1. Забывают учесть скрытые затраты
Помимо стоимости самой технологии, нужно учитывать:
● Обновление инфраструктуры
● Обучение сотрудников
● Интеграцию с существующими системами
● Кастомизацию и доработки
2. Переоценивают скорость внедрения
ИИ – это марафон, а не спринт:
● Сбор и подготовка данных занимает время
● Точность прогнозов растёт постепенно
● Адаптация персонала не происходит мгновенно
3. Недооценивают роль команды
ИИ без людей – бесполезная игрушка:
● Нужны сотрудники, которые будут работать с системой
● Нужны технические специалисты для поддержки
● Нужны менеджеры, готовые принимать решения на основе данных
4. Забывают про длительный горизонт
ROI от ИИ почти никогда не виден в первый месяц – минимум полгода нужно для ощутимого эффекта. Зато потом результаты растут экспоненциально: система накапливает данные и становится всё умнее.
Правильно ставим KPI для ИИ-проекта
Чтобы точно измерить ROI, выберите ключевую метрику для вашей области:
●Маркетинг и продажи: LTV клиента (руб) – интегральный показатель ценности клиентской базы
● Производство и логистика: Точность прогнозов (%) – фундамент для всех систем планирования
●Клиентский сервис: Уровень автоматизации обработки (%) – показывает эффективность замещения ручного труда
Три признака, что с ROI что-то пошло не так
1.Расчётный ROI слишком хорош (500%+) – скорее всего, вы что-то не учли или переоценили выгоды.
2.Отсутствие чётких KPI – если вы не знаете, что именно будете измерять, вы не сможете оценить реальный ROI.
3.Игнорирование риск-факторов – если в вашем расчёте нет графы «а что, если всё пойдёт не так», ваша модель неполна.
В блокнот предпринимателя
1.ИИ – как талантливый стажёр: поначалу требует времени, но потом работает на вас.
2.Всегда закладывайте дополнительные 20—30% бюджета на непредвиденные расходы.
3.Ключ к успеху – качество данных и терпение при обучении системы.
С вами был Денис Футурист. До встречи в следующей главе!