Метрики успеха цифровизации и «экономика LLM»

Российский бизнес обретает новый уровень цифровой зрелости. Окончательно уходит эпоха внедрений «ради технологии», наступает время технологий ради результата. Но как понять, что внедренные технологии действительно работают, а не создают иллюзию активности? Какая метрика лучше всего показывает, что технологии дают настоящий рост бизнеса, а не просто нагрузку на команду? Топ-менеджеры ведущих российских компаний — от госкорпораций до ретейла и агрохолдингов — ответили на этот вопрос в рамках форума «Пульс цифровизации», организованного при поддержке Forbes Russia.

На языке выгоды

Главный критерий успеха цифровых инициатив — их вклад в ключевые цели компании. Однако подходы к оценке эффектов различаются в зависимости от отрасли и масштаба бизнеса.

Владислав Беляев: «Для нас мерило всех ИТ-инициатив только одно — деньги»

«Для нас мерило всех ИТ-инициатив только одно — деньги, — откровенно признался Владислав Беляев, директор по ИТ агрохолдинга «Черкизово». — Есть 'софт-метрики', такие как вовлеченность и удовлетворенность, но, к сожалению, главный критерий все-таки деньги — такова жизнь».

Вице-президент по цифровизации и операционной эффективности «Полюс» Сергей Казанцев предложил взглянуть на проблему под другим углом: «Метрики цифровизации должны совпадать с метриками, по которым оценивается ценность бизнеса для акционера. Если компания добывает золото, то цифровизация измеряется объемом производства, эффективностью добычи и инвестиционных проектов, привлечением качественных кадров». По его мнению, цифровизация не может быть изолированной, она либо работает на стратегические цели компании, либо это просто трата ресурсов.

«Возврат на инвестиции и внутренняя норма доходности — это дистиллят, который все отражает. Но не забываем и про другие метрики: удовлетворенность покупателей, непрерывность поставок, продовольственная безопасность», — добавил Вячеслав Кубаев, главный директор по информационным технологиям группы компаний «Магнит». Для ретейла ключевой является связка финансового результата с операционной устойчивостью и клиентским опытом.

А для разработчика технологий главным арбитром становится сам рынок. «Очень простая метрика — коммерческая успешность вывода продукта на рынок, — говорит Александр Бакулин, коммерческий директор компании Yadro. — Но речь не столько про деньги, сколько про долю рынка. Если твой продукт занимает 50–60%, значит, что рынок голосует за тебя. Значит, ты все сделал правильно».

Не стоит забывать и про человеческий капитал как основу для роста бизнеса. Как отметил директор по цифровой трансформации госкорпорации «Ростех» Максим Валин, для крупной компании с государственной повесткой важно не только внедрять решения, но и менять самого человека. «Наиболее комплексным показателем можно назвать уровень цифровой культуры, — подчеркнул он. — Нам бы очень хотелось, чтобы каждый работник обладал цифровым мышлением и приобрел навыки применения современных технологий не только в быту, но и в ежедневной производственной деятельности».

Цифровая культура — тот фундамент, на котором строятся измеримые результаты. Очевидно, цифровизация не должна быть «в стороне от бизнеса» — она либо встроена в стратегию, либо превращается в ресурсоемкий декор. При этом единого подхода к оценке эффективности не существует. У каждого бизнеса своя природа, своя стратегия, свои вызовы. Однако общий знаменатель есть: технологии оправданы только тогда, когда они напрямую работают на ключевые цели компании, будь то доля рынка, эффективность производства, ROI или привлечение талантов. Цифровая трансформация сегодня становится инструментом реального роста и измеряется не количеством запущенных проектов, а качеством достигнутых бизнес-результатов.

Экономика ИИ: от пилота к прибыли

Если оценка цифровых проектов вызывает вопросы, то с ИИ ситуация еще сложнее. Сегодня компании легко запускают пилотные проекты, но редко доводят их до стадии масштабирования. Сегодняшний вызов не в том, чтобы запустить ИИ-пилот, а в том, чтобы вывести его за пределы лаборатории. Ведь именно на этапе перехода от эксперимента к системному внедрению большинство проектов теряют связь с бизнес-целями и экономическими метриками.

Сергей Крылов: «Технология уже много чего может, а использование еще не родилось. Отсюда все проблемы с экономикой и с окупаемостью»

«Технология уже много чего может, а использование еще не родилось. Отсюда все проблемы с экономикой и с окупаемостью, — считает вице-президент по развитию технологического бизнеса 'Сбера' Сергей Крылов. — Если вы построили электростанцию, а к ней подключена всего одна лампочка, то затраты на эту лампочку абсурдно высоки. Когда начинает расти применение, то и экономика начинается сходиться». По его мнению, возможности, которые уже сейчас дают LLM-модели, станут востребованными у большего числа компаний в следующем году.

Сегодня компании массово запускают точечные пилоты с ИИ там, где видят возможность быстро получить эффект. Однако самые успешные экспериментаторы не просто перекладывают на ИИ-агента отдельный бизнес-процесс, а целиком переосмысливают существенный кусок бизнеса и реализуют его совершенно по-другому с помощью генеративного ИИ, ИИ-платформ и ИИ-агентов. Это дает наибольший эффект, и именно у таких сложных проектов больше шансов выбраться из ловушки бесконечного экспериментирования.

Продолжая рассуждать, Крылов нарисовал будущее, где LLM становится «точкой оркестрации» всего бизнеса. Оно может выглядеть следующим образом: сотрудник взаимодействует с моделью, а она сама вызывает нужные инструменты, строит сценарии и логирует действия. Но чтобы контролировать, отлаживать и поддерживать то, что сделал ИИ, нужна инфраструктура аудита, логирования, управления ошибками. На инженерном уровне это интересная задача, которую никто еще не решал.

Дмитрий Криволапов: «Мы прямо сейчас пишем свою ИИ-стратегию, в рамках которой детально прорабатываем вопросы экономики»

«Мы прямо сейчас пишем свою ИИ-стратегию, в рамках которой детально прорабатываем вопросы экономики, денег, инвестиций», — рассказал Дмитрий Криволапов, директор департамента по данным и аналитике Lamoda. В сомнительные с точки зрения окупаемости идеи в Lamoda вкладываться не готовы. Компания инвестирует только в проекты, которые дают либо конкурентное преимущество (например, ИИ-стилист или виртуальная примерка), либо прямую экономию (например, техподдержка или генерация контента). Все остальное покупается у вендоров.

Трансформация культуры

Как же понять, стоит ли масштабировать пилот или пора уже «слезть с дохлой лошади»? Как констатировал Андрей Рыбинцев, управляющий директор по ИИ «Авито», универсального алгоритма для принятия решения о закрытии пилота не существует. Но в «Авито» есть принцип — проверять идеи максимально быстро. ИИ не заменяет людей, но меняет стандарты их работы.

Андрей Рыбинцев: «Если вы дали сотруднику нейро-ассистента, но не спрашиваете с него больше, то вы не увидите эффекта»

Рыбинцев четко обозначил одну из главных ловушек: «Если вы дали сотруднику нейро-ассистента, но не спрашиваете с него больше, то вы не увидите эффекта. Технология работает только в новой культуре». Иными словами, технология работает тогда, когда ей разрешают менять не только процессы, но и людей. Этот вывод перекликается с тем, что ранее на форуме говорили о цифровой культуре: без изменения мышления сотрудников даже самые передовые технологии будут не эффективны. Переход от пилота к масштабу требует не только технической зрелости, но и экономической дисциплины, стратегического фокуса и — что важнее всего — готовности к трансформации самой организации.

Искусственный интеллект перестает быть «игрушкой для технарей», его эффективность измеряется не количеством запущенных чат-ботов, а ростом маржи, снижением издержек, ускорением time-to-market или ростом клиентской лояльности.

Главный вызов 2025 года — перестать воспринимать технологии как цель и начать использовать их как средство. Успех будет за теми, кто научится не просто внедрять ИИ, а трансформировать бизнес; не просто собирать метрики, а масштабировать работающие решения. Только так можно превратить цифровизацию в инструмент извлечения прибыли.