ИИ не устраняет автоматически «информационные изоляторы» внутри компании, а напротив, делает эти проблемы еще более очевидными при масштабировании.
Многие генеральные директора ожидают, что ИИ объединит подразделения, упростит принятие решений и снизит организационные трения, но на практике это зависит от того, как функционирует бизнес.
Когда ИИ интегрируется в рабочие процессы, различия в том, как разные отделы определяют такие понятия, как выручка, клиенты или эффективность бизнеса, будут приводить к противоречивым результатам.
Например, отдел продаж может рассматривать выручку как будущие заказы, в то время как финансовый отдел учитывает только признанную выручку.
Многим компаниям по-прежнему приходится полагаться на электронные таблицы и совещания по сверке данных, чтобы восполнить пробелы в информации, из-за чего ключевая проблема остается замаскированной.
Для эффективной работы ИИ требуются стандартизированные данные, четкое владение ими и единые процессы между отделами.
Когда ИИ масштабируется с пилотных проектов до уровня всей компании, решения в сферах финансов, продаж, операций, закупок, кадров и обслуживания клиентов начинают влиять друг на друга в реальном времени.
Две компании могут внедрить одинаковые возможности ИИ, но получить совершенно разные результаты в зависимости от того, построили ли они предварительно «единственный источник достоверных данных».
Автор утверждает, что все успешные компании сначала выполняют менее привлекательную работу, такую как стандартизация определений, упрощение процессов и создание механизмов управления данными.
Перед запуском любого нового проекта в сфере ИИ руководителям следует четко определить, кто владеет данными, одинаково ли подразделения понимают бизнес-метрики и кто имеет полномочия разрешать конфликты, когда ИИ выдает противоречивые результаты.
📌 Главный барьер на пути ИИ кроется не в технологии, а в организационной структуре и качестве управления данными. ИИ раскрывает свою ценность только тогда, когда бизнес унифицирует бизнес-определения, устанавливает права владения данными и создает единый надежный источник информации. В противном случае ИИ лишь усилит несогласованность, сделав процесс принятия решений быстрее, но одновременно создав больше путаницы.
