Российский финтех свел применение AI к двум задачам и уткнулся в данные
Осталось два практических вопроса: как заработать больше и как потратить меньше. К такому выводу пришли в Fork-Tech по итогам квартала бесед с руководителями отрасли.
Главным барьером на этом пути в компании называют неготовность данных. Две задачи вместо ускорения ИТ. Финтех больше не рассматривает AI как инструмент, который просто помогает быстрее писать код или наращивать число функций в продуктах. У отрасли остались два приоритета: поиск и тестирование гипотез роста выручки и прибыли, и оптимизация бюджета со снижением cost to income. Как отмечает Кристина Коваленко, CEO и сооснователь Fork-Tech, за квартал это видение подтвердили десять руководителей финтех-бизнеса, вместе с пониманием ключевых барьеров.
Тренд не только российский. В прогнозах Gartner на 2027 год и далее одно из ключевых направлений сформулировано как cost to value. По оценке аналитиков, к 2029 году 60% компаний, внедряющих AI, заведут отдельную функцию, которая связывает полную стоимость AI с прибылью.
Барьер первый: организационное сопротивление
Сотрудники соглашаются, что инструментом нужно пользоваться, — и на этом всё. Свою роль сыграл медийный фон «AI заменит людей»: задачи оцифровки и прозрачности работы ушли на второй план. В результате в отделе один человек работает с AI, об этом рассказывают, а остальные пятеро продолжают работать по-старому.
Практикой этот страх не подтверждается: штат после внедрения AI сокращают около 15% компаний. Сопротивление держится не на фактах, а на опасениях.
Барьер второй: пересечение зон ответственности
Зоны ответственности лидеров IT и лидеров AI — за результат, команду и бюджет — накладываются друг на друга. IT-руководители во многих компаниях заняты волнами оптимизации и удержанием статус-кво, но при этом сами включаются в запуск новых технологий. Параллельно лидеры AI строят корпоративные платформы и правила. Одни тонут в операционке и обеспечении надёжности, у других меньше понимания предметной области. А CEO получает ситуацию, в которой AI живёт на периферии и не доходит до core-процессов.
Рынок уже нащупывает решение. Gartner прогнозирует, что к 2030 году 80% компаний из Global 500 контрактно закрепят за CIO или директором по AI роль «хранителя доказательной базы» (Evidence Custodian), отвечающего за действия AI-систем. Вопрос «кто отвечает, когда решение принял алгоритм» из философского превращается в пункт трудового договора или должностной инструкции.
Барьер третий: данные не готовы — и он решающий
У компаний нет инструментов для управления разнородными знаниями, которые могли бы использовать модели и агенты. Есть точечные повышения эффективности, но в пайплайн они пока не складываются: гипотезы не на чем тестировать, а cost to income не на чем считать.
Именно этот барьер, по оценке Fork-Tech, определяет стратегический результат внедрения AI. Ранее Gartner прогнозировал, что до конца 2026 года компании откажутся от 60% AI-проектов, не обеспеченных готовыми для AI данными. Срок прогноза истекает в этом году, и отменять его пока нечем: по данным опроса Gartner 2024 года, 63% организаций либо не имеют подходящих для AI практик управления данными, либо не уверены, что имеют. Российская картина в общих чертах повторяет мировую.
Первые два барьера снимаются управленческими решениями и распределением ответственности. Третий не снимается ничем, кроме работы с данными. Логика при этом обратная привычной: не «хотим AI — внедряем модель», а «хотим AI — сначала приводим в порядок данные». Пока этот шаг остаётся факультативным, AI будет оставаться на периферии — независимо от того, сколько пилотов запущено.
Кристина Коваленко, CEO и основатель Fork-Tech.
