Внедрение ИИ в бизнес - страница 20

Шрифт
Интервал


– И еще нам нужно интегрировать ее с рассылками и рекламными кабинетами, – добавил Вася. – Иначе как мы будем использовать ее рекомендации?

Еще через месяц в компании появился дата-сайентист с зарплатой 180 тысяч и маркетолог-аналитик за 120 тысяч. А еще через два месяца Петя наконец решился посмотреть на результаты внедрения.

Рост конверсии составил… 3%.

– Но вы же обещали 40%! – возмутился Петя, вызвав представителя стартапа.

– 40% – это потенциально возможный результат при идеальных условиях, – пожал плечами тот. – У вас просто недостаточно данных. Система не может работать эффективно, если у вас меньше миллиона уникальных посетителей в месяц.

– Но у меня их всего 100 тысяч! – Петя схватился за голову. – Почему вы мне об этом не сказали?

– Вы не спрашивали, – просто ответил представитель.

В итоге Петя потратил:

● 1,5 миллиона на систему и интеграцию

● 300 тысяч на зарплату новым сотрудникам за первые месяцы

● 240 тысяч на обслуживание системы за эти месяцы

● Бесценные нервы и время команды

А получил 3% роста конверсии, которые с тем же успехом могла дать обычная A/B-оптимизация карточки товара за 50 тысяч рублей.

Мораль: перед тем как покупать дорогостоящее ИИ-решение, нужно чётко представлять, какую проблему вы решаете, подходит ли это решение под ваш масштаб и есть ли у вас ресурсы для работы с ним.

Как не стать Петей: простой чек-лист перед покупкой любой ИИ-технологии

Первое правило внедрения ИИ: выбирать технологию нужно под задачу, а не наоборот! Звучит очевидно, но большинство предпринимателей сначала загораются идеей внедрить какую-то модную технологию, а потом уже думают, куда бы её приткнуть.

Чек-лист здравомыслящего предпринимателя

1. Определите конкретную бизнес-проблему

Прежде чем рассматривать любую технологию, четко сформулируйте проблему, которую хотите решить.

Неправильно: «Хочу внедрить нейросеть в бизнес». Правильно: «Наши менеджеры тратят 70% времени на ответы на одинаковые вопросы клиентов, нужно их разгрузить».

Вопросы для самопроверки:

● Какую конкретную боль решит эта технология?

● Можно ли измерить эту боль в деньгах или часах?

● Существуют ли более простые способы решить эту проблему?

2. Проверьте соответствие технологии вашему масштабу

Многие ИИ-решения эффективны только при определенном объеме данных или масштабе бизнеса. То, что работает у Amazon, может быть бесполезно для интернет-магазина с тремя тысячами клиентов.