Вика Раневская: Обучение ИИ должно стартовать с бизнес-проблем, а не с инструментов.
Вика Раневская: Обучение ИИ начинается с бизнес-задач, а не с инструментов
26.07.2026 13:28:00
290
0
Обучение нейросетям становится инвестиционным мероприятием, а не просто семинаром, когда существуют четкие бизнес-цели. Как их сформулировать и оценить возврат инвестиций — рассказывает Вика Раневская, владелица маркетингового агентства «Есть контакт» и член Гильдии маркетологов России. Это часть нашего цикла экспертных интервью о внедрении ИИ.
— Если смотреть на процесс обучения работе с нейросетями с точки зрения владельца маркетингового агентства, то главная ошибка заключается в том, что обучение начинает с инструментов, а не с бизнес-задач. Многие компании проводят обучение, сотрудники вдохновляются новыми возможностями, но через месяц все возвращаются к привычным процессам. Чтобы этого избежать, важно заранее определить, какие конкретно показатели должны измениться. Например, сократится ли время на подготовку коммерческих предложений, увеличится ли число рассматриваемых проектов, снизится ли стоимость производства контента или возрастет скорость ответов клиентам. Только с конкретными целями и четкими метриками обучение перестает быть «полезным семинаром» и превращается в инвестирование в эффективность бизнеса.
В нашем агентстве мы советуем сначала провести аудит процессов и выявить, где сотрудники тратят больше всего времени на рутинные задачи. Именно эти процессы обычно демонстрируют наибольшее улучшение после внедрения нейросетей. Также важно назначить человека, ответственного за внедрение, который поможет команде не просто освоить инструменты, а интегрировать их в повседневную работу.
Оценивать возврат инвестиций следует максимально практично. До начала обучения необходимо зафиксировать исходные данные: сколько времени уходит на выполнение типовых задач, сколько проектов ведет один сотрудник, какова себестоимость отдельных процессов, сколько длится время от постановки задачи до её выполнения. После окончания обучения эти же показатели сравниваются через один-два месяца, когда сотрудники уже адаптировались к новым инструментам.
Например, если копирайтер раньше тратил четыре часа на подготовку статьи, а теперь справляется за два, то высвободившееся время можно использовать для дополнительных проектов. Если аккаунт-менеджер благодаря нейросетям быстрее готовит отчеты и может работать с большим количеством клиентов без увеличения численности штата, это также легко конвертируется в финансовые результаты. Именно такие изменения формируют реальную отдачу от инвестиций.
Однако нужно учитывать не только прямую экономию времени, но и косвенные эффекты: повышение качества материалов, снижение числа ошибок, ускорение согласований, рост удовлетворенности клиентов и сотрудников. Эти эффекты труднее выразить в денежном эквиваленте, но в долгосрочной перспективе они значительно влияют на прибыль предприятия.
Наиболее распространенная проблема при оценке окупаемости заключается в том, что предприниматели пытаются определить результаты сразу после обучения. На практике, само по себе обучение не дает результатов — ценность проявляется только тогда, когда сотрудники начинают регулярно использовать новые навыки. Поэтому стоит заложить период адаптации и поддерживать внедрение внутренними регламентами, библиотеками готовых сценариев и обменом успешными кейсами внутри команды.
Еще одна ошибка — не изменять рабочие процессы. Если руководитель продолжает оценивать сотрудников по старым критериям или требует выполнять задачи привычным образом, потенциал нейросетей остается нераскрытым. Успех зависит не только от качества обучения, но и от готовности пересмотреть процессы и рабочую культуру.
Сегодня нейросети являются не конкурентным преимуществом, а новым стандартом эффективности. И чем быстрее бизнес научится измерять результат не в количестве проведенных обучений, а в конкретных изменениях в производительности, скорости и экономике процессов, тем быстрее эти инвестиции начнут приносить ощутимую отдачу.
Другие Новости Кирова (НЗК)
Вика Раневская: Обучение ИИ должно стартовать с бизнес-проблем, а не с инструментов.
Вика Раневская: Обучение ИИ должно стартовать с бизнес-проблем, а не с инструментов.
