Руководители не видят трансформационного эффекта от ИИ: отчёт KPMG

Что произошло

Руководители крупных компаний пока не видят трансформационных результатов от внедрения искусственного интеллекта, согласно отчёту KPMG, о котором сообщило издание HR Dive. При этом многие американские лидеры оценивают темпы собственного внедрения ИИ как соответствующие плану или опережающие его.

По описанию HR Dive, этот разрыв между ощущением прогресса и наблюдаемыми бизнес-эффектами указывает на то, что активность часто принимают за результат. Запуск пилотов, закупка инструментов и создание новых рабочих групп сами по себе ещё не означают изменения показателей работы или качества обслуживания.

Материал опирается на публикацию HR Dive. Полный текст отчёта KPMG в этом источнике не приводится, поэтому выводы ограничены тем, что подтверждено самой публикацией.

Почему это важно

Для руководителей в сфере клиентского опыта и цифровой трансформации расхождение между субъективными оценками темпов и реальными результатами служит сигналом к пересмотру метрик. Если внедрение ИИ измеряется числом проектов или долей сотрудников, имеющих доступ к инструментам, организация может не замечать, что время ответа клиенту, скорость решения задач и качество сервиса остаются прежними.

Ситуация также касается операционной модели. Технология сама по себе не меняет способ работы организации: для этого нужны изменения процессов, ролей, данных и ответственности. Поэтому оценка темпа как «опережающего» может отражать ожидания и внутреннюю отчётность, а не подтверждённый эффект для клиентов и сотрудников.

Позиция Renascence

Разрыв, о котором говорит отчёт, мы рассматриваем не как провал технологии, а как типичную ошибку измерения. Когда руководители оценивают собственный прогресс по активности, у них возникает ощущение движения даже при неизменном опыте клиента.

Большинство читателей пропустят главное: ощущение прогресса тоже является продуктом дизайна, и на него влияют те же когнитивные искажения, что и на любые другие оценки. Исправить их помогает подход, который мы называем «от пути клиента к метрике»: сначала описывается конкретное действие клиента или сотрудника, которое должно измениться, и только потом выбирается показатель. Оператору стоит начать с одного-двух ключевых пользовательских сценариев, замерить их до и после внедрения ИИ и не засчитывать успех, пока замер не покажет реальных изменений. Тогда ИИ перестаёт быть витриной активности и становится инструментом, который меняет то, что видит клиент.