Що робить ШІ успішним: від провалів до реальних результатів в бізнесі

Сьогодні штучний інтелект сприймається багатьма як ключовий інструмент для значної економії витрат, підвищення ефективності та відкриття нових можливостей. Однак, як показує практика, не завжди очікування збігаються з реальністю. Замість омріяного скорочення витрат, компанії часто стикаються з новими викликами та додатковими інвестиціями в інфраструктуру та спеціалістів. Нещодавно Олексій Вигодський, Head of Enterprise Applications and Technologies у MODUS X, розповів Forbes про причини, чому деякі амбітні проєкти з ШІ не виправдовують сподівань, а також поділився досвідом компаній, для яких штучний інтелект став дійсно ефективним інструментом. Ми підготували короткий виклад найважливішого.

Шлях до провалу: коли ентузіазм переважає розрахунок

Впровадження штучного інтелекту часто починається з великого ентузіазму, але без належного економічного обґрунтування. Найпоширеніша помилка, зазначає експерт, — це автоматизація процесів лише тому, що це модно, а не тому, що це має реальний бізнес-сенс. У 2025 році 42% компаній у США та Європі повністю відмовилися від більшості своїх ШІ-ініціатив, порівняно з 17% у 2024 році. Ця статистика свідчить про те, що багато проєктів залишаються на стадії пілотів — лише 46% з них доходять до продакшену.

Прикладом такого підходу є кейс американського технологічного гіганта IBM. У 2024 році компанія оголосила про масштабну автоматизацію HR- та адміністративних процесів, що призвело до скорочення близько 8000 співробітників. На перший погляд, це мало б принести значну економію. Проте витрати не знизилися, а просто були перерозподілені. Замість заробітної плати скорочених працівників, IBM довелося інвестувати в ІТ-інфраструктуру та найм спеціалістів з ШІ.

Інший показовий приклад — шведська фінтех-компанія Klarna, яка у 2024 році замінила операторів контакт-центру на ШІ-ботів. Хоча технологічно рішення працювало, клієнтська задоволеність різко впала. Це негативно позначилося на обсягах кредитування, і компанія змушена була визнати помилку. Klarna повернула частину автоматизованих функцій людям, зрозумівши, що не вся взаємодія з клієнтами готова до повної автоматизації. Ці випадки наочно показують, що ШІ-проєкт не може базуватися лише на ентузіазмі — він вимагає чіткого економічного розрахунку.

Правильний підхід: від запитань до вимірюваних результатів

Щоб уникнути подібних помилок, бізнес повинен відповідати на низку базових, але критично важливих запитань перед запуском будь-якої ШІ-ініціативи. Перш за все, слід чітко сформулювати: «Яку конкретну проблему ми намагаємося вирішити за допомогою штучного інтелекту?». Важливо чесно оцінити, чи можна вирішити цю проблему дешевше та швидше за допомогою існуючих інструментів без застосування ШІ. Далі, необхідно розрахувати очікувані результати в конкретних цифрах. Наприклад, якщо йдеться про зниження витрат, то наскільки саме? Якщо про збільшення продажів, то на скільки відсотків? Також критично важливо визначити, як саме будуть вимірюватися ці результати. Наявність чітких метрик дозволяє оцінити ефективність проєкту на кожному етапі його реалізації.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Технологія є цінною лише тоді, коли вона вбудована в бізнес-контекст і служить інструментом для досягнення цілей. Якщо ШІ-рішення не веде до збільшення прибутку, зниження ризиків або зростання компанії, воно не має сенсу. Інвестиція в ШІ відрізняється від, наприклад, покупки нерухомості. Нерухомість може простоювати і не втрачати своєї вартості, але ШІ-модель споживає ресурси постійно — електроенергію, обчислювальні потужності, час спеціалістів. Тому її ефективність повинна бути безперервно вимірюваною. Ключовий висновок тут такий: штучний інтелект є лише інструментом, а не самоціллю. Успіх проєкту залежить від того, наскільки ефективно цей інструмент вирішує конкретну проблему бізнесу.

Кейси успіху: як ШІ став інструментом для зростання

Успішне застосування штучного інтелекту можливе в трьох основних напрямках: скорочення витрат у сервісних функціях, підвищення операційної ефективності в бізнес-функціях та зростання продажів.

Ontada: медичні дані та нові можливості

Компанія Ontada зіткнулася з проблемою обробки понад 150 мільйонів неструктурованих онкологічних документів, що містили важливу клінічну інформацію, але були недоступні для аналітики. Ручна обробка була надто повільною та дорогою. Рішенням стало впровадження ШІ, який дозволив створити платформу ON.Genuity. Ця платформа автоматично витягує до 100 релевантних даних з документів, що стосуються 39 типів пухлин. Процес, що раніше займав місяці, тепер скоротився до трьох тижнів, а аналітика доступна менш ніж за годину. Ключовою цінністю стало не лише прискорення, а й поява даних нової якості, які використовуються для клінічних досліджень і створення персоналізованих медичних рішень. ШІ не замінив людей, а став доповненням до їхньої роботи.

Wipro: перехід до передбачуваної аналітики

Індійська технологічна компанія Wipro мала проблему з розрізненими BI-інструментами, десятками систем і понад 500 звітів, які створювалися вручну. Щоб вирішити цю проблему, компанія створила озеро даних, що об'єднало інформацію з SAP та non-SAP систем. Замість 500 статичних звітів, було створено 50 інтерактивних дашбордів. Завдяки цьому Wipro перейшла від описової аналітики до діагностичної та тепер рухається до прескриптивної. Це дозволило краще планувати, швидше реагувати на зміни та отримувати передбачувані результати, що підвищило рентабельність.

CarMax: революція в покупці автомобілів

CarMax, один з найбільших ритейлерів вживаних автомобілів у США, використав ШІ для підвищення ефективності процесу покупки. Штучний інтелект допоміг автоматизувати створення контенту — резюме відгуків клієнтів та порівнянь моделей з понад 45 000 автомобілів на складі. Це дозволило створювати до 5000 сторінок за кілька місяців, значно прискорило процес та покращило SEO. CarMax продовжує вдосконалювати використання ШІ, що свідчить про глибоку інтеграцію технології в бізнес-стратегію.

MediaMarktSaturn: голосовий асистент для продавців

MediaMarktSaturn, європейський ритейлер електроніки, створив багатомовний голосовий ШІ-асистент MyBuddy для своїх співробітників. Мета — полегшити доступ до інформації про великий і постійно оновлюваний асортимент. Завдяки MyBuddy, продавці можуть швидко отримувати точні дані про товари, порівняння та гарантії без необхідності вводити текст. Це підвищує ефективність роботи, покращує досвід покупців та прискорює адаптацію нових співробітників.

Majid Al Futtaim: оптимізація ритейлу на Близькому Сході

Majid Al Futtaim, провідний ритейлер, що керує Carrefour у 32 країнах, інтегрував кілька ШІ-рішень для оптимізації управління цінами, обробки даних та обслуговування клієнтів. Був створений ШІ-двигун Spider для конкурентоспроможного ціноутворення, а інструмент Geo використовує геодані для персоналізованих пропозицій. Крім того, інструмент Excellence аналізує до 70 000 відгуків клієнтів щотижня, що раніше займало до семи днів, і автоматизує обробку юридичних документів. Ці рішення дозволили компанії зосередитися на стратегічному розвитку, одночасно знижуючи витрати.

Висновок: інструмент, а не самоціль

Штучний інтелект — це не чарівна паличка, а інструмент, ефективність якого залежить від бізнес-логіки. Без чіткого економічного обґрунтування технологія перетворюється з інвестиції на витрати. Успіх ШІ-проєкту визначається не самою технологією, а тим, наскільки ефективно вона вирішує конкретну проблему. Важливо також розуміти, що рішення, яке працює в одній компанії, може бути неефективним в іншій. Успішні трансформації ґрунтуються на готовності до експериментів, адже інновації народжуються через помилки.

І найголовніше — у центрі будь-якого ШІ-проєкту мають залишатися люди. Лише поєднання людської експертизи та машинної аналітики дає найкращі результати. Належне впровадження та навчання є критично важливими кроками для того, щоб технологія справді принесла користь бізнесу. 

Цей матеріал підготовлений на основі інформації з відкритих джерел. Редакція самостійно відбирає ключові факти, аналізує їх та структурує за допомогою AI-інструментів.