Неудачи случаются, когда внедрение ИИ в работу носит несистемный характер. Руководители компаний услышали что-то про то, как ИИ снижает расходы, и торопятся внедрить его самостоятельно либо с помощью недостаточно квалифицированных подрядчиков. Последние чаще всего навязывают своим клиентам готовые решения, которые были обкатаны на одних компаниях, но совершенно не годятся для других.
В то же время корректное внедрение ИИ сродни оптимизации и автоматизации бизнес-процессов. Для начала необходимо провести бизнес-анализ и выявить, в каких процессах компании уместно внедрение ИИ, а в каких – не принесет ожидаемого эффекта или, что еще хуже, лишь усложнит работу. Далее необходимо провести работу с сотрудниками компании: внедрение любых изменений в работу чаще всего вызывает сопротивление со стороны сотрудников. В поведенческой экономике этот эффект называется гиперболическим дисконтированием: сотрудники переоценивают дискомфорт от необходимости обучения новым навыкам сейчас и недооценивают упрощение работы в будущем.
После этого формируется план поэтапного внедрения ИИ, при этом процесс внедрения обязательно завершается обучением сотрудников и получением обратной связи от них по результатам внедрения. Невозможно всё заранее предусмотреть и продумать: иногда внесение незначительных корректировок на основе мнения сотрудников может существенно повысить удобство и эффективность использования ИИ на местах.