Никита Прохоренко: ИИ-обучение окупается через рост производительности
05.08.2026 14:34:55
125
0
Внедрение нейросетей в работу сотрудников должно приносить измеримый результат, а не просто статус «современной компании». Как понять, что обучение ИИ окупилось, какие показатели замерять и с какими сложностями сталкиваются бизнесы при расчёте эффективности, в рамках цикла «Экспертный клуб» специально для «Бизнес новостей» рассказал основатель производственно-строительной компании NordBox, консультант в области управления и маркетинга (г. Москва) Никита Прохоренко.
Ориентир для обучения работе с нейросетями прост: если сотрудник тратит на конкретную задачу много времени, подключение ИИ, скорее всего, даст ощутимую пользу. И обучение станет для него не курсом для галочки, а инструментом, который реально ускоряет работу и повышает производительность. Как правило, речь о процессах, которые работники выполняют регулярно, тратят на них много времени и которые напрямую влияют на результат: например, генерация контента, первичная обработка заявок, сводка данных, черновики писем и типовые операционные задачи.
Считать, вернулись ли вложенные в обучение деньги, нужно, ориентируясь на то, как изменился конечный результат в конкретной зоне. Сначала изучите объем функционала, выполняемого сотрудником, а затем сравните показатели до и после внедрения нейросетей.
Для этого обычно замеряют:
► объем выполненной работы, например количество видео, текстов, заявок или обработанных лидов;
► скорость выполнения задачи;
► качество результата;
► конверсию в деньги: сколько заявок, продаж или выручки дал этот процесс;
► стоимость ошибки или переделки.
Например, если контент-менеджер раньше делал 20–22 видео в месяц, а после внедрения нейросетей — 60 и более, то рост очевиден. Но важно смотреть не только на количество, а и на то, как это сказалось на заявках, продажах и прибыли. Именно разница между показателями «до» и «после» и показывает, окупилось ли обучение.
С какими типичными сложностями сталкиваются компании при попытке посчитать окупаемость, и как их обойти? Как правило, предприниматели пытаются оценивать показатели, которые легко измерить по эффективности труда — например, насколько вырос объем сделок сотрудника за этот месяц. Но это не совсем корректно, потому что есть и другие метрики, которые надо учитывать. Поэтому прежде чем что-то внедрять и считать произведенный эффект, важно построить систему аналитики, которая будет прозрачно показывать, какой результат в деньгах дают все действия внутри компании.
Считать, вернулись ли вложенные в обучение деньги, нужно, ориентируясь на то, как изменился конечный результат в конкретной зоне. Сначала изучите объем функционала, выполняемого сотрудником, а затем сравните показатели до и после внедрения нейросетей.
Для этого обычно замеряют:
► объем выполненной работы, например количество видео, текстов, заявок или обработанных лидов;
► скорость выполнения задачи;
► качество результата;
► конверсию в деньги: сколько заявок, продаж или выручки дал этот процесс;
► стоимость ошибки или переделки.
Например, если контент-менеджер раньше делал 20–22 видео в месяц, а после внедрения нейросетей — 60 и более, то рост очевиден. Но важно смотреть не только на количество, а и на то, как это сказалось на заявках, продажах и прибыли. Именно разница между показателями «до» и «после» и показывает, окупилось ли обучение.
С какими типичными сложностями сталкиваются компании при попытке посчитать окупаемость, и как их обойти? Как правило, предприниматели пытаются оценивать показатели, которые легко измерить по эффективности труда — например, насколько вырос объем сделок сотрудника за этот месяц. Но это не совсем корректно, потому что есть и другие метрики, которые надо учитывать. Поэтому прежде чем что-то внедрять и считать произведенный эффект, важно построить систему аналитики, которая будет прозрачно показывать, какой результат в деньгах дают все действия внутри компании.