ИИ в бизнесе: экономика внедрения vs реальная выгода

Уволили сотрудника, заменив на ИИ, — затраты на подписку и токены превысили сэкономленную зарплату, а объём задач не вырос. Потратили 5 млн на корпоративного ИИ-помощника, но им никто не пользовался. Через полгода модель устарела, а деньги не вернуть.
Разбираем скрытые затраты, 4 уровня ИИ-зрелости бизнеса и отвечаем на вопрос «Стоит ли внедрять ИИ в вашей компании?».

На вебинаре мы честно и без иллюзий разберём ваш текущий уровень зрелости в работе с искусственным интеллектом — для этого предложим модель из четырёх уровней, чтобы каждый мог точно себя диагностировать. Затем погрузимся в парадокс качества: почему ИИ может заметно улучшать сам процесс, но при этом далеко не всегда улучшает итоговую экономику, и главное — как это вовремя проверить, не дожидаясь запуска.

Отсюда логично перейдём к скрытым затратам, о которых редко говорят до утверждения бюджета: токены, подписки, дообучение моделей и постоянная поддержка — покажем, что именно и как нужно посчитать заранее, чтобы цифры не стали неприятным сюрпризом. Чтобы вы не гадали, окупились вложения или нет, дадим конкретные метрики результата, по которым это будет абсолютно понятно. И, наконец, только для участников вебинара — чек-лист первого шага, полностью адаптированный под российские реалии.

Кроме того, разберём реальный кейс IBS: путь от провала до работающего решения, с цифрами и ключевыми выводами. Поговорим о риске создать «зоопарк решений», когда каждый отдел внедряет собственного бота, и о том, как этого избежать. Объясним, почему западные практики внедрения ИИ часто не приживаются в России и что со всем этим делать. В результате вы уйдёте с вебинара с чётким ответом для своего бизнеса: внедрять, тестировать или пока не трогать.

Цели вебинара:

Помочь участникам определить уровень ИИ-зрелости своей компании.

Сформировать трезвый взгляд на экономику ИИ-проекта (без хайпа и страха).

Дать инструменты оценки: внедрять, тестировать или отложить на будущее.

Предостеречь от типовых ошибок: привязка к моделям, разрозненные решения, неучтённые затраты.

1. 4 уровня ИИ-зрелости — самодиагностика за 3 минуты.

2. Как понять, что конкретный процесс стоит автоматизировать? — три вопроса к себе.

3. Парадокс качества — метрики выросли, прибыль нет: как так вышло.

4. Скрытые затраты — токены, подписка, дообучение, поддержка: что закладывать в бюджет.

5. Метрики результата — что именно считать, чтобы получить точный ответ про эффективность ИИ.

6. Зоопарк решений — как не допустить, чтобы каждый отдел внедрил своего бота.

7. Технологии vs архитектура — почему привязка к конкретной модели убивает проект через полгода.

8. Первый шаг без риска — с чего начать, если ничего не внедряли.