📊 От слов к цифрам: как доказать эффект ИИ
📊 От слов к цифрам: как доказать эффект ИИ 71% крупных российских компаний используют генеративный ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, а 78% отмечают экономический эффект от его внедрения. Такие данные приведены в исследовании «Искусственный интеллект в России — 2025», подготовленном «Яков и Партнеры» совместно с Яндексом. ⚫ Когда технология становится частью рабочих процессов и на нее направляются ресурсы, бизнесу важно понимать, какую реальную отдачу она приносит. Недавно мы уже разбирались, как оценивать эту отдачу: через время обработки, стоимость операций, количество ошибок и другие бизнес-метрики. Теперь возникает следующий вопрос — как понять, что изменение показателей действительно связано с ИИ? Допустим, компания подключила ИИ к обработке заявок, а через месяц конверсия выросла на 8%. На первый взгляд все очевидно: новое решение дало результат. Но за это же время могли измениться рекламный трафик, цены, команда или сам процесс продаж. 🧠 После — еще не значит из-за. Поэтому важно отделить эффект ИИ от остальных изменений в бизнесе и проверить гипотезу до того, как масштабировать решение. Как это сделать на практике, рассказывает директор по развитию технологий и искусственного интеллекта GS Labs Ярослав Якимов: «Рабочая схема для большинства компаний — сначала отсеять гипотезы бэктестом, затем обкатать выжившие в теневом режиме и только после этого вывести победителя на A/B-тестирование. Именно A/B позволяет увидеть причинно-следственный эффект на бизнес-метриках и понять, выросла ли конверсия или выручка именно из-за ИИ», — подчеркивает Ярослав Якимов. 📊 Такой подход превращает тестирование ИИ в последовательный процесс. Исторические данные помогают оценить перспективность гипотезы, теневой режим — проверить работу решения без влияния на пользователей, а A/B-тест — сравнить новый и привычный сценарии на реальных данных. Для процессов, где ошибка может дорого обойтись бизнесу, Ярослав Якимов предлагает использовать постепенное масштабирование: сначала запустить решение на небольшой группе пользователей и усилить контроль за результатами. ✅ В итоге ИИ-гипотеза проходит путь от предположения до доказанного бизнес-эффекта. А решение о масштабировании принимается уже в тот момент, когда понятно, какую ценность создает технология и действительно ли именно она влияет на результат. 🟢 Больше контекста. Больше экспертизы. Оставайтесь с GS Group на связи.