Крупные компании активно внедряют искусственный интеллект, запускают сотни пилотных проектов и используют популярные инструменты, такие как Copilot и ChatGPT. Однако несмотря на успехи отдельных экспериментов, масштабирование этих решений на весь бизнес остаётся серьёзной проблемой.

Основная трудность заключается не в качестве моделей или данных, а в так называемой «последней миле» — моменте, когда технические возможности должны быть интегрированы в организационную структуру и процессы. На недавнем саммите в Harvard Business School эксперты выделили семь ключевых факторов, замедляющих переход от локальных пилотов к полноценным операционным моделям, полностью основанным на ИИ.

К числу этих факторов относятся избыток пилотных проектов без системного внедрения, разрыв между отдельными улучшениями производительности и реальным эффектом на бизнес, накопленный технологический и процессный долг, трудности с передачей неявных знаний, сложности управления цифровыми агентами, архитектурная фрагментация и ловушка эффективности, когда оптимизации не приводят к трансформации ролей и стратегическому перераспределению ресурсов.

Преодоление этих барьеров требует комплексного подхода: необходимо пересматривать бизнес-процессы с нуля, целенаправленно фиксировать и систематизировать ключевые знания, а также выстраивать управление цифровой рабочей силой. Лидерам важно не только внедрять технологии, но и адаптировать организационную культуру и структуры под новые рабочие модели.

Исследование Frontier Firm Initiative, которое объединило данные Microsoft и Harvard Business School, показывает, что именно внимание к интеграции ИИ в организационные процессы способствует переходу от отдельных успешных кейсов к устойчивой цифровой трансформации.

Подробнее с анализом и практическими рекомендациями можно ознакомиться в оригинальной статье Harvard Business Review: The “Last Mile” Problem Slowing AI Transformation.