ВЫБИРАЕМ ЗАДАЧУ И СЧИТАЕМ РЕАЛЬНУЮ ОТДАЧУ
Как внедрить ИИ в процессы, чтобы удвоить эффективность
Кристина Заболоцкая, основатель сервиса Wetalent.AI и проекта корпоративных AI-обучений, автор тг-канала про ИИ для бизнеса
17 сентября 2025
95% GenAI-пилотов проваливаются, потому что их запускают без приоритизации задач и в отрыве от командных процессов (MIT, State of AI in Business 2025). Чтобы повысить шансы на успех, предлагаю воспользоваться моей методологией внедрения ИИ в бизнес-процессы, которую я разработала на основе опыта развития собственного бизнеса и более трёх тысяч часов консультирования других компаний.
Шаг 1
Выбираем задачу для ИИ
Вот пример заполненной матрицы. В приоритетный квадрант у меня попало 3 задачи, но учитывая уровень риска и сложности реализации я начну ИИ-оптимизацию с анализа управленческой отчётности. Матрица приоритизации ИИ-задач (AI Impact) Кристины Заболоцкой
Как решить, какую бизнес-задачу стоит делегировать ИИ?

Заполните мою авторскую матрицу: распределите задачи по частоте и значимости, отметьте сложность размером кружка, а риски — цветом. Начните с частых значимых задач, которые безопасно и проще автоматизировать, редкие и малозначимые задачи оставьте на потом. Так вы сможете быстрее протестировать ИИ и получить ощутимую выгоду.

Значимая задача это та, которая дает положительный эффект: повышение точности и качества, увеличение дохода, снижение затрат или ускорение выполнения.
Шаг 2
Описываем образ результата
В примере расписала задачу удобного анализа и внесения правок в таблицы управленческой отчётности с ИИ. AI Project Canvas Кристины Заболоцкой
Для выбранной задачи опишите текущий процесс с проблемами и желаемый результат после внедрения ИИ.

В этом поможет заполнение моей версии канваса для внедрения ИИ в бизнес-процессы. В мой AI-канвас входят следующие блоки:

Задача: какая конкретная задача стоит перед бизнесом, что сейчас неэффективно, медленно, дорого или невозможно?
AI-решение: как именно ИИ будет решать эту задачу, какие инструменты и технологии будут использоваться?
Данные: какие данные нужны ИИ для работы, что система будет выдавать в результате?
Целевая аудитория: кто главный пользователь этого решения, какую его «боль» оно закрывает?
Опыт пользователя: как он будет взаимодействовать с ИИ?
Ценность от ИИ: в чём главная выгода от внедрения, насколько это лучше текущего процесса?
Альтернативы и текущие подходы: как эта задача решается сейчас, какие есть другие способы решения?
Метрики успеха пилота: по каким показателям вы поймёте, что пилот успешен?
Бюджет и ресурсы: что потребуется для реализации проекта?
Риски: что может пойти не так при внедрении ИИ, как можно эти риски снизить?
Шаг 3
Выбираем способ и реализовываем решение
В примере расписала задачу удобного анализа и внесения правок в таблицы управленческой отчётности с ИИ.
Существует несколько вариантов внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы: готовые платформенные решения, конструкторы и интеграции, разработка на основе существующих моделей и создание собственных решений.

Для удобного анализа управленческой отчётности в моём примере воспользуемся связкой Telegram Bot + n8n + Gemini + Google Sheets. Через Telegram отправляем команды для изменения данных и запросы аналитики, получаем ответы на вопросы в том же чате и обновления в управленческой отчётности в Google Таблицах.
Шаг 4
Оцениваем решение
В моем случае чтобы освободить CEO от ручной аналитики, потребовался бы бизнес-ассистент, а ИИ-решение дает экономию 94% при мгновенных ответах и доступности 24/7. Не учтены разовые затраты: поиск и найм ассистента vs 8-16 часов на настройку AI при условии готовых таблиц управленки.
Оцените экономику решения — сравните затраты на ИИ-внедрение с текущими или альтернативными процессами. Учитывайте стоимость и доступность решений, метрики качества для вашей задачи и масштабируемость. По ходу проекта актуализируйте оценку эффективности.

Если на рынке есть готовые сервисы, сопоставьте их стоимость и риски с внутренней разработкой. Если решили воспользоваться существующими моделями, для проверки гипотезы используйте самую мощную, а уже потом оптимизируйте под бюджет.
Шаг 5
Строим культуру поддержки изменений
При внедрении ИИ команда может столкнуться с тремя барьерами: отсутствие системного подхода, недостаток знаний и боязнь предлагать идеи.

Рекомендую попробовать такие решения:

Системный подход: создайте дорожную карту внедрения с приоритизацией задач, вовлеките команду в рабочую группу и свяжите результаты автоматизации с личными KPI сотрудников.

Обучение: организуйте практические тренинги или бизнес-симуляторы и выделяйте время на встречах для обмена ИИ-лайфхаками.

Вовлечение: запустите «банк идей» в таск-менеджере для предложений по улучшению процессов с помощью ИИ, проведите внутренний ИИ-акселератор или продуктовый чемпионат.
Заключение
Внедрение ИИ в бизнес-процессы — необходимость для выживания на рынке. Компании, использующие генеративный ИИ, сокращают затраты, увеличивают прибыль и производительность. Надеюсь, моя система из пяти шагов поможет вам получить положительный эффект.

Начните с приоритизации задач через матрицу частоты и значимости, учитывая риски и сложность реализации. Затем опишите желаемый результат с помощью канваса для ИИ-процессов, четко сформулировав проблемы и ожидания.

Далее выберите оптимальный способ реализации — от готовых платформ до собственных решений, как в примере AI CFO на базе Telegram Bot + n8n + Gemini + Google Таблицы. Обязательно просчитайте экономику проекта, сравнив затраты на ИИ-внедрение с текущими процессами и альтернативами.

Завершите построением культуры поддержки изменений: создайте дорожную карту, организуйте обучение команды и запустите банк идей для вовлечения сотрудников. Только комплексный подход позволит избежать участи 95% провальных ИИ-пилотов и превратить технологию в реальный инструмент удвоения эффективности бизнеса.

Успехов!
© 2022–2025, Кристина Заболоцкая. Все права защищены.

Копирование с активной ссылкой. Коммерческое использование — с согласия автора.