Компании массово внедряют ИИ, что повышает внутреннюю производительность, но часто не влияет на удовлетворенность клиентов или финансовые показатели. Опрос WRITER показал, что ИИ-активные пользователи работают в 5 раз продуктивнее остальных, однако этот рост индивидуальной эффективности не всегда конвертируется в окупаемость инвестиций.
Возникает «парадокс продуктивности ИИ»: команды ускоряются, но продолжают топтаться на месте. Генерация избыточных отчетов и документов, так называемый workslop, может создавать дополнительные издержки для получателей, которым приходится проверять результаты работы алгоритмов. В итоге внутри компании создается иллюзия бурной деятельности.
Для оценки ИИ-инициатив предлагается использовать матрицу с двумя осями: операционная эффективность компании и ценность для клиента. Инициативы распределяются по четырем квадрантам: трансформация, операционная эффективность, клиентская ценность и низкий эффект. Это помогает отсеять проекты, которые выглядят эффектно на презентациях, но не приносят реальной пользы.
Например, ИИ-анализ обратной связи клиентов имеет высокие показатели по обеим осям, тогда как ИИ-скоринг бэклога оценивается как малоэффективный. Автор опубликовал пример матрицы и репозиторий на GitHub, чтобы помочь бизнесу сфокусироваться на задачах, создающих дополнительную ценность, а не просто автоматизирующих рутину.
