Давайте рассмотрим несколько кейсов, где компании уже внедрили ИИ и чётко видят эффект — в цифрах, времени и деньгах.
Кейс-блок — “Увидеть результат”
В этом разделе собраны истории компаний, которые не просто внедрили ИИ “для галочки”, а выстроили вокруг него измеримую систему оценки эффективности. Давайте посмотрим, какие у них были задачи, что именно они сделали — и какой получили результат.
Кейс 1: ADNOC (ОАЭ, нефтегаз)
Проблема: Огромные объёмы данных и сложные логистические цепочки внутри добычи нефти. Было сложно оценить в реальном времени эффективность операций и прогнозировать сбои.
Что сделали: Компания внедрила более 30 инструментов ИИ для анализа скважин, логистики, энергопотребления и CO₂-эмиссий. Все данные стекались в единую цифровую платформу, где нейросети в реальном времени давали рекомендации по оптимизации.
Результат:
- +$500 млн дополнительной прибыли за 2023 год
- Снижение выбросов CO₂ на 1 млн тонн
- Повышение эффективности операций на уровне управления в реальном времени
Источник: Reuters
Кейс 2: NIB (Австралия, страхование)
Проблема: Большая нагрузка на клиентскую поддержку и высокий процент повторных обращений. Растущие операционные издержки и снижение удовлетворённости клиентов.
Что сделали: Разработан ИИ-ассистент Nibby, который взял на себя большинство типовых обращений и предоставлял консультации в реальном времени по страховым продуктам, покрытию и подаче заявлений.
Результат:
- Экономия $22 млн за счёт автоматизации
- Снижение нагрузки на поддержку на 60%
- Повышение NPS среди клиентов, использующих цифровые каналы
Источник: The Australian
Кейс 3: Priestley’s Gourmet Delights (Австралия, пищевая промышленность)
Проблема: Ручной труд, ограниченные мощности, высокая зависимость от персонала. Бизнес не мог масштабироваться без пропорционального роста затрат.
Что сделали: Построена новая фабрика, где применяются автономные тележки, коллаборативные роботы и ИИ-системы управления производством. Всё работает на единой интеллектуальной платформе.
Результат:
- Производственные мощности удвоены
- Введены новые рабочие места, не связанные с ручным трудом
- Устойчивое масштабирование без роста затрат на человека
Источник: The Australian
Кейс 4: Stitch Fix (США, мода и ритейл)
Проблема: Сложность в предсказании модных трендов и высокая оборачиваемость ассортимента. Ошибки в закупке приводили к убыткам.
Что сделали: ИИ-модель начала анализировать поведение пользователей, соцсети, тренды Google и предпочтения клиентов. Система выдавала рекомендации стилистам и отделу закупок.
Результат:
- Сокращено время от идеи до производства
- Уменьшено количество неликвидного товара
- Рост повторных покупок за счёт лучшего попадания в желания клиентов
Источник: Vogue Business
Каждый из этих кейсов — наглядная иллюстрация того, что измерение успеха ИИ-проекта — это не "по настроению", а строгая дисциплина, основанная на конкретных показателях: будь то деньги, скорость, объёмы или клиенты.
Дальше мы разберём ошибки, которые чаще всего допускают при постановке KPI. Они тоже измеримы — но, к сожалению, в убытках.
Частые ошибки при постановке KPI в ИИ-проектах
Как показывает практика, проваливаются не столько технологии, сколько процессы вокруг них. Причём особенно часто это происходит именно на этапе постановки KPI. Давайте разберём несколько типичных сценариев — и что с ними делать.
1. KPI появляются после запуска
Это, пожалуй, самая распространённая ошибка. Команда уже настроила ИИ, начала получать первые результаты — и только потом пытается "придумать", как это измерить. В результате:
- Эффект нельзя зафиксировать ретроспективно
- Нет “точки 0” — не с чем сравнивать
- Любая попытка доказать ценность превращается в споры
Как избежать: Ставьте KPI до старта. Даже если проект в тесте. Фиксируйте базовые цифры "как есть" — скорость, затраты, % ошибок, удовлетворённость. Это будет ваша отправная точка.
2. Метрики не связаны с бизнес-целями
Иногда команда увлекается "цифрами ради цифр". В отчёте красиво: уменьшили среднее время отклика с 3 минут до 50 секунд. Но если это никак не повлияло на выручку, NPS или повторные заказы — метрика становится изолированной.
Как избежать: Связывайте каждый KPI с бизнес-целью. Не просто “быстрее” — а “быстрее, чтобы клиент не ушёл”. Не просто “больше” — а “больше, чтобы выручка выросла”.
3. Нет ответственного за результаты
ИИ-проект часто "размазан" по нескольким отделам. Кто-то отвечает за настройку, кто-то — за данные, кто-то — за аналитику. В итоге у KPI нет “владельца”, и никто не может однозначно сказать: хорошо мы идём или нет.
Как избежать: Назначьте одного человека (или команду), кто отвечает за метрики. Именно он должен следить за тем, чтобы данные собирались, интерпретировались и попадали в отчёт.
4. KPI оцениваются только количественно
Иногда кажется: если мы сократили 10 сотрудников, значит ИИ сработал. Но не учитываются такие вещи, как снижение качества, ухудшение пользовательского опыта, потеря гибкости.
Как избежать: Дополняйте количественные метрики качественной оценкой. Включайте опросы, обратную связь, фокус-группы. Особенно в проектах, касающихся клиентов.
Ошибка в KPI — это как неправильная точка на карте. ИИ может ехать быстро, но не туда. Важно не просто ставить цифры — а ставить правильные цифры, привязанные к реальным задачам бизнеса.
Я подготовил чеклист, с которого нужно начинать любой ИИ-проект, если вы хотите, чтобы всё работало не “для галочки”, а приносило реальные результаты.
✅ Чеклист: KPI для ИИ-проекта
1. Определите бизнес-цель проекта
→ Что именно вы хотите улучшить: продажи, скорость, удовлетворённость, снижение затрат?
2. Назначьте владельца метрик
→ Кто будет отвечать за сбор данных, интерпретацию, регулярный отчёт?
3. Зафиксируйте точку "до"
→ Как сейчас выглядит ситуация? Какие показатели? Сколько времени/денег/людей?
4. Разбейте KPI на три уровня
→ Процессные, Финансовые, Клиентские — чтобы не упустить важные эффекты
5. Выберите 2–3 ключевые метрики для пилота
→ Не перегружайте. Лучше меньше, но точнее
6. Настройте сбор данных с первого дня
→ Даже в “песочнице”. Даже в пилоте. Это единственный способ защитить результат потом
7. Запланируйте обратную связь от пользователей
→ Если ИИ работает “на витрине” — включите простые механизмы фидбэка
8. Поставьте контрольную точку оценки
→ Через 2–4 недели: что работает, что нет, какие корректировки нужны?
Внедрение ИИ — это не про магию. Это про системную работу.
И хорошо выстроенные метрики — это ваша страховка от неопределённости. Они позволят не только увидеть результат, но и масштабировать его.
Финальная мысль
ИИ может быть вашим самым умным сотрудником. Но как и любой член команды, он должен работать на цель. А цель без метрик — это просто идея. Надеюсь, эта статья поможет вам сделать внедрение ИИ в бизнес не просто “трендом”, а ощутимым шагом к росту.
Если вы только планируете запуск проекта — начните с KPI. Это сэкономит вам месяцы времени и сотни тысяч рублей.
Готовы внедрять ИИ — но важно понять, с чего начать?
Приглашаю вас на встречу-знакомство. Мы обсудим ваши задачи, я покажу, какие из них можно решать с помощью ИИ, и расскажу, как это сделать эффективно — без лишних затрат и экспериментов "вслепую".
Перейдите по ссылке и выберите удобный канал коммуникации:
До встречи!