05.05.2026 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментИнвестиции в искусственный интеллект растут быстрее, чем уверенность предприятий в их окупаемости. Советы директоров хотят ясности, финансовые директора — цифр, которые они могут обосновать, а технологические лидеры хотят масштабировать то, что работает. Тем не менее, многие разговоры об ИИ по-прежнему заканчиваются одинаково: «Мы знаем, что это ценно — мы просто не можем это доказать», пишут в корпоративном блоге Брайан Хопкинс, вице-президент Forrester по портфелю новых технологий, и Лиза Сингер, вице-президент и главный аналитик Forrester. Этот разрыв вызван не слабыми моделями или незрелыми платформами. Он вызван устаревшими способами измерения ценности. Проблема рентабельности инвестиций (ROI) в ИИ — это не технологическая проблема, это проблема измерения. Почему проблема ROI кажется сложнее, чем должна быть Использование ИИ в целом быстро перешло от экспериментов к внедрению в производство в маркетинге, продажах, обслуживании, разработке продуктов и операциях. Но большинство организаций по-прежнему оценивают ИИ, используя бизнес-кейсы, разработанные для автоматизации или аналитики: изолированные KPI, разрозненные панели мониторинга и завышенные ожидания по окупаемости. Этот подход не работает, потому что ценность ИИ должна оцениваться не только по традиционным финансовым показателям, но и по средствам и срокам предоставления этой ценности. ИИ обладает потенциалом изменить ваших клиентов, ваш бизнес и мир в большей степени, чем облачные технологии, мобильные приложения ...
читать далее.
