Baifang предупреждает компании: не перестраивайте каждый процесс с помощью ИИ

Если бы за два года корпоративного энтузиазма вокруг ИИ понадобился лозунг, «переделать всё с помощью ИИ» стал бы сильным кандидатом. Обслуживание клиентов, маркетинг, НИОКР, финансы, HR и закупки — всё это было переупаковано в ИИ-процессы: формы, которые раньше заполняли люди, теперь генерируются, документы, которые когда-то читали сотрудники, теперь сканируются моделями, а кнопки, которые раньше нажимали вручную, теперь запускаются агентами.

Baifang, китайская компания, продающая корпоративное ПО для финансовой и налоговой работы, считает такую постановку вопроса главной ошибкой компаний. В широко разошедшемся аргументе фирма утверждает, что ценность ИИ на предприятии неоднородна: одни этапы получают огромную выгоду от автоматизации, другие уже эффективны и становятся медленнее, дороже или сложнее для аудита, когда в них встраивают модель.

Пример компании — обработка счетов и расходов, тот вид бэк-офисной работы, который китайские фирмы выполняют в огромных объёмах. Модель может прочитать отсканированный чек, сопоставить его с заказом на закупку и отметить несоответствие гораздо быстрее клерка. Но когда ту же модель просят перестроить уже работающую цепочку согласований, результат часто оказывается более длительным процессом, большим числом исключений и новым уровнем проверки, который никто не закладывал в бюджет.

Это различие важно, потому что китайские предприятия находятся под давлением необходимости демонстрировать отдачу от расходов на ИИ. Совет Baifang — начинать с задач, которые характеризуются большим объёмом, обилием правил и лёгкостью измерения, таких как распознавание документов, ввод данных и сверка, а затем расширять только там, где появляется явное снижение затрат или ошибок.

Фирма также указывает на структурную проблему: многие ИИ-проекты продаются как капитальная перестройка платформы. Поставщики обещают перестроить весь стек, что делает закупки медленными, а интеграцию рискованной. Более узкий подход — добавление ИИ к нескольким этапам внутри существующих систем — менее эффектен, но его легче обосновать и откатить в случае неудачи.

Это знакомая схема в корпоративном ПО по всему миру. Ранние облачные проекты часто проваливались, когда компании поднимали и переносили все приложения сразу, и достигали успеха, когда переносили наиболее выгодные рабочие нагрузки. Корпоративный ИИ, похоже, следует той же кривой — от грандиозных презентаций трансформации к целевым инструментам с измеримыми результатами.

Для Baifang этот аргумент — ещё и позиционная игра. Как поставщик ПО для финансов и налогов, она хочет, чтобы клиенты воспринимали ИИ как функцию внутри уже доверенных рабочих процессов, а не как повод заменить эти системы. Послание компании покупателям: спрашивайте, что модель на самом деле меняет на каждом этапе, и держите ответ достаточно узким, чтобы его можно было проверить.

За чем стоит следить, так это за тем, вознаграждают ли корпоративные покупатели такую дисциплину. Если больше китайских фирм начнут публиковать ИИ-бюджеты, привязанные к конкретным бэк-офисным метрикам, а не к широким программам трансформации, эпоха «переделать всё» может тихо закончиться — по одному счёту за раз.