Перед запуском GenAI-платформы важно начать с задач, которые дают максимальный бизнес-эффект. Сценарии с высокой отдачей обычно характеризуются понятной метрикой успеха и большим масштабом, где автоматизация или генерация приносят ощутимую экономию. Критерии отбора включают явный экономический эффект (рост выручки, снижение затрат, повышение качества) и способность четко измерить результаты. Например, автоматизация обработки заказов с помощью GenAI может сократить трудозатраты и ускорить процесс, что приведет к значительному росту прибыли. В одном из примеров через год после внедрения таких решений прибыль компании выросла на 20%.

При оценке сценариев стоит учитывать и количество обрабатываемых операций. Высокочастотные задачи (обработка запросов клиентов, техподдержки, массовая генерация отчетов) обычно дают более высокий ROI. Отметим, что в отчете аналитиков ThoughtSpot первопроходцы GenAI оценивают окупаемость своих инвестиций в 100–300% за три года. Это означает, что по мере роста возможностей моделей многие компании видят двукратное и более увеличение вложений через несколько лет. Значит, сценарии с перспективной экономией времени и денег (например, юридические проверки документов, анализ данных или обработка обращений) должны в первую очередь попасть в пилот.

Также важный аспект — это соответствие сценария стратегическим бизнес-целям. Это могут быть задачи увеличения выручки (персонализированный маркетинг, подбор товаров под клиента), снижения издержек (автоматизация рутинной работы), улучшения качества (меньше ошибок в анализе данных) или повышения клиентского опыта (круглосуточная поддержка). При этом необходимо учитывать готовность данных: задачи, где есть достаточно внутренних источников информации, позволяют использовать технологии типа Retrieval-Augmented Generation (RAG). Такой подход повышает точность ответов на запросы и хорошо подходит для сценариев Q&A и поддержки принятия решений, когда важно выдавать ответы, основанные на актуальных данных.

Кратко повторим: при выборе сценариев фокусируемся на явном ROI и готовности, если ожидаемый рост дохода или экономия понятны и измеримы, это сильный кандидат. Для таких задач обычно берутся высокоавтоматизируемые процессы. Как советуют практики, начинать стоит с конкретного отдела или сценария — так вы сможете быстро оценить эффект и выстроить требования к расширению.

Запуск пилотных проектов

После отбора сценариев стоит организовать пилотный проект: небольшой эксперимент, цель которого подтвердить гипотезу и подготовить платформу к масштабированию. Задачи пилота: проверить работоспособность решения в условиях компании, оценить ключевые метрики и выявить узкие места. Основной ориентир — бизнес-KPI: например, сокращение времени на задачу, процент автоматизации, удовлетворенность пользователей и пр. При запуске пилота важно установить измеримые KPI и сроки, чтобы по итогу можно было ясно сказать, что именно улучшилось.

Команда пилота должна быть кросс-функциональной: участвуют и технические специалисты (архитекторы, инженеры данных, ML-инженеры), и представители бизнеса (лидеры процесса, аналитики), а также, при необходимости, эксперты по безопасности и регуляторке. Такая комбинация позволяет быстро реагировать на проблемы, формулировать новые требования и согласовывать изменения. 

Пилот запускается итерационно: запускаем MVP-версию решения, собираем данные о работе, исправляем и дополняем. По итогам каждой итерации оцениваем достигнутые результаты. Как рекомендуют эксперты, начать с пилота важно именно по этой причине — тестирование на одном отделе позволяет оценить ROI, выявить проблемы и сформулировать требования к масштабированию. 

Поскольку бизнес-ориентация является краеугольным камнем для успешного проекта GenAI, цель пилота — добиться первых ощутимых результатов. Например, в проекте по автоматизации поддержки через чат-бота KPI могут быть такими: 50% успешно решенных запросов без участия оператора, сокращение среднего времени ответа вдвое и увеличение CSAT. После запуска пилота собираются данные, сравниваются «до» и «после», оценивается экономия труда или прирост продаж. При этом важно учитывать все затраты (время разработки, лицензии, интеграции) и сравнивать их с полученной выгодой.

Оценка пилота и расчет ROI

Ключевая метрика эффективности пилота — ROI (Return on Investment), показатель окупаемости вложений. Формула расчета ROI традиционная: из полученной чистой прибыли от проекта вычитаются инвестиции, а результат делится на сумму инвестиций:

ROI = (Выгода - Затраты) / Затраты × 100%

Например, если после запуска автоматизации документооборота в год вы сэкономили 15 млн рублей на трудозатратах и потратили на решение 5 млн, то ROI примерно 200%.

Однако ROI — не единственная важная метрика. По опыту лидеров рынка, компании оценивают эффект GenAI через призму повышения продуктивности и бизнес-результатов. В качестве финансовых индикаторов используют рост выручки, экономию ресурсов и усиление эффективности. Также учитывают непрямые выгоды: улучшение качества решений, снижение количества ошибок, повышение CLV (пожизненной ценности клиента) за счет персонализации. Так, внедрение AI-системы для анализа данных может ускорить принятие решений и тем самым увеличить продажи или маржу. Клиентские KPI (удовлетворенность, удержание) часто растут косвенно, но их тоже можно учитывать.

При расчете ROI важно отделить эффекты внедрения GenAI от прочих факторов и учесть период окупаемости. До запуска проекта необходимо собрать базовые данные («до»): сколько сейчас тратится времени, какова себестоимость операции и т. д. Иногда эффект проявляется не сразу, особенно в сложных процессах, поэтому нужно смотреть на результаты за несколько месяцев. 

Грамотно построенная модель ROI включает сразу все статьи затрат: единовременные (разработка, интеграция, обучение), периодические (лицензии, поддержка, облачные ресурсы) — и сравнивает их с суммарной выгодой (сэкономленные людские часы, рост выручки, повышение точности). В практике часто применяют упрощенную формулу, но пример из юридической автоматизации показывает, что и она может дать понятную картину эффективности. 

Во время пилота важно собирать именно те метрики, которые были запланированы бизнесом, например, сколько обращений переведено на GenAI, на сколько сократилось время обработки, сколько ошибок было исключено. Эти данные сравнивают с затратами проекта. Строгий подход к метрикам и прозрачный расчет ROI позволяют безопасно переходить на этап масштабирования. По факту вы сможете показать руководству, сколько сгенерировала ваша система ценности.

Масштабирование: условия и ошибки

Если пилот удался и подтвердил ожидаемые эффекты, следующим этапом становится масштабирование — развертывание решений по всей организации или на новые сценарии. Для этого необходимо выполнить несколько условий. 

Во-первых, должна быть налажена техническая инфраструктура и MLOps-процессы: код модели, данные и пайплайны должны быть контейнеризированы и готовы к промышленному запуску. Во-вторых, нужна поддержка бизнеса и ИТ: достаточный бюджет и команда, включая DevOps и ML-инженеров, а также согласованный план дальнейшей интеграции. Наконец, важно учесть нормативные и безопасность: на масштабирование не стоит идти без обеспечения приватности данных и соответствия локальным законам.

Подчас компании сталкиваются с ошибками при масштабировании. Вот самые типичные из них:

• Недооценка готовности данных и архитектуры. Часто старые системы и разрозненные базы данных мешают развернуть GenAI в масштабе. Без качественной платформы хранения и обработки данных успех маловероятен.

• Отсутствие внутренней экспертизы. По данным отраслевых исследований, лишь около 53% AI-проектов доходят до промышленного использования — в основном из-за нехватки DevOps/MLOps-команды и недостатка знаний среди сотрудников. Если весь пилот делают внешние специалисты, переход в продакшен застрянет.

• Слишком высокие ожидания и полная автоматизация. Многие руководители по привычке хотят «долой людей» и сразу все автоматизировать. В реальности полностью заменить человека сложно и неэффективно. Чрезмерный оптимизм без учета, что ИИ нуждается в человеческой экспертизе, часто оборачивается провалом.

• Неполная оценка рисков. Игнорирование вопросов безопасности и этики при расширении проекта может привести к серьезным проблемам. Например, упущенная подготовка по защите данных или оценка предвзятости модели тормозят принятие бизнесом результатов.

• Слабое планирование ресурсов и стоимости. Неудачные пилотные проекты часто возникают оттого, что компании не оценили реальные затраты на интеграцию, лицензии или обучение персонала. Амбициозные планы без детального бюджета и плана действий обычно заканчиваются провалом.

Чтобы избежать этих ошибок, проектировщики рекомендуют пошаговый подход: переносить знания от пилота в глубину компании, дорабатывать архитектуру, наращивать компетенции. С самого начала хорошо сформулированное ТЗ и план перехода в продакшен помогут учесть все критические факторы. К тому же по мере роста проектов GenAI компаниям все сложнее менять модели и архитектуру, поэтому лучше сразу закладывать гибкость и независимость от конкретных поставщиков. Главное — помнить, что GenAI полезен, когда тесно связан с задачами бизнеса, а не существует сам по себе.

Затраты и выгоды

Для ясности итогов приведем сравнительную таблицу основных категорий затрат и выгод внедрения корпоративной GenAI-платформы:

Эти категории помогают учесть все статьи затрат и выгод. При грамотной работе их влияние сводится к тому, что инвестиции в GenAI (внедрение, лицензии и т. д.) компенсируются сокращением ручного труда и ростом бизнес-эффективности. Как показывает практика, хорошо спланированное пилотное внедрение приводит к тому, что уже при расширении на несколько бизнес-процессов ROI становится положительным, а дальнейшие масштабы лишь увеличивают отдачу.

Заключение

Подводя итоги серии статей, подчеркнем главный вывод: успех корпоративного GenAI-проекта зависит от баланса технологий и бизнеса. Мы прошли путь от выбора сценариев и запуска пилота до оценки ROI и масштабирования. Как мы видели, ключевым является четкая связь с бизнес-целью — будь то экономия времени, рост дохода или повышение качества — и непрерывный замкнутый цикл «пилот — анализ — улучшение — расширение». Только в таком подходе, с измеримыми показателями эффективности и планомерным устранением проблем, вложения в GenAI оправдывают себя и превращаются в реальную бизнес-ценность. 

Надеемся, материал этой серии поможет техническим лидерам и архитекторам правильно спланировать внедрение и масштабирование GenAI в их компаниях, чтобы переход «от пилота до ROI» прошел успешно и принес максимальный эффект.

Предыдущие материалы серии:

• Часть 1. Зачем GenAI нужна особая архитектура

• Часть 2. Архитектура корпоративной GenAI-платформы: ключевые компоненты

• Часть 3. Интеграция знаний: Retrieval-Augmented Generation (RAG) на службе GenAI

• Часть 4. Безопасность и ограничения (guardrails): обуздать галлюцинации и защитить данные

Автор: Денис Прилепский — специалист по архитектуре ИТ-систем и трансформации ИТ-ландшафта, приглашенный эксперт онлайн-магистратур Центра «Пуск» МФТИ.