Новое исследование Gartner фиксирует показательную закономерность. Среди организаций с низким уровнем цифровой зрелости лишь 37% назначили выделенного руководителя по искусственному интеллекту. Среди компаний с высокой зрелостью таких – 91%.
Этот разрыв в 54 процентных пункта отражает не столько технологическое неравенство, сколько разницу в подходах к управлению. Компании, которые централизовали ответственность за ИИ, существенно чаще переводят пилотные инициативы в устойчивый бизнес-результат.
Цифры подтверждают это со всей очевидностью. В организациях без выделенного ИИ-лидера до промышленной эксплуатации доходят 36% генеративных прототипов. Там, где такая роль существует, – 44%. Еще более показательна разница в долгосрочной перспективе: только 21% проектов сохраняются в продуктивной среде более трех лет без централизованного управления против 38% в компаниях с ИИ-лидером.
Технологический уровень в обоих случаях может быть сопоставимым. Ключевое различие состоит в способности встроить разрозненные инициативы в единую управленческую логику.
Генеративные и аналитические модели сегодня доступны практически любой компании. Однако успешный запуск пилота еще не означает создание конкурентного преимущества. В отсутствие единого центра ответственности ИИ-проекты «расползаются» по подразделениям, решая локальные задачи и редко соотносясь с общей стратегией.
В результате компании попадают в «ловушку продуктивности»: пилоты демонстрируют улучшение отдельных показателей, но масштабного эффекта для бизнеса не возникает. Причина кроется не в качестве кода, а в несогласованных целях, противоречивых допущениях и отсутствии механизмов оценки совокупного влияния инициатив на бизнес-модель.
Авторы исследования Gartner подчеркивают, что ИИ-лидер – это не просто новая техническая роль. Успешные кандидаты сочетают понимание бизнес-стратегии, архитектуры данных и операционных процессов. Их задача – не столько внедрение алгоритмов, сколько согласование технологических инициатив с корпоративными целями и системой управления рисками.
Фактически речь идет о позиции, которая соединяет стратегический анализ и технологическую реализацию. Такой руководитель должен видеть взаимосвязи между прогнозированием спроса, логистикой, управлением затратами, комплаенсом и клиентским опытом. Без этой связки ИИ рискует навсегда остаться лишь инструментом локальной автоматизации.
Показательно, что в международном профессиональном сообществе бизнес-аналитиков в последние годы усиливается акцент на системной согласованности решений. Исследование Gartner наглядно демонстрирует последствия отсутствия такой системности. Но еще важнее понять, какой инструментарий позволяет этой системности достичь. В академической среде, в частности в Финансовом университете при Правительстве РФ, этот инструментарий начинает оформляться как корпоративный бизнес-анализ – подход, рассматривающий аналитику не как вспомогательную функцию проекта, а как инструмент обеспечения согласованности развития компании в целом. Речь идёт о системной работе с целями, ограничениями, допущениями и взаимосвязями между решениями на уровне всей бизнес-модели. Такой анализ выходит за пределы оценки отдельных показателей или эффективности отдельных процессов. Он направлен на выявление стратегических разрывов, сопоставление интересов сторон и формирование целостной модели развития бизнеса, в рамках которой технологические инициативы, включая ИИ, получают экономический смысл и управляемость.
«Сегодня компании сталкиваются не с дефицитом алгоритмов, а с дефицитом согласованности, – отмечает Роман Чугумбаев, доцент кафедры бизнес-аналитики факультета налогов, аудита и бизнес-анализа Финансового университета при Правительстве Российской Федерации. – В логике корпоративного бизнес-анализа мы исходим из следующего: любое изменение должно либо устранять, либо сокращать разрыв между требованиями ключевых стейкхолдеров и текущим состоянием бизнеса. Если этот разрыв не идентифицирован, технологическая инициатива, какой бы современной она ни была, повисает в воздухе. Когда же аналитическая рамка задана, ИИ перестает быть самоцелью и становится инструментом, который решает конкретную бизнес-проблему».
Назначение ИИ-лидера – это не просто изменение организационной структуры. Это сигнал о том, что компания воспринимает искусственный интеллект как элемент стратегической трансформации, а не как набор технологических экспериментов.
Отсутствие такой роли не означает немедленного отставания. Однако статистика неумолима: организации без единого центра ответственности значительно реже достигают устойчивого эффекта от цифровых инвестиций.
В конечном счете вопрос упирается не в скорость внедрения генеративных моделей. Решающим фактором становится способность компании встроить новые технологии в целостную управленческую архитектуру. Именно она определяет, станет ли ИИ источником долгосрочного конкурентного преимущества или останется дорогостоящим набором неподключенных друг к другу пилотов.