Есть ли ROI от внедрения ИИ?
Часть 2 — разбор
🙏 Спасибо за ответы! Полина, Мария, Ксения, Ирина — вы подсветили вопросы и сомнения, с которыми сталкивается бизнес сейчас.
Делюсь своей версией 👇
Сразу оговорюсь: универсальной формулы здесь, кажется, пока нет ни у кого. Слишком новая тема и слишком много уровней влияния. Поэтому ниже моя логика, как я планирую считать эффект от AI в компании.
Вернусь к тезису, что главная ловушка — считать AI как IT-проект, т.к. меняется фундамент, как переход от бумаги к цифре. Счеты и бумага 100% были когда-то дешевле и привычнее, но где они сейчас?! Эффекты нелинейные.
Поэтому предлагаю считать три уровня:
1️⃣Операционная эффективность (самая быстрая и очевидная из метрик)
🟡время на операцию до/после, высвобожденные часы × ставку сотрудника, adoption rate (сколько используют AI в работе).
Пример: скрининг 100 резюме (а вы сами видите, сколько откликов сейчас может быть только на hh) — экономия 2 часа, 30 вакансий/мес, ставка 600 руб/ч = 36 000 руб/мес на одной операции.
Считаем по нескольким процессам и видим, отбиваются ли лицензии на ИИ/вендора.
Но как написала , важно не просто освободить время, а чтобы оно перетекло в задачи с более высокой ценностью (и это нужно понимать заранее), а значит и с более высокой оплатой сотруднику и расходами на обучение То есть эффект получается таким:
➡️➡️➡️ Экономия (не нанимаем) - затраты на обучение, лицензии и рост заработной платы. Будем надеяться, что останемся в плюсе
2️⃣ Качество и процессы (здесь результаты ждем минимум через полгода-год)
Здесь очень точно всё разложила. Смотрим на метрики конкретных процессов, долю операций без участия человека, качественные метрики (снижение ошибок), сокращение времени согласований, стабильность выполнения SLA, долю AI-результатов, которые принимаются без исправлений и тд.
3️⃣ Стратегическая ценность (18+ мес)
Меняем работу так, что можем посчитать: скольких людей компания может не нанимать дополнительно, как меняется стоимость одной операции, насколько быстрее компания выводит продукт или решение на рынок, растёт ли выручка на одного сотрудника, снижаются ли управленческие и административные расходы на единицу выручки, и какой эффект всё это даёт на операционную прибыль.
🍒 Отдельно стоит отметить дополнительные эффекты: повышается eNPS, известность бренда работодателя, т.к все хотят работать в самых современных компаниях
🕯 Итого
В короткой перспективе ROI будет отрицательным, и вот почему
🔹Census Bureau (2025) на данных десятков тысяч компаний подтвердило J-кривую эмпирически:
• производительность после внедрения ИИ падает в среднем на 1,3 п.п., у некоторых — до 60 п.п.;
• компании, прошедшие через этот спад, опережают конкурентов через 4+ года.
🔹HBR (2026) добавляет важную деталь: на каждый час, сэкономленный ИИ, организация первые 6–12 месяцев тратит 30–45 минут на сопутствующие задачи: обучение, проверку результатов, выстраивание промптов. Это не потери, это инвестиции =)
Спасибо всем, кто думал вместе со мной над этим кейсом!
А я передаю эстафету
https://t.me/meaninginpeople, очень любопытно, какие вопросы и кейсы предложит опытный HRD и мама футболиста 💌
