Как организации рационально внедрять AI, чтобы максимизировать ценность, ограничить риски и оказаться в выигрыше? Чтобы ответить на этот вопрос, запускаю цикл статей, описывающих AI КОМП‑АС фреймворк, в котором собраны знания и 14-летний опыт разработки и внедрения решений на базе AI и ML для наших клиентов в России и зарубежом.

Навык владения AI — современное мерило грамотности. Если в первой четверти ХХ века спрашивали «Читать можешь?», то сейчас все чаще проверка на «грамотность» звучит как «Использовать AI умеешь?»

Наиболее критичной ИИ‑грамотность является для владельцев бизнеса и управленцев, влияя на текущие и будущие результаты их организации: внедряемый осознано искусственный интеллект в правильных руках может послужить дополнительным драйвером развития компании, тогда как, будучи «неумело приготовлен», может привести к убыткам и стать «черной дырой» экономики компании.

Трудности внедрения AI в бизнес

В 2026 году мировой бизнес показыват уровень «грамотности» ниже показателей грамотности дореволюционной России — так согласно отчету MIT The GenAI Divide STATE OF AI IN BUSINESS 2025 лишь 1 из 20 организаций удалось добиться позитивного экономического эффекта от внедрения AI на горизонте 1 года.

Проблемы, описанные в отчете, мы в том или ином виде видим и среди наших клиентов — трудности с выбором точки приложения для ИИ, с пониманием возможностей и ограничений технологий, с выбором экономически оправданного подхода… Наличие подобных проблем и поиск подходящих решений — это естественные спутники любого технологического торнадо, и вопрос не в том, выходить или не выходить в море, чтобы их избежать, вопрос в том, чтобы корабль, капитан и команда были готовы к шторму.

Анализируя как собственные кейсы успешные и не очень, так и практики AI‑индустрии в целом, нам в Рафт удалось разработать AI КОМП‑АС — подход, помогающий выстроить дорожную карту AI‑трансформации, опираясь на которую, организация может кратно увеличить шансы на успешное внедрение технологий, получение бизнес‑ценности и положительный экономический эффект.

Введение в AI КОМП‑АС

Основные пункты на карте, через которые AI КОМП‑АС поможет проложить навигацию:

К — куда мы хотим прийти?

Определяем бизнес цели компании, ключевые возможности и барьеры развития. Отвечаем на вопрос Зачем нам вступать на путь AI‑трансформации.

Детальный разбор здесь.

О — откуда мы выходим?

Описываем текущее состояние бизнеса компании, рабочие и технологические процессы, определяем болевые точки.

М — можем ли дойти?

Оцениваем для компании существующие ограничения и риски, зрелость процессов и культуры, готовность инфраструктуры и данных.

П — приоритезируем путь

Оцениваем потенциал с точки зрения получения ценности и экономической оправднанности внедрения AI для автоматизации определенных бизнес‑функций. Проводим приоритезацию задач.

А — архитектурно‑продуктовый дизайн

Тестируем бизнес‑гипотезы, очерчиваем функциональные и нефункциональные требования и ограничения для задачи, проектируем продуктовый и архитектурно‑технический дизайн решения, оцениваем риски, рассчитываем стоимость владения. Разрабатываем пошаговый план разработки и внедрения решения — от прототипа до ограниченного минимально‑необходимого функционала на продакшене.

С — скейлинг

Разрабатываем стратегию масштабирования от MVP до полноценного решения, закрывающего все требования к AI‑автоматизации бизнес‑функции. Организацонные, продуктовые и архитектурно‑технические нюансы, которые требуется учесть.

На прохождении каждого из этих пунктов дорожной карты мы будем подробно останавливаться в последующих статьях, посвященных AI КОМП‑АС подходу.

Алексей Бобок,

AI трансформация, Рафт

Делюсь опытом внедрения ИИ в бизнес через поиск максимальной ценности:

https://t.me/aibobok