Dev48
ЯЗЫК
  • О нас
  • Услуги
  • Индустрии
  • Технологии
  • Статьи
  • Контакты
Забронировать звонок
    Главная/Статьи/Pochemu vam nuzhna model zrelosti vozmozhnostey dlya ii
Dev48

© 2026 · All rights reserved.

Почему вам нужна модель зрелости возможностей для ИИ

Источник: Automation Anywhere

Почему вам нужна модель зрелости возможностей для ИИ

Источник: Automation Anywhere

Узнайте, почему большинство ИИ-инициатив буксуют, и как модель зрелости возможностей, такая как CI-CMM, поможет вам масштабироваться ответственно, стратегически и уверенно.

26 сентября 2026 г.

Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации происходит все быстрее, поскольку инновации создают новые возможности, а циклы хайпа побуждают руководителей «нажимать на газ» в вопросах ИИ. По мере формирования новой системы работы становится совершенно очевидно, что истинная ценность ИИ заключается в расширении человеческих возможностей, а не в их вытеснении.

Эта новая система работы, построенная на ИИ и автоматизации всего за последние несколько лет, повышает роль человеческого труда за счет автоматизации рутинных задач, ускорения создания контента, обеспечения аналитики на основе данных и многого другого — и все это в беспрецедентных масштабах. Люди работают быстрее, креативнее и стратегичнее, повышая эффективность своих усилий с помощью ИИ-ассистентов, которые помогают им писать код, проектировать и писать тексты гораздо эффективнее. Эти симбиотические отношения между человеком, ИИ и автоматизацией, основанные на совместном интеллекте, создают более быстрые инновационные циклы, где ИИ и автоматизация берут на себя рутинную работу, в то время как люди фокусируются на стратегическом совершенствовании и более сложных задачах.

Однако, чтобы в полной мере использовать эти преимущества, предприятия должны внедрить операционные модели, основанные на ИИ. Это требует изменений в управлении, структуре и процессах, чтобы гарантировать, что интеграция ИИ и автоматизации является целостной и соответствует стратегическим бизнес-целям.

Поскольку ценность ИИ продолжает расти — и не без оснований — крайне важно, чтобы организации нашли время для понимания возможностей и рисков, сопоставления технологий с целями и прокладывания разумного курса к успеху. Другими словами, устойчивый успех требует более структурированного подхода в условиях «дикого запада» внедрения ИИ.

Читайте дальше, чтобы узнать, как новый технический документ «Модель зрелости возможностей для совместного интеллекта» (The Capability Maturity Model for Collaborative Intelligence) предоставляет важную основу и четкую дорожную карту для предприятий, внедряющих операционную модель на основе ИИ.

Успех ИИ зависит от структуры, основанной на опыте

Технологии и хайп идут рука об руку, но скорость, с которой ИИ стал мейнстримом, беспрецедентна. Тем не менее, даже относительно недавний облачный бум начала 2000-х годов растянулся на десятилетия: от запуска Salesforce в 1999 году до запуска Microsoft Azure в 2010 году и продолжающейся популярности вариантов облачной миграции.

По сравнению с этим, переход на ИИ делает миграцию в облако просто ледниковым периодом. ChatGPT всего за два года теперь имеет примерно 800 million users. Google Gemini достиг 350 million users за 18 месяцев. Это колоссально, и связанная с этим ИИ-лихорадка подпитывает поток как директив от руководства высшего звена, так и новых решений. Результат: Gartner утверждает 90% of CFOs expect to spend more on AI in 2025, при этом никто не прогнозирует сокращение бюджетов на ИИ.

К сожалению, 65% of executives say they lack the technological expertise, необходимые для трансформаций на основе ИИ, согласно исследованиям Accenture. Постоянно совершенствующиеся и быстро расширяющиеся ИИ-инновации в сочетании с относительной новизной ИИ как корпоративного решения являются виновниками этого. У современных лидеров мало опыта работы с ИИ, который мог бы направлять их. Это не технологическая проблема — ИИ сейчас доступен почти в каждом приложении — это проблема зрелости.

Последствиями того, что организации прыгают в «поезд ИИ» без дорожной карты, являются ненужные риски, пустая трата ресурсов, ошибочные инвестиции, потеря рыночных позиций и многое другое. Лучшая альтернатива — использовать модель зрелости, основанную на опыте, созданную для перевода организаций от использования ИИ в качестве базового инструмента поддержки с жестким контролем со стороны человека к созданию полностью автономных операций.

Эта Модель зрелости возможностей совместного интеллекта (CI-CMM) представляет собой практическую основу для ответственного, устойчивого и успешного масштабирования внедрения ИИ. Как уже упоминалось, успех ИИ проистекает из совместного интеллекта — синергетического партнерства между людьми и ИИ, которое улучшает процесс принятия решений и инновации. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с нашей публикацией в блоге «Совместный интеллект: как люди и ИИ работают вместе эффективнее».

Почему внедрение ИИ терпит неудачу

Слишком много перспективных руководителей пришли к стагнации карьеры из-за ошибочных корпоративных трансформаций. Исследование Bain & Company показывает, что only 12% of enterprises reach business transformation goals. Исследование McKinsey более оптимистично и обнаружило, что 30% of transformations succeed. В любом случае, шансы невелики.

Bain указывает на отсутствие опыта и плохую подготовку как на ключевые факторы неудачи, в то время как McKinsey упоминает нереалистичные цели, не вдохновляющее управление изменениями и недостаточные инвестиции.

Скорость, давление и отсутствие опыта в области ИИ увеличивают риски и создают новые проблемы для руководителей. В частности, для трансформаций, ориентированных на ИИ и технологии, общими препятствиями, мешающими организациям реализовать масштабное и устойчивое влияние, являются:

  • Отсутствие общих целей
  • Изолированные пилотные проекты без пути к масштабированию
  • Недостаточная поддержка по мере того, как команды учатся, пробуют, ошибаются и пробуют снова
  • Отсутствие доверия к результатам принятия решений ИИ
  • Отсутствие структуры для межфункционального сотрудничества

CI-CMM дает лидерам в области ИИ возможность преодолеть эти проблемы с помощью методического руководства для прохождения этапов зрелости ИИ и ответственного масштабирования.

Успех ИИ требует инструментов для повышения ценности и карты для достижения цели

CI-CMM дает организациям четкий путь к повышению организационной готовности, операционных возможностей и технологической сложности, что одновременно увеличивает автономность ИИ при уменьшении вмешательства человека. Это позволяет ИИ выполнять больше работы с меньшим контролем со стороны человека, в то время как люди могут тратить больше времени на стратегическую, интеллектуальную, творческую и другую высокоценную работу, ориентированную на человека.

Ключ здесь заключается в балансе технологических возможностей с организационными и операционными. Зрелость организации должна расти в ногу с технической зрелостью. Без структурированной модели лидерам легко внедрить больше инструментов, к которым предприятие просто не готово.

CI-CMM дает лидерам структурированную дорожную карту для:

  • Согласования команд
  • Построения доверия
  • Увеличения сотрудничества человека и ИИ
  • Масштабирования процессов
  • Ответственного управления

По мере роста технологической зрелости CI-CMM гарантирует, что работники становятся более адаптированными к ИИ, даже экспериментируя в рамках ограничений и управления, что снижает риск и повышает доверие. Постепенно работники будут уверенно внедрять ИИ в процессы во всех корпоративных доменах.

Представляем структуру CI-CMM

CI-CMM позволяет работникам продолжать укреплять доверие к возможностям ИИ и сокращать контроль за результатами ИИ, создавая маховик автономности по мере того, как работники расширяют сотрудничество с ИИ.

Пять этапов CI-CMM, перечисленные ниже, можно использовать для оценки текущей зрелости ИИ и в качестве руководства по повышению зрелости в стремлении к совместному интеллекту для автономного предприятия.

  • Этап 1: Начальная помощь ИИ под руководством человека, использующая базовые инструменты ИИ для поддержки принятия решений, но со значительным контролем. Примеры использования включают чат-боты поддержки клиентов, автоматизацию сортировки заявок в службу поддержки и самообслуживание сотрудников по льготам.
  • Этап 2: Развивающееся сотрудничество, основанное на решениях с дополненным ИИ, для расширения, улучшения и ускорения принятия решений человеком с помощью ценных инсайтов и дополненных процессов принятия решений. Примеры использования включают помощников по написанию текстов, анализ настроений клиентов и управление запасами.
  • Этап 3: Сбалансированное сотрудничество между человеком и ИИ, при котором люди и технологии совместно выполняют сквозные процессы и работают над достижением более масштабных целей. Примеры использования включают актуарный анализ и ценообразование, проверку и утверждение документов, а также анализ конкурентного рынка.
  • Этап 4: Продвинутое сотрудничество под руководством ИИ с человеческим контролем, обеспечивающее предоставление информации и выполнение процессов с участием человека (HITL) для достижения высокой степени автономности, при этом критически важные решения остаются за людьми. Примеры использования включают прогнозирование спроса, оптимизацию запасов и логистики, разработку лекарственных препаратов и оценку финансовых рисков.
  • Этап 5: Автономное предприятие с полностью автономными операциями — самая зрелая стадия, на которой операции функционируют независимо, а самообучающиеся платформы ИИ управляют процессами и контролируют их при минимальном вмешательстве человека. Примеры использования включают проектирование продуктов, создание и проведение маркетинговых кампаний, оценку слияний и поглощений, а также смягчение последствий сбоев в цепочках поставок.

С каждым этапом доверие растет, управление совершенствуется, а системы, использующие ИИ, становятся более интеллектуальными и самодостаточными.

Почему модель CI-CMM важна и как начать ее использовать уже сегодня

ИИ — относительно новый инструмент в корпоративном арсенале. В большинстве организаций просто нет опыта на уровнях, необходимых для эффективного продвижения использования ИИ, не говоря уже о трансформации в масштабах всего предприятия. Мудрые руководители будут опираться на основанный на опыте план для масштабируемой и ответственной трансформации.

CI-CMM — это гораздо больше, чем поверхностная оценка возможностей ИИ; она дает лидерам возможность создать фундамент для эффективного и устойчивого внедрения ИИ и достижения успеха за счет ИИ, который дополняет, а не вытесняет человеческий труд. Она также позволяет руководителям развивать и внедрять навыки, системы управления и платформы, необходимые для успеха с точки зрения готовности организации, операционных возможностей и технологической сложности.

ИИ как концепция и технология развивается стремительно. Однако давление, связанное с необходимостью внедрения ИИ, не должно идти в ущерб успешному развертыванию ИИ внутри и по всему предприятию. CI-CMM дает организациям любого уровня зрелости общий язык, общие цели и четкий путь к успеху на базе ИИ.

Скачайте технический документ CI-CMM, чтобы узнать, на каком этапе находится ваша организация.

← Все статьи

Ещё в разделе «AI и машинное обучение»

Все →
Незащищенные агенты OpenAI опубликовали в интернете 53 изображения пользователей без ведома лабораторииПресса
OpenAI

Незащищенные агенты OpenAI опубликовали в интернете 53 изображения пользователей без ведома лаборатории

Создание производственных агентов с помощью Jev и LangGraph
LangChain

Создание производственных агентов с помощью Jev и LangGraph

LangSmith Custom Apps: создавайте пользовательские интерфейсы для данных ваших агентов
LangChain

LangSmith Custom Apps: создавайте пользовательские интерфейсы для данных ваших агентов

В течение нескольких месяцев рои агентов OpenAI атакуют онлайн-базы данных в поисках малоизвестных фактовПресса
OpenAI

В течение нескольких месяцев рои агентов OpenAI атакуют онлайн-базы данных в поисках малоизвестных фактов

Tesla наконец переходит к электрификации грузоперевозок после десятилетия работы и задержекПресса
Tesla

Tesla наконец переходит к электрификации грузоперевозок после десятилетия работы и задержек

Новое в LangSmith: Engine v2, Managed Deep Agents, дообучение (Fine-Tuning) и многое другое
LangChain

Новое в LangSmith: Engine v2, Managed Deep Agents, дообучение (Fine-Tuning) и многое другое

Ещё от Automation Anywhere

Представляем агентные решения от Automation Anywhere
Automation Anywhere

Представляем агентные решения от Automation Anywhere

Определение будущего корпоративной оркестровки: агентное преимущество
Automation Anywhere

Определение будущего корпоративной оркестровки: агентное преимущество

Imagine 2026: Новый этап агентной автоматизации для бизнеса
Automation Anywhere

Imagine 2026: Новый этап агентной автоматизации для бизнеса

Imagine 2026: От шумихи вокруг ИИ к автономному предприятию
Automation Anywhere

Imagine 2026: От шумихи вокруг ИИ к автономному предприятию