Проблематика применения искусственного интеллекта для МСП

Наши коллеги из стратегического направления O2Consulting рассказали о проблематике применения искусственного интеллекта в малом и среднем бизнесе, а также выделили несколько типов препятствий, с которыми сталкивается бизнес при попытке внедрить высокие технологии в бизнес-процессы:

⏺ первое и самое важное – отсутствие стратегического видения развития бизнеса у большинства предпринимателей. Есть мнение, что именно внедрение технологий на базе ИИ делает предприятия более успешными. Но, если глубоко проанализировать статистические данные компаний на горизонте последних 10 лет, активно внедряющих цифровые решения, в том числе на базе ИИ, то можно увидеть, что у большинства из них капитализация компании снижается. Внедрение высоких технологий не является ключевым фактором успеха. А правильно выбранная бизнес-модель, скорость изменения бизнес-модели в соответствии с происходящим в мире – является той самой движущей силой. И даже если компания реализует самые современные технологические решения, но действует в рамках бизнес-модели, которая не перспективна в данный момент времени, то она просто обречена. Это закон рынка, которому необходимо обучать МСП. Если же малый бизнес выбрал правильную бизнес-модель, то он может конкурировать и с крупными игроками рынка, а цифровые решения на базе ИИ здесь, безусловно, должны помочь реализовать выбранную стратегию (например, радикально сокращать транзакционные издержки и т.д.);

⏺ неэффективность менеджмента. Причем даже не акционеров и топ-менеджмента, которые все более активно применяет ИТ-технологии, заинтересованы в эффективности бизнеса и разобрались, к примеру, с инструментами BI. А прежде всего среднего менеджмента, который сопротивляется внедрению цифровых решений, не желая вести свою деятельность прозрачно;

⏺ проблема информационной безопасности и сохранности бизнес-информации и данных, связанная уязвимостью цифровых ресурсов и систем, которая пока еще сохраняется;

⏺ отсутствие у субъектов малого бизнеса свободных ресурсов, а кроме того, нехватка кадров для реализации цифровой трансформации. Наши партнеры O2Consulting, в рамках реализации технологии на базе ИИ (робот-кассир), при взаимодействии с заказчиком обучают сотрудников компаний и, заменяя роботом функции кассира, создают новые профессии: операторов роботов или операторов нейросети, которая сравнивает выкладку блюд с эталоном;

⏺ нехватка компетенций в части взаимодействия МСП с электронными платформами, с цифровыми маркетплейсами. Например Удмуртия существенно увеличила свой несырьевой экспорт, создав акселератор, который обучает встраивать разного типа МСП в маркетплейсы по всему миру;

⏺ отсутствие навыка расчета экономических эффектов от внедрения цифровых решений.

Все эти проблемы приводят к тому, что по результатам проведенных коллегами опросов среди 17 тыс. предпринимателей, всего 10% компаний внедряют ИИ, треть из которых не видят эффект от этих решений, и всего 8% из тех, кто применяет цифровые технологии на базе ИИ, видит значимый положительный результат. Это говорит о том, что предприниматели еще не в полной мере рассматривают внедрение цифровых решений как инструмент открытия новых возможностей или в логике оптимизации внутренних бизнес-процессов. МСП однозначно требуется профессиональная помощь в подсчете экономических эффектов от внедрения цифровых решений. И наши коллеги из O2Consulting специально разработали финансовую модель для потенциальных заказчиков, в которой можно удобно внести параметры и увидеть тот экономический эффект, который получит именно он. К разработке таких понятных расчетов хочется призвать и другие ИТ-компании, а в дополнение к этому подсвечивать эффекты, которые будут получены от внедрения цифровых решений в логике клиентского пути в том числе в неявном виде.

Помимо тех, кто уже внедряет решения на базе ИИ, всего 10% компаний начинают рассматривать применение ИИ в ведении своего бизнеса. Необходимо работать и с этим параметром, тем более сейчас внедрение цифровых решений стало намного проще: решения уже в большей степени совместимы с другими, уже внедренными технологиями, решения стали реализовываться по новым моделям монетизации (по арендным возможностям или рекуррентным платежам).

Также хочется призвать разработчиков ИИ-решений стремиться быть глобально конкурентоспособными, разрабатывать такие стратегии развития, которые позволят выигрывать даже у крупнейших ИТ-гигантов.