Внедрение без иллюзий: как сделать ИИ рабочим инструментом бизнеса, Павел Карелин "Sanofi Russia"
Павел Карелин, руководитель Департамента цифровых технологий Sanofi Russia.CNews FORUM Кейсы 2026: опыт ИТ-лидеров.
Успешное внедрение ИИ определяется не столько технологией, сколько управленческой моделью, зрелостью команды и готовностью компании менять процессы. Основной акцент сделан на том, что ИИ нельзя рассматривать как «волшебную кнопку»: сам по себе инструмент не дает результата, если не выстроены обучение, вовлечение сотрудников, поддержка руководства и понятные правила использования.
Отдельно подчеркивается, что главная причина неудач при запуске ИИ-проектов часто лежит не в самой технологии, а в человеческом факторе. Речь идет о недостатке понимания, как с ИИ работать, о страхе ошибок, о слабой культуре применения новых инструментов и о том, что компании нередко ограничиваются разовыми пилотами вместо системного внедрения. Поэтому ключевая задача — не просто купить решение, а встроить его в повседневную работу и сделать частью операционной практики.
Важный смысловой блок выступления связан с последовательной моделью внедрения. Сначала компания оценивает, какие инструменты уже есть, какие запросы и бизнес-задачи существуют, и где именно возникает наибольший потенциал. Затем запускается базовое обучение для всех сотрудников, чтобы сформировать общее понимание принципов работы ИИ и того, где он полезен, а где нет. После этого начинается углубление через разбор конкретных бизнес-кейсов и поиск прикладных решений для разных подразделений. Такой подход позволяет не останавливаться на теории и сразу переходить к практике.
Сильный акцент сделан на роли руководства. В выступлении ясно звучит мысль, что без осознанной поддержки сверху подобные программы быстро выдыхаются, теряют темп и часто превращаются в потерю времени и денег. Поэтому руководство должно не просто одобрять инициативу формально, а понимать, какую бизнес-задачу она решает, зачем она нужна подразделениям и как именно она повышает эффективность. Отсюда вытекает необходимость отдельной работы с руководителями направлений и департаментов, а не только с энтузиастами и IT-командой.
Еще один ключевой тезис — ИИ должен быть доступен не только специалистам по технологиям. Если тема ИИ остается внутри IT, то у сотрудников закрепляется ощущение, что это инструмент «не для них». В выступлении, напротив, доказывается, что ИИ-обучение должно быть массовым, а навыки его применения — общими для всей компании. Это помогает снизить страх, повысить принятие технологии и перевести разговор из плоскости запретов в плоскость грамотного использования.
Отдельное внимание уделяется вопросу регулирования и рисков. В фармацевтической среде особенно важно качество данных, комплаенс и контроль ошибок, поскольку неверный результат может иметь серьезные последствия. Поэтому ключевой подход формулируется как управление рисками, а не запрет технологии. Нельзя просто «раздать и забыть» или, наоборот, все ограничить: нужно выстраивать правила, описывать допустимые сценарии использования и учить сотрудников правильно принимать решения в зоне риска.
Финальная смысловая линия выступления — это изменение роли человека в контуре ИИ. По мере развития инструментов сотрудник все меньше остается исполнителем рутинных действий и все больше становится оркестратором, стратегическим интегратором и человеком, который управляет более сложными задачами.
ИИ не отменяет человека, а поднимает его на другой уровень — туда, где ценность создается не механическим выполнением операций, а постановкой задач, анализом, выбором решений и управлением процессами.
