К примеру, компания может выбрать использование Python и TensorFlow для разработки алгоритмов машинного обучения, а затем провести оценку точности и прозрачности этих моделей.

8. Этические и социальные вопросы. Выявляются и анализируются потенциальные этические и социальные последствия внедрения ИИ, чтобы минимизировать возможные риски. Необходимо принять во внимание вопросы приватности и справедливости в ИИ, например, избегание предвзятости в алгоритмах ИИ или защиту персональных данных.

9. Проекты и программа реализации (с учетом приоритетов). Осуществляется формирование и приоритизация проектов или программ для достижения задач в области ИИ, что обеспечивает последовательное и сфокусированное развитие. К примеру, одним из проектов может стать разработка системы рекомендаций для повышения продаж, а в рамках программы — целый набор инициатив по повышению эффективности работы персонала.

10. Дорожная карта реализации. Разрабатывается подробная дорожная карта для реализации проектов, которая включает все ключевые этапы, временные рамки и международные зависимости.

11. Стратегия обучения и развития. Создается план обучения и развития для повышения уровня готовности сотрудников к работе с ИИ.

12. Ключевые показатели эффективности (KPIs). Определяются метрики для отслеживания успеха проектов, отображающие значимость ИИ для организации, такие как улучшение точности прогноза, увеличение продаж или снижение времени обработки запросов (или иные в зависимости от целей организации и проектов в которые будет внедряться ИИ)

13. Стратегия внешних партнерств. Вырабатывается подход к сотрудничеству с внешними партнерами, включая поставщиков технологий, консультантов и научные учреждения.

14. Повторная проверка и оптимизация. Осуществляется периодический пересмотр и корректировка стратегии внедрения ИИ, исходя из полученной обратной связи и новых данных.

15. Культурные изменения. Реализуется процесс внедрения ИИ в корпоративную культуру и стимулирования активного принятия новых технологий сотрудниками. Это достигается через внутренние семинары и обучающие сессии для сотрудников, чтобы помочь им лучше понять и принять новые технологии ИИ.

Необходимо отметить, что вопросы практического внедрения предложенной концептуальной модели требуют отдельного глубокого исследования и выходят за рамки данной работы. Процесс внедрения включает множество специфических аспектов, зависящих от конкретной отрасли, размера организации, уровня технологической зрелости и других факторов. Эти вопросы заслуживают отдельного исследования и будут рассмотрены в последующих работах.

5. Выводы и научная новизна

В результате проведенного исследования была разработана комплексная 15-этапная модель стратегии ИИ-трансформации, которая интегрирует лучшие практики существующих подходов с новыми элементами. Научная новизна работы заключается в создании системного подхода к управлению данными, этическими аспектами и развитием компетенций в контексте ИИ-трансформации. Впервые предложена целостная методология оценки готовности организации к ИИ-трансформации, а также разработан механизм приоритизации и оценки эффективности ИИ-проектов. Полученные результаты согласуются с выводами Н. В. Городновой ^[14] о необходимости системного подхода к внедрению ИИ в бизнес-процессы и подтверждают выявленные Е. З. Глазунова и А. В. Черная ^[15] тенденции развития ИИ в бизнесе. Практическая значимость исследования состоит в том, что разработанная модель предоставляет руководителям компаний структурированный инструментарий для планирования и реализации ИИ-трансформации. Предложенные критерии оценки и KPI позволяют эффективно контролировать процесс внедрения ИИ, минимизировать риски и оптимизировать использование ресурсов при реализации ИИ-инициатив. Существенный методологический вклад исследования заключается в систематизации существующих подходов к ИИ-трансформации и выявлении пробелов в существующих методологиях. Разработанная модель не только восполняет эти пробелы, но и создает прочную основу для дальнейших исследований в области ИИ-трансформации бизнеса.

Заключение

В условиях стремительного развития искусственного интеллекта и его возрастающего влияния на бизнес-процессы, разработанная модель стратегии ИИ-трансформации приобретает особую актуальность. Одним из ключевых преимуществ модели является её адаптивность к различным отраслям и масштабам бизнеса. Предложенный подход позволяет учитывать специфику конкретной организации, а пошаговая структура обеспечивает возможность поэтапного внедрения, что особенно важно для компаний, начинающих свой путь в ИИ-трансформации. Опыт российских предприятий показывает, что успешная ИИ-трансформация требует системного подхода, включающего как технологические, так и организационные изменения. При этом ключевым фактором успеха является поэтапное внедрение изменений с постоянным мониторингом результатов и корректировкой стратегии на основе полученных данных. Проведенное исследование открывает несколько важных направлений для дальнейшего изучения. Первостепенное значение имеет эмпирическая валидация модели через пилотные проекты в различных отраслях. Существенный интерес представляет разработка отраслевых модификаций модели с учетом специфики разных секторов экономики. Отдельного внимания заслуживает исследование влияния организационной культуры на успешность ИИ-трансформации и углубленное изучение этических аспектов внедрения ИИ. В свете последних технологических достижений особую актуальность приобретает разработка специализированных подходов к внедрению генеративного ИИ. При этом важно учитывать существующие ограничения и вызовы. Модель требует эмпирической проверки в реальных условиях и адаптации под специфику конкретных отраслей. Динамичное развитие ИИ-технологий может влиять на актуальность отдельных элементов модели, что требует её регулярного обновления и корректировки. На основе проведенного исследования можно сформулировать ряд практических рекомендаций. При внедрении модели критически важно начинать с тщательной оценки текущего состояния и готовности организации к трансформации. Особое внимание следует уделять формированию команды и развитию необходимых компетенций. Успех внедрения во многом зависит от регулярного мониторинга и своевременной корректировки стратегии на основе полученных результатов. В заключение стоит отметить, что предложенная модель создает методологическую основу для системного подхода к ИИ-трансформации бизнеса. В условиях растущей конкуренции и цифровизации экономики такой подход становится критически важным для сохранения конкурентоспособности организаций. Дальнейшее развитие и адаптация модели с учетом практического опыта её применения позволит создать ещё более эффективный инструмент для управления процессами ИИ-трансформации.