В профессии проектного менеджера
существует один критически важный навык, который редко упоминают, но который
определяет успех любой компании, работающей с инновациями, – умение вовремя
понять, что проект неперспективен, и отказаться от него. Особенно это актуально
в сфере искусственного интеллекта, где пилотные проекты могут стоить десятки
миллионов долларов.
Сегодня 95% руководителей заявляют о
инвестициях в ИИ, но не все понимают, как грамотно оценивать эффективность
пилотных проектов. Между желанием сохранить надежду на то, что когда-нибудь
произойдёт долгожданный прорыв, и необходимостью рационально использовать
ресурсы лежит тонкая грань профессионализма.
Какие критерии помогут руководителям
ИТ-отделов и бизнеса принимать взвешенные решения? Об этом – перевод статьи с
сайта чешского сообщества CIO.
Грамотно согласовывая планы проектов с
бизнес-целями предприятия и четко устанавливая показатели успеха, руководители
ИТ-отделов и бизнеса могут своевременно понять, что проект бесперспективен и
прекратить его до того, как на него затрачены значительные средства.
Многие организации, реализующие пилотные
проекты ИИ, неизбежно сталкиваются с поистине гамлетовским вопросом: продолжать
или не продолжать? С одной стороны, проект на первых порах не оправдывает
ожиданий, и от него благополучно отказываются, а потом кусают локти, когда
выясняется, что упущена существенная выгода. С другой стороны, можно продолжать
цепляться за неясные перспективы и потратить впустую много времени, денег и
ресурсов.
Многие организации, реализующие пилотные
проекты ИИ, неизбежно сталкиваются с поистине гамлетовским вопросом: продолжать
или не продолжать? С одной стороны, проект на первых порах не оправдывает
ожиданий, и от него благополучно отказываются, а потом кусают локти, когда
выясняется, что упущена существенная выгода. С другой стороны, можно продолжать
цепляться за неясные перспективы и потратить впустую много времени, денег и
ресурсов.
С одной стороны, Forrester в одной из недавних статей рекомендовал организациям, не делать упор на быструю окупаемость инвестиций в ИИ, поскольку так можно упустить выгоды от ИИ в будущем.
Но искусственный интеллект стоит недешево, и пилотные проекты, которые не создают никакой ценности, могут стать потерей денег. Например, по данным другой консалтинговой компании, Gartner, проект поиска документов с использованием искусственного интеллекта и технологии Retrival Augmented Generation (RAG) может стоить до 1 миллиона долларов США, а затраты на одного пользователя, по данным Gartner, могут достигать 11 000 долларов США в год. Модель искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, страхования или финансов (LLM), созданная с нуля, может стоить до 20 миллионов долларов.
Количество пилотных разработок в области искусственного интеллекта в последнее время растёт. При этом если не так давно терпели неудачу почти половина проектов, то сейчас прогнозируется, что только около 30% проектов в области ИИ потерпят неудачу. Тем не менее, «всего» 30% неудач представляет собой огромное количество времени и денег, учитывая, насколько широко распространены сегодня эксперименты с ИИ. Согласно опросу, проведенному компанией EY, 95% руководителей заявили, что их организации в настоящее время инвестируют в искусственный интеллект.
Вопрос звучит так: Каким образом CIO или ИТ-руководители должны определить, что от проекта пора отказаться?
Универсального ответа здесь нет, но, тем не менее, эксперты дают ряд советов,
как определить, перспективен проект или нет.
Чёткие критерии успеха.
Проблема в том, говорит Уэлш, что люди часто не имеют правильных целей, и продолжают идти по пути, ведущему в тупик, в надежде, что следующий прорыв уже не за горами. Например, некоторые ключевые показатели эффективности проекта могут включать повышение удовлетворенности клиентов на 10 %, сокращение времени на выполнение запроса на предложение (RFP) на 30 % или сокращение времени, уходящего на оплату счетов, на четыре часа в течении месяца.
С помощью заранее определенных контрольных точек ИТ- и бизнес-команды могут отслеживать прогресс в достижении этих целей. Если результат не соответствует ожидаемым показателям, то команда может выбирать - отказаться от проекта или выделить дополнительное время. Если, например, бот для обслуживания клиентов повысит уровень удовлетворенности на 7% вместо 10%, то, возможно, дело всё же того стоит.
Даже если старт был неудачен, то положение можно исправить, добавляет Адам Либерман (Adam Lieberman), директор компании Finastra, занимающейся банковскими технологиями искусственного интеллекта. Для этого нужно принять жизнеспособную «дорожную карту». Эта задача ложится на ИТ-директоров или CIO.
Когда цели расплывчаты, происходят шараханья из стороны в сторону. Это первый признак того, что проект не будет работать, но на ранних стадиях ещё достаточно времени для того, чтобы откорректировать планы.
«Одна из проблем при установлении KPI — это измерение результатов», — добавляет Кэти Герш, директор по развитию и бизнесу Kotter International, консалтинговой фирмы по управлению изменениями. Например, отследить изменение поведения клиентов может быть несложно, но измерить время, которое сотрудник экономит, используя чат-бот для составления электронного письма, может быть немного сложнее.
«Успех может быть
достигнута за счет многих менее осязаемых вещей», — говорит она. И, если вы пренебрегаете этими вещами, то можете отказаться от перспективного проекта.
Комментарий блоггера.
Вы наверняка сталкивались с людьми, которые до пенсии ждут проекта, где достаточно
дунуть-плюнуть, и солидный пассивный доход у тебя в кармане. Конец комментария.
Не забывайте про
потребности бизнеса, который вы автоматизируете.
Чёткие цели – это хорошо, но нужны и другие вещи. Проект должен закрывать конкретные задачи конкретного бизнеса.
Помимо четко определенных ключевых
показателей эффективности, организации должны привязывать проекты ИИ к
конкретным потребностям бизнеса, добавляет Уэлш. В некоторых случаях организации
запускают проекты ИИ только для того, «аби було».
ОТ проекта ждут прежде всего решения организационных проблем, и поэтому в самом начале надо задать вопрос клиентам: «Какую бизнес-проблему мы пытаемся решить?». И тесное сотрудничество должно продолжаться
и во время работы над проектом. Многие проекты потерпели
неудачу именно потому, что пренебрегали этим важным правилом, добавляет Кэти
Герш.
«Если у вас есть небольшая команда
разработчиков, работающая над техническими вопросами, и они не видят картины в
целом, добиться успешного внедрения будет сложно», — говорит она. Комментарий блоггера. Эту фразу я перевёл
достаточно вольно. ИМХО, суть в том, что в команде внедрения функции должны
быть чётко распределены – одни кодят, другие согласовывают действия с
партнёрами. Думаю, это прописная истина
для всех, кто участвовал в проектах, как в роли ЗАКАЗЧИКА, так и в роли
ИСПОЛНИТЕЛЯ. Конец комментария.
«Именно там, где нет такой синхронизации,
от проекта отказываются либо слишком рано, либо слишком поздно.
Когда проект привязан к бизнес-процессам и
сотрудники понимают эту связь, они с большей вероятностью примут его. Между
тем, план проекта – не догма, а руководство к действию, и эксперименты здесь
вполне кстати.
«Вероятно, вы сами существенно расширите свой кругозор в
своей профессии, как только партнёры действительно сами захотят принять ваши решения, использовать и эксплуатировать их», — говорит Кэти.
ОГРАНИЧЬТЕ НЕГАТИВНЫЕ ПОСЛЕДСТВИЯ.
По
его словам, во многих случаях компания Aible и ее клиенты вместе в течение двух
рабочих дней решают, является ли проект жизнеспособным.
Хотя для принятия подобного решения важно иметь чёткие критерии, не стоит бездумно им следовать, добавляет Сенгупта. Тем более может случиться так, что первоначальная цель окажется не по зубам или не совсем соответствует потребностям бизнеса. Представьте себе, что вы думаете: «Ну, если мне дадут летающую машину, я буду счастлив». А потом, шесть месяцев спустя, кто-то приезжает с машиной, которая не совсем летает, и ты думаешь: «Ну, я этого не хотел». Но на самом деле вам нужна была более быстрая лодка.
Сенгупта рассказывает ещё про одну ловушку. Допустим, пилотный проект рассчитан на шесть-девять месяцев, и вы не откажетесь от него раньше этого срока, хотя ясно, что куча ресурсов тратится впустую.
Бывает и так, что проект не приносит
результата, но в некоторых случаях приостановка проекта может быть лучшей альтернативой,
чем его списание, добавляет Либерман из Finastra.
«Важно осознавать, что в инновациях, как и везде, неудачи неизбежны», — говорит он. «Прогресс в области
искусственного интеллекта стремителен. Поэтому лучше приостановить проекты, чем
отказаться от них вообще, ведь постоянно появляются новые возможности и
технологии».
в заключение - Комментарий блоггера
Может, моё подведение итогов этой статьи звучит несколько высокопарно, но даже если проект неудачен – это не провал, а бесценный опыт, который при правильном подходе может стать трамплином для будущего успеха.
Главное – не бояться признавать ошибки,
быть готовыми к изменениям и помнить, что за каждым техническим решением стоят
конкретные потребности бизнеса и людей.
Продолжайте экспериментировать, учиться и развиваться!
Если вы хотите оперативно получать информацию о новых публикациях, ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ НА КАНАЛ «КАРЬЕРА ИТ-МЕНЕДЖЕРА».