📢 Ключевые причины скромных результатов применения генеративного искусственного интелл...
📢 Ключевые причины скромных результатов применения генеративного искусственного интеллекта в корпоративном секторе кроются в самом подходе к пилотированию: для первых экспериментов заказчики традиционно выбирают узкофункциональные и изолированные области. Об этом рассказал генеральный директор «Рексофт консалтинга» Андрей Скорочкин. В них легко продемонстрировать локальный результат, но он по определению не может быть масштабным. ▶ Серьезная экономическая отдача возникает только на сквозных, кросс-функциональных процессах – таких как интегрированное планирование, цепь «от потребности до поставки» или управление техническим обслуживанием и ремонтами. ▶ Запуск таких проектов организационно сложен, так как требует пересмотра сложившейся иерархии и разграничения ответственности, на что компании пока идут неохотно. ➡ О том, что мешает крупному бизнесу превратить ИИ в производственный актив, – в выпуске «Ведомости&» «Периодическая система российского ИИ». 📸 Личный архив