Условия выгодного внедрения IT-решения

Цифровизация бизнеса — устоявшийся тезис для рынка и в какой-то мере уже наскучивший. Главным результатом глобального процесса стало создание крупных цифровых экосистем. Но на противоположной стороне оказалась проблема эффективности, которая особенно остро проявляется в период высокой ключевой ставки, когда цена денег стала новым драйвером оценки. Эксперты Guide поделились, как измерить эффект и окупаемость внедряемых IT-проектов и точечных решений, чтобы не тратить ресурсы впустую.

Измерение эффекта от внедренных решений становится базовой потребностью, и на первое место выходит финансовая выгода. Ее можно проследить по бизнес-отчетности, показывающей, какие показатели должны измениться за счет внедрения цифрового продукта, по ROI (Return on Investment) — расчету возврата инвестиций на этапе планирования и benchmarking — в сравнении с практикой внедрения таких систем и результатами в аналогичных компаниях.

«Если мы хотим увидеть качественный эффект, то улучшение time-to-market (времени от начала разработки до ее реализации) в IT является главной метрикой успеха. В логистике это снижение времени доставки или рост числа заказов на одного курьера за час, в общем бизнесе — рост продаж, а со стороны клиента, конечно, рост NPS — индекса лояльности клиентов»,— указывает Эдвард Гришин, Chief Product Officer клиентского продукта сервиса «Купер» (бывший «Сбермаркет»).

Успешность внедрения зависит от конкретного кейса. «Если система ускоряет типовую транзакцию в бизнесе — например, обработку запросов клиентов, то можно сравнить время до и после ее внедрения, умножить сэкономленные часы на ставку сотрудника, амортизацию оборудования и другие затраты. Но универсальной формулы нет — важно совместно с заказчиком определить метрики и методологию расчета»,— комментирует сооснователь Minervasoft Алексей Зобнин.

Так или иначе, главное правило — эффект должен быть виден в регулярной отчетности, которую использует бизнес. «Если метрики не меняются — значит цифровизация не затронула критичные процессы. Любая метрика, которую бизнес считает важной, должна особо внимательно просматриваться в период, когда мы внедряем какие-то изменения»,— продолжает эксперт.

Андрей Гук, генеральный директор компании «Обит», подчеркивает, что нет универсальных метрик, которые подойдут для каждого решения и каждой компании. Их в компании разрабатывают отдельно под каждый кейс. «На этапе формирования важно, чтобы топ-менеджмент был подключен и вовлечен в IT-проект, потому что именно он будет «спрашивать» за его бизнес-эффективность. Я бы выделил два основных показателя, когда проект не оправдывает себя: во-первых, если были неправильно заданы бизнес-метрики и не был вовлечен топ-менеджмент, во-вторых, если следовали хайповым трендам, не продумав грамотное внедрение технологии»,— говорит он.

С ним солидарен Николай Ульрих, директор практики инфраструктурного консалтинга и информационной безопасности Axenix: «Окупаемость проекта цифровизации зависит от специфики организации, которая внедряет то или иное решение, ее целей, уровня цифровой зрелости и других факторов. Самое главное — продукт не должен приобретаться просто потому, что это тренд на рынке или хайповая тема. Каждый проект должен быть взвешенным и экономически обоснованным, с четким целеполаганием и пониманием ожидаемых эффектов».

Быструю отдачу часто приносят решения, нацеленные на устранение конкретных узких мест, делится мнением Демьян Грин, гендиректор и основатель сервиса «Лия». К ним можно отнести автоматизацию процессов (RPA, low-code-платформы) в областях вроде логистики, бухгалтерии или HR, где, например, внедрение RPA для обработки счетов может сократить время операций на 30–50%. «Как показывает опыт ритейла, аналитика на основе ИИ для прогнозирования спроса или персонализации клиентского опыта может принести рост продаж на 10–15%»,— указывает он.

Отдельно он выделяет решения для автоматизации коммуникаций. Например, интеллектуальные боты на базе NLU и LLM: они берут на себя рутинные запросы в поддержке или продажах, освобождая сотрудников для сложных задач и увеличивая скорость ответа.

Основатель маркетингового агентства Concretto Ольга Болина приводит несколько примеров, от внедрения которых компании получили ожидаемую эффективность и окупаемость вложенных инвестиций. Во-первых, copilot-аналитика, позволяющая вдвое сократить время на подготовку отчетности. Во-вторых, «умный» поиск по корпоративной базе знаний, благодаря которому сотрудники могут находить необходимую информацию в десять раз быстрее, что ведет к росту производительности труда на 50%. В-третьих, чат-боты для работы с клиентами, которые работают на качество и экономию времени и человеческих ресурсов.

Господин Гришин отметил, что сейчас, с кратным ростом внедрения AI, произойдет упрощение той работы, которую ранее выполняли многие рядовые офисные сотрудники: написание контента, кода или создание дизайна уже на уровне среднего специалиста позволяет ускорить процессы и сделать работу эффективнее, что в перспективе окупит вложения в дата-центры и специалистов по работе с искусственным интеллектом.

«Здесь стоит привести пример Альфа-банка, который на базе AI строит маршруты своих сотрудников, позволяя экономить время и не раздувать штат сотрудников логистики. Отдельно стоит выделить использование чат-ботов на базе AI, как это делает Amazon, увеличивая конверсию в заказ и предлагая актуальное решение для нового поколения, уже привыкшего искать ответы не через поиск браузера, а в окне приложения AI-помощника. А учитывая масштаб развития искусственного интеллекта, нас ждут грандиозные изменения в ближайшие несколько лет во всех сферах бизнеса»,— полагает он.

Невостребованными чаще оказываются решения, которые не соответствуют приоритетам бизнеса и внедряются без учета потребностей подразделений — например, систему навязывают «сверху», а сотрудники сопротивляются изменениям. «Одним компаниям важно вкладываться в тот же комфорт команды невзирая на окупаемость таких вложений, для других такие решения могут быть невостребованными, потому что им важен финансовый результат. Это может быть характерно для госсектора или строго финансово ориентированных организаций»,— говорит господин Зобнин.

Чтобы не разочароваться во внедряемом решении, необходимо придерживаться стратегического подхода, который включает не только выбор технологии и определение бизнес-задачи и метрик, но и зрелость предприятия и уровень цифровой культуры, предупреждает господин Гук. «Выбор стека технологий определяется с учетом организационной готовности предприятия. Если в компании информационные системы незрелые, то внедрение ИИ как еще одного элемента в плохо работающую конструкцию будет бессмысленным. Выбор технологии также зависит от уровня цифровой культуры и готовности сотрудников воспринимать и использовать новые технологии»,— подчеркивает эксперт.

Господин Грин основной причиной провалов называет отсутствие детального анализа потребностей бизнеса перед внедрением, следование трендам без оценки целесообразности и недостаток вовлечения конечных пользователей на этапе проектирования и тестирования.

«Чтобы избежать этого, необходимо проводить пилотные тесты и запускать MVP (минимально жизнеспособный продукт), активно вовлекать будущих пользователей в процесс и тщательно оценивать совместимость нового решения с существующей IT-инфраструктурой и бизнес-процессами»,— акцентируют эксперты.

Например, трендовые инструменты вроде простых чат-ботов не приносят реальной пользы, если не способны вести осмысленный диалог или решать конкретные проблемы клиентов. Именно поэтому важны глубокая интеграция технологии в процессы компании и оценка способности системы решать реальные задачи.

Необходимо непрерывно измерять эффект. Он может проявиться не сразу, но регулярный мониторинг ключевых метрик поможет понять, наблюдается ли движение в правильном направлении. Всегда стоит учитывать человеческий фактор: даже самое продвинутое технологическое решение может не взлететь без обучения команды, адаптации процессов и управления изменениями, уверены эксперты.