Как измерить эффективность ИИ в бизнесе? 📊 — 20 марта 2026 г. в 13:17:35.004
Как измерить эффективность ИИ в бизнесе? 📊 Сегодня ИИ внедряют почти все. Но вот считать эффект умеют единицы. Мы задали этот вопрос одному из ТОП-5 интернет-маркетологов России — Ильяной Левиной. Она рассказала, как на самом деле оценивать результат от ИИ, а не «играться в технологии». Сегодня многие компании внедряют ИИ, но не всегда понимают, как оценить его реальную пользу. Какие метрики вы считаете ключевыми для измерения эффективности ИИ в бизнесе? Деньги. Конечно, деньги, но это и так очевидно. Из неочевидных вещей — ваш клиент может уйти к конкуренту только потому, что ChatGPT его посоветовал. Если вашего бизнеса нет в ответах нейросети, значит, для тысяч людей вас просто не существует. Пока маркетологи спорят про эффективность SEO и контекстной рекламы, лидирующие бренды уже продвигают себя в нейросетях. Сделайте хотя бы первый шаг — зарегистрируйте бренд в ChatGPT, чтобы нейросеть знала, что вы существуете: зайдите на страницу Search Product Discovery на сайте OpenAl и укажите название бренда, ссылку на сайт, категорию услуг и email, подробнее в гайде по продвижению в нейросетях. На каком этапе внедрения: пилота или масштабирования, компания уже должна начинать считать или хотя бы видеть экономический эффект от ИИ? Отслеживать эффективность необходимо на каждом шаге, но метрики будут отличаться. Например, Компания UPS сначала внедрила AI-решения (систему ORION) локально, зафиксировала снижение пробега и рост точности прогнозирования. А значимый экономический эффект появился после масштабирования на всю сеть. В итоге -100 млн миль пробега в год, -35% затрат на доставку «последней мили» при сохранении точности доставки на уровне 97%. Какие ошибки бизнес чаще всего совершает при попытке измерить результат от внедрения ИИ? Главная ошибка — считать без привязки к операциям и деньгам. Если результат нельзя перевести в деньги или операционные метрики — его невозможно корректно оценить. ТОП-3 ошибки, которые чаще всего совершает бизнес при измерении результата от внедрения ИИ: 1. Смотрят только на точность модели без оценки бизнес-результата 2. Не фиксируют исходные показатели 3. Оценивают пилот как финальный результат Есть ли универсальные KPI для оценки ИИ-проектов, или для каждой отрасли они принципиально разные? Как говорил Друкер: «Все, что не измеряется, не управляется». Наряду с универсальными метриками, такими как точность прогноза, скорость обработки данных и экономический эффект (ROI), для каждой отрасли могут быть свои специфические показатели. Для контейнерных перевозок это, например: – процент загрузки контейнеров; – простои; – точность и своевременность доставки; – сокращение пробегов и топлива. По данным Head of AI UPS использует точность прогнозов и своевременность доставки как ключевые KPI. В качестве специфических показателей для полного понимания эффекта AI рассчитывают экономию от предотвращения краж и на доставке последней мили. Есть ли примеры проектов, где эффект от ИИ оказался неожиданным, например, проявился не там, где его изначально ожидали? UPS изначально использовали ИИ для обнаружения и предотвращения краж посылок. Но при анализе адресов выяснилось, что всего 2% адресов были причиной 35% всех потерь. Перенаправление с них на безопасные маршруты позволило сохранить 98% доставок до дверей, снизить операционные расходы и повысить лояльность клиентов. Они же получили неожиданный эффект от внедрения дронов с оптимизацией маршрутов на основе ИИ: изначально цель была ускорить доставку медицинских и критически важных грузов, но результатом также стало сокращение пробега наземного транспорта на 2,5 млн миль, снижение выбросов CO₂ на 1200 тонн и уменьшение затрат на доставку «последней мили» на 35%. 📌 Кстати, именно об этом мы будем говорить на ближайшем форуме — как внедрять ИИ так, чтобы он давал измеримый эффект в бизнесе. 🔗Регистрация на форум «ИИ-трансформация бизнеса» уже открыта.