Інвестор та ІТ-бізнесмен Сергій Токарєв переконаний, що проблема не в самій технології. Частина компаній справді перебудовує свою роботу навколо AI, тоді як інші намагаються купити «готову автономність» без поступової зміни процесів.

Найпоширеніша помилка — оцінювати роботу штучного інтелекту за результатами окремих завдань. Наприклад, якщо співробітник завдяки AI готує документи вдесятеро швидше, але юрист витрачає більше часу на їх перевірку, загальна продуктивність майже не змінюється. Бізнес отримує реальну цінність лише тоді, коли покращується весь робочий процес, а не окрема його частина.

AI має аналізувати, але не завжди діяти самостійно

Під час аналізу бізнесу AI може стати першим аналітиком. Він допомагає переглянути історію фінансування, відтворити конкурентне середовище, знайти важливі дані та позначити інформацію, яка потребує детальнішого розгляду. Ця технологія економить час на зборі базових фактів, а людина може зосередитися на головному — зрозуміти, чи має компанія шанс створити довгострокову цінність.

«Я ніколи не питаю модель, чи варто інвестувати в стартап. Ця технологія аналізує дані швидше за цілу команду, але фінальне рішення та відповідальність залишаються за людиною», — говорить Сергій Токарєв.

На його думку, AI може переходити від аналізу до дій лише тоді, коли для цього визначені чіткі межі. Кожен новий рівень автономності має бути підкріплений надійністю, перевірками та вимірюваною якістю.

Де AI дає найкращий ROI

Не варто очікувати, що штучний інтелект одразу автоматизує цілі напрями роботи, як-от фінанси, підтримку клієнтів чи юридичний супровід. Проєкти, у яких компанії намагаються просто «замінити аналітиків», зазвичай провалюються, бо перевірка отриманих результатів стає майже такою ж складною, як і ручна робота.

AI добре працює там, де потрібно аналізувати великі масиви інформації, перевіряти контракти чи обробляти інвойси. У таких випадках модель бере на себе складну підготовчу роботу, а людина оцінює короткий структурований результат.

Під час підрахунку ROI не можна просто порівнювати вартість AI-токенів із зарплатою співробітника. Важливо рахувати ціну прийнятого результату, який відповідає вимогам компанії щодо якості, швидкості та ризику. До неї входять витрати на модель, повторні запити, інтеграції, моніторинг, людська перевірка та доопрацювання у разі помилок.

Саме тому деякі бізнеси не бачать приросту продуктивності, хоча вже витрачають на AI більше, ніж раніше витрачали на оплату праці для виконання тих самих завдань. Такі компанії оптимізують вартість токенів, а не вартість результатів.

«У наших портфельних компаніях AI не замінює операційні чи інвестиційні команди. Він доповнює їхню роботу та розширює їхні можливості. Цінність не в окремій моделі, а в тому, як усі ці системи працюють разом», — додає Сергій Токарєв.

Запис Сергій Токарєв: AI дає результат лише тоді, коли змінюються процеси спершу з'явиться на обласТь.