По мере того как искусственный интеллект (ИИ) становится частью процессов принятия решений, компаниям приходится учитывать технологические возможности, практические ограничения, риски и пользу для бизнеса. Качество данных, управление ими, ИИ-агенты, знания и опыт специалистов – разбираем подходы и технологии, которые в ближайшие годы будут менять работу организаций.
От первых тестов к устойчивой пользе для бизнеса
Искусственный интеллект стал частью повседневной жизни и используется в задачах разной сложности. Этап экспериментов уже позади, и компании решают, как надежно масштабировать применение ИИ и обеспечить его стабильную работу. Однако между ожиданиями от технологии и ее реальным влиянием на бизнес сохраняется заметный разрыв. ИИ занимает важное место в заявленных стратегиях компаний, но гораздо слабее встроен в процессы принятия решений, а качество его применения нередко оставляет желать лучшего.
Исследование Data & AI Barometer 2026, которое Coface провела совместно с Les Echos Etudes среди 900 руководителей, показывает существенные различия в зрелости ИИ в зависимости от размера бизнеса. Чем крупнее компания, тем глубже ИИ встроен в принятие решений. Сегодня треть средних и крупных компаний считают, что значительно продвинулись в использовании ИИ. Среди малых предприятий так оценивает себя лишь каждое десятое. При этом две трети руководителей доверяют своим данным, а треть считает, что данные плохо согласованы с потребностями бизнеса и инструментами управления рисками и поддержки принятия решений.
Качество данных становится ключевым условием перехода от отдельных внедрений ИИ к его массовому использованию внутри компании. Именно оно позволяет ускорять работу и повышать эффективность.
Крупные организации, по-видимому, выигрывают за счет ресурсов, компетенций и возможностей выстраивать работу над проектами в области данных и ИИ. По мере того как применение ИИ становится более системным, малому бизнесу может быть все сложнее сократить этот разрыв.
– поясняет Несрин Гонен, директор по бизнес-информации Coface в Западной Европе и Африке.
Эффективный ИИ начинается с управления данными
Возможности масштабирования ИИ и его польза для любой компании, независимо от размера и отрасли, во многом зависят от качества доступных данных. Даже самая мощная модель не способна в долгосрочной перспективе компенсировать устаревшую, разрозненную или неоднозначно описанную информацию. При этом 60% опрошенных Coface компаний по-прежнему используют ИИ без формализованных правил. По мере распространения технологии вопрос управления ею требует все более срочного решения. Однако в большинстве компаний система управления данными еще не выстроена. Именно здесь организации быстро сталкиваются с ограничениями, из-за которых результаты часто разочаровывают и бизнес в целом, и отдельные подразделения.
Система управления данными должна обеспечивать их достоверность, обновление в реальном времени и соответствие задачам бизнеса. Не менее важно единое понимание показателей: все подразделения должны использовать согласованные определения и учитывать контекст применения данных. На практике одни и те же данные могут трактоваться по-разному специалистами по рискам, финансам, закупкам и продажам.
ИИ усиливает как преимущества качественных данных, так и последствия их недостатков. Чем шире технология применяется в компании, тем важнее четкие правила работы с данными, их использования и распределения ответственности.
Управление данными перестало быть второстепенным вопросом. Это необходимое условие того, чтобы ИИ приносил бизнесу устойчивую пользу.
– отмечает Самия Бужатиуи, руководитель направления управления данными группы Coface.
Как согласовать технологии с задачами бизнеса и улучшить решения
Следующим крупным шагом в полноценном внедрении ИИ могут стать ИИ-агенты, подключенные к корпоративным данным. Их возможности вполне конкретны:
получать ответы на запросы непосредственно по клиентскому портфелю;
выявлять компании, у которых повысился уровень риска;
объяснять тенденции и находить схожие возможности для бизнеса.
Такие возможности отвечают практическому запросу бизнеса. Почти каждый второй руководитель хочет получать с помощью ИИ понятные выводы, которые можно сразу использовать в работе. При этом речь не идет о том, чтобы слепо делегировать машине принятие решений. Например, финансовые подразделения стремятся эффективнее выявлять мошенничество и заранее оценивать риски, связанные с клиентами, а команды продаж все активнее ищут новые рынки.
В будущем преимущество будет зависеть не столько от объема накопленных данных, сколько от способности компании согласовать реальные потребности подразделений с возможностями и безопасностью технологий, а также обеспечить единые подходы к управлению на всех уровнях организации.
Компанию, которая успешно провела трансформацию на основе данных и ИИ, будет отличать умение быстрее принимать более эффективные решения с опорой на данные. Именно это дает реальное преимущество в бизнесе.
– подчеркивает Несрин Гонен.
Опережайте конкурентов и принимайте решения уверенно
> Может ли управление рисками помочь сохранять открытость новым возможностям?Ознакомьтесь с международным исследованием и дорожной картой Open Advantage: она включает пять стратегий, которые помогут превратить управление рисками в источник роста.
