Блоги наших экспертов
Как оценить эффективность внедрения ИИ на конкретном процессе
Эффективность внедрения ИИ нельзя оценивать только по росту выручки или сокращению сотрудников. В реальном бизнесе результат зависит от рынка, сезонности, загрузки команды, сложности сделок и десятков других факторов.
Поэтому правильнее смотреть на конкретные рабочие процессы: что сотрудник делал раньше, как он выполняет эту задачу после обучения работе с ИИ и что изменилось в скорости, качестве и объёме работы.

Пример: производственная компания с отделом продаж

Представим компанию с собственным производством и несколькими менеджерами по продажам.
Формально все они работают в одном отделе. При этом задачи у каждого существенно отличаются.
Первый менеджер занимается тендерами. Он ищет закупки, изучает документацию, проверяет требования, собирает необходимые сведения и контролирует сроки подачи.
Второй работает с оптовыми клиентами. Здесь важны подготовка предложений, история отношений, ассортимент, цены, переговоры и регулярная коммуникация.
Третий отвечает за крупные торговые сети и гипермаркеты. У него другой цикл продаж, свои требования к коммерческим предложениям, аналитике, маркетинговым материалам и переговорам.
Четвёртый менеджер работает со сложными проектами. Например, строится нефтебаза, в документации заложено определённое оборудование. Его задача — изучить требования, найти подходящие комплектующие и аналоги с нужными техническими характеристиками, сопоставить их с возможностями собственного производства и подготовить решение.
У каждого сотрудника свой рабочий контекст. Поэтому обучение нейросетям может иметь общую базу, а практические сценарии должны учитывать реальные функции конкретного менеджера.

Что можно измерять у каждого сотрудника

Для тендерного менеджера показателями могут быть:
  • количество найденных релевантных тендеров;
  • скорость обработки документации;
  • количество тендеров, рассмотренных в срок;
  • качество первичного отбора;
  • количество пропущенных требований;
  • время на подготовку материалов.
Для менеджера по оптовым продажам:
  • скорость подготовки коммерческих предложений;
  • качество персонализации предложения;
  • время на анализ клиента;
  • количество обработанных запросов;
  • качество подготовки к переговорам;
  • скорость работы с большим объёмом информации.
Для работы с крупными сетями можно оценивать подготовку аналитики, маркетинговых материалов, аргументов к переговорам и обработку требований конкретного клиента.
В проектных продажах полезно измерять скорость анализа технической документации, поиска аналогов, сравнения характеристик и подготовки вариантов решения.

Общее обучение должно переходить в индивидуальные сценарии

На базовом этапе сотрудники могут вместе освоить:
  • постановку задач нейросети;
  • работу с файлами;
  • поиск информации;
  • проверку источников;
  • анализ таблиц;
  • правила безопасности;
  • проверку результата.
После этого каждому менеджеру нужны собственные рабочие сценарии.
Тендерный специалист учится работать с тендерной документацией.
Менеджер по оптовым клиентам — быстрее анализировать клиента и готовить материалы для продажи.
Сотрудник, работающий с крупными сетями, — собирать информацию, анализировать требования и готовиться к переговорам.
Специалист по сложным проектам — работать с технической документацией, характеристиками и поиском возможных решений.
Так можно оценивать результат внедрения по каждой функции отдельно.

Как считать эффект, если компания не увеличивает штат

Особенно хорошо влияние ИИ становится видно в период высокой нагрузки.
Например, компания остановила найм. Количество сотрудников в отделе продаж остаётся прежним, а объём задач сохраняется или растёт.
Тогда можно смотреть:
  • сколько задач команда успевает обработать;
  • сколько тендеров успевает изучить;
  • сколько документов проходит через менеджеров;
  • сколько предложений готовится;
  • сколько времени требуется на одну операцию;
  • насколько сотрудники справляются с нагрузкой без расширения штата.
Если прежняя команда способна обрабатывать больший объём работы и сохранять качество, это уже измеримый эффект внедрения ИИ.

Что делать, если рынок падает

Есть ещё одна сложность: результаты бизнеса могут ухудшаться даже при хорошем внедрении ИИ.
Например, рынок сокращается, клиенты уменьшают закупки, количество проектов падает. Компания может показать снижение продаж по сравнению с прошлым годом.
Само по себе это ещё ничего не говорит об эффективности ИИ.
В такой ситуации стоит отдельно анализировать внутренние показатели:
  • скорость работы;
  • количество обработанных возможностей;
  • качество поиска;
  • конверсию по отдельным этапам;
  • загрузку сотрудников;
  • соблюдение сроков;
  • количество выполненных операций;
  • стоимость выполнения процесса.
Важен и управленческий вопрос: каким был бы результат компании при той же рыночной ситуации без использования ИИ?
Точно рассчитать такой сценарий удаётся далеко не всегда. Зато можно сравнивать процессы до внедрения и после него и фиксировать изменения на конкретных операциях.

Как выстроить систему оценки

Для каждого рабочего сценария стоит зафиксировать исходную точку.
Например:
Тендеры: сколько закупок сотрудник находил и анализировал за неделю.
Коммерческие предложения: сколько времени занимала подготовка одного документа.
Технический подбор: сколько времени требовалось на поиск и сравнение аналогов.
Аналитика клиента: сколько источников менеджер успевал изучить перед переговорами.
После обучения и нескольких недель практики эти показатели измеряются повторно.
Так компания получает фактические данные по каждому процессу и понимает, где ИИ действительно создаёт эффект.

Эффективность ИИ нужно оценивать по работе компании

У разных сотрудников один и тот же инструмент может давать совершенно разный результат. Поэтому общая формулировка «мы внедрили ИИ в отдел продаж» даёт мало информации.
Намного полезнее понимать:
  • какие сотрудники используют ИИ;
  • для каких процессов;
  • какие сценарии внедрены;
  • какие показатели изменились;
  • какую нагрузку теперь выдерживает команда;
  • где выросло качество работы;
  • какие задачи всё ещё требуют доработки.
В «Цифровых трансформациях с ИИ» мы начинаем внедрение и обучение с диагностики рабочих процессов. Для разных сотрудников определяем свои сценарии использования ИИ и показатели, по которым можно затем оценивать результат.
Если вы планируете внедрение ИИ в отдел продаж или уже обучили сотрудников, диагностика поможет определить, что именно измерять и где технология действительно влияет на работу команды.

Связанные материалы

26.08.2026
Made on
Tilda