Часть 1: Измеримые KPI для оценки эффективности внедрения ИИ в бизнес-процессы: что отслеживать с первого дня
Прежде чем мы перейдём к цифрам, структурам и таблицам, стоит признать очевидное: бизнес любит ясность. Особенно тогда, когда речь идёт о новых технологиях. Искусственный интеллект сегодня воспринимается как “must have” — и не без оснований. Он действительно позволяет автоматизировать процессы, снижать издержки, ускорять принятие решений.
Но есть один нюанс. ИИ — это не CRM, не ERP и не 1С. Он работает иначе, внедряется иначе, а самое главное — измеряется иначе. В отличие от классических IT-проектов, у AI нет универсального “готово”. Именно поэтому возникает типичная ситуация: технология вроде бы есть, а результата как будто бы нет. Либо его невозможно показать на цифрах.
Вот здесь и начинается история про KPI.
Как показывает практика, отсутствие чётких метрик — одна из ключевых причин разочарования в ИИ-проектах.
Когда показатели не определены заранее, любые эффекты от внедрения расплываются. Их сложно защитить перед акционерами, невозможно встроить в стратегические отчёты, а главное — тяжело масштабировать.
Именно поэтому мы собрали эту статью, чтобы вы могли не просто внедрять ИИ, но и с первого дня понимать: где он даёт эффект, в чём его конкретная польза и как она выражается в цифрах.
Для начала давайте поговорим о том, почему KPI для ИИ-проектов нельзя просто “взять из соседнего диджитал-отдела”.
Почему KPI для ИИ — особенные
Если вы уже сталкивались с диджитал-проектами — будь то внедрение CRM, маркетинговой аналитики или автоматизации документооборота — вы знаете, что в таких историях метрики обычно стандартны: скорость обработки, ROI, SLA, LTV и так далее. Однако с ИИ всё немного по другому.
ИИ не просто “делает задачу быстрее”. Он меняет сам способ её выполнения. В некоторых случаях — даже логику работы подразделения. Это значит, что традиционные метрики здесь либо не работают, либо работают с серьёзной погрешностью.
Давайте разберёмся, почему:
1. ИИ работает в условиях неопределённости.
Его нельзя "прошить" чёткими правилами: он обучается на данных, ошибается, адаптируется. Поэтому любые KPI нужно формулировать не как бинарное "работает/не работает", а как траекторию улучшений.
2. Эффект от ИИ часто нелинеен.
То есть результат не виден “сразу после запуска”. Например, бот поддержки может сначала отвечать хуже, чем живой оператор. Но спустя месяц — в 3 раза быстрее и дешевле. Если вы ставите KPI только на короткий отрезок — он заведомо будет неадекватным.
3. ИИ сложно измерять в отрыве от пользователей.
Особенно в задачах взаимодействия с клиентом. Оценить качество ответа нейросети можно только через обратную связь, а значит KPI неизбежно будут затрагивать NPS, оценки, отзывы, удержание.
Это тот случай, когда "что измеряешь — то и получаешь". Если измеряете только ROI, но не учитываете снижение нагрузки на команду — вы не увидите всей картины. Если смотрите только на SLA, но не на удовлетворённость клиента — проект может формально “отработать”, но реально — провалиться.
Для того, чтобы этого избежать разберём три уровня KPI, которые стоит учитывать в ИИ-проектах: процессный, финансовый и клиентский.
Три уровня оценки эффективности ИИ-проектов
Когда мы говорим о внедрении ИИ, важно понимать: это не "чёрный ящик", который либо работает, либо нет. Это инструмент, и как любой инструмент, он даёт разные типы эффекта на разных уровнях.
На практике удобно разбивать все KPI на три уровня:
Уровень 1. Процессные KPI — как ИИ влияет на внутреннюю механику
Это те показатели, которые напрямую отражают изменения в операциях. Если ИИ автоматизирует задачи, важно зафиксировать:
- Сколько времени раньше занимала задача — и сколько теперь
- Сколько сотрудников было вовлечено — и сколько после автоматизации
- Как изменилось количество ошибок или отклонений
📌 Пример: Компания внедрила ИИ для обработки обращений клиентов. До этого запрос обрабатывался за 7 минут — после внедрения бота Lia от Додо Пиццы, большая часть простых запросов закрывается мгновенно. Это — классический процессный KPI: время реакции, доля автоматических ответов, нагрузка на оператора.
Уровень 2. Финансовые KPI — где ИИ экономит или зарабатывает
Это уже метрики для руководителей и акционеров. Главное здесь — показать: внедрение ИИ даёт экономический результат. Причём желательно — в рублях, а не в абстрактных “улучшениях”.
Сюда входят:
- Снижение постоянных затрат (например, на зарплаты или поддержку)
- Повышение выручки (за счёт персонализации, точного таргетинга и пр.)
- Увеличение ROI за счёт автоматизации
📌 Пример: Компания Klarna внедрила ИИ-бота, который обрабатывает две трети запросов клиентов — это работа 700 сотрудников. По оценке компании, это даёт +40 млн долларов прибыли в год. Вот он, прямой финансовый эффект от ИИ.
Уровень 3. Клиентские KPI — как ИИ влияет на пользователя
Часто самый ценный результат — это не снижение издержек, а лояльность клиента. Особенно если ИИ работает в витрине: рекомендации, чаты, персонализация, генерация писем и предложений. Здесь стоит отслеживать:
- NPS (оценка удовлетворённости)
- Конверсия (после внедрения ИИ)
- Повторные покупки, LTV
- Уровень отказов, отписок, жалоб
📌 Пример: Amazon использует ИИ для персонализации витрины товаров. Система “знает”, что вы смотрели, что вам нравится, и что предпочитают похожие пользователи. Это позволяет увеличивать долю повторных покупок и держать клиента дольше в экосистеме. На выходе — рост LTV и снижение стоимости привлечения нового клиента.
Какие именно метрики стоит отслеживать с первого дня, в зависимости от типа проекта. Поговорим об этом в следующей части статьи. Покажу, как их адаптировать под свой бизнес.
Что отслеживать с первого дня — карта метрик
Какие именно метрики выбрать для контроля? Здесь важно учитывать тип проекта, цель и зону внедрения. То, что работает для чат-бота, не подойдёт для аналитики или генерации контента.
Мы составили карту KPI по типам ИИ-проектов. Это не “жёсткий стандарт”, но хорошая отправная точка для понимания, на что смотреть в первую очередь.
Советы по работе с метриками
- Фиксируйте “до” и “после”, даже если проект в тесте. Это поможет защитить эффект перед инвесторами.
- Привязывайте метрику к задаче. Не нужно измерять CTR, если вы автоматизируете бухгалтерию.
- Выделите ответственного. Один человек в команде должен вести и защищать KPI ИИ-проекта.
- Собирайте фидбэк с поля. Особенно если проект касается клиентов. Включите опросы, горячие кнопки, даже простые лайки/дизлайки.
В следующей части разберем несколько кейсов, где компании уже внедрили ИИ и чётко видят эффект — в цифрах, времени и деньгах. А еще разберем ошибки при внедрении ИИ, которые приводят к убыткам.
Готовы понять, где ИИ уже может зарабатывать для вашей компании? Проведём Zoom-встречу, на которой я покажу: – где у вас «течёт» операционная эффективность, – какие процессы можно автоматизировать уже сейчас, – и как быстро это даст ROI.
📩 Напишите «ИИ-аудит» в личные сообщения телеграм https://t.me/askerych — вышлю методику и предложу удобное время.