Карта ИИ-зрелости

Карта ИИ-зрелости - поэтапный путь трансформации организации от неосведомлённости до ИИ-нативной модели.

0. AI-Agnostic — ИИ вне поля внимания

ИИ отсутствует в повестке организации. Сотрудники не используют ИИ-инструменты, не понимают их потенциал и не рассматривают ИИ как часть рабочего процесса. Нет знаний, нет интереса, нет скепсиса — только полное игнорирование.

Основное препятствие: недостаток информации и представлений о пользе ИИ.
Задача этапа: повысить осведомлённость и заинтересованность в использовании ИИ при помощи обучения и практических примеров.

1. AI-Ready — Готовность к внедрению ИИ

Организация понимает потенциал ИИ и готова к его внедрению. Сформирована базовая осведомлённость, определены первые области применения, есть понимание необходимых ресурсов и компетенций. Компания находится на пороге практического использования ИИ.

Основное препятствие: нехватка конкретных навыков и опыта внедрения.
Задача этапа: реализовать первые пилотные проекты и начать накапливать практический опыт.

2. AI-Enabled — ИИ улучшает процессы

ИИ активно используется для улучшения существующих процессов. Пилотные проекты показывают измеримую выгоду: автоматизированы рутинные задачи, оптимизированы рабочие процессы, достигнута экономия времени или ресурсов. ИИ становится инструментом повышения эффективности.

Основное препятствие: локальные успехи не переходят в системные изменения.
Задача этапа: превратить эксперименты в устойчивую практику и начать масштабировать успешные решения.

3. AI-Driven — ИИ помогает принимать решения

ИИ используется не только для автоматизации, но и для поддержки принятия решений. Аналитические системы на основе ИИ предоставляют инсайты, рекомендации и прогнозы, которые влияют на стратегические и операционные решения компании. ИИ становится партнёром в управлении.

Основное препятствие: инициативы развиваются по отдельности и теряют общий фокус.
Задача этапа: выстроить единый подход к использованию ИИ для принятия решений и объединить усилия вокруг общих целей.

4. AI-First — Процессы построены под обучение ИИ

Все процессы проектируются и оцениваются через призму возможностей ИИ. При запуске новых инициатив первым вопросом становится: «Как это можно реализовать с помощью ИИ и какую ценность это создаёт?» Процессы структурированы так, чтобы генерировать данные для обучения ИИ и максимизировать его эффективность.

Основное препятствие: инерция старых управленческих подходов и ограниченность компетенций.
Задача этапа: сделать использование ИИ естественной частью проектирования процессов и ежедневной работы.

5. AI-Native — ИИ в основе бизнеса

Бизнес-модель и стратегия строятся вокруг ИИ. Компания не просто использует ИИ для улучшения процессов, а переосмысливает продукты, ценность и способы конкуренции с учётом возможностей ИИ. ИИ становится частью ДНК организации и движущей силой развития.

Возможности: создание новых рынков, ускорение инноваций, формирование стандартов отрасли.
Задача этапа: использовать ИИ как источник постоянного обновления и долгосрочного роста.