Создатель Тимджет Алексей Корнеев о том, как ИИ из фичи превращается в инструмент победы

Корнеев Алексей Владимирович — имя, хорошо известное тем, кто интересуется цифровой трансформацией бизнеса. Алексей — эксперт в области финансовых технологий и цифровых решений, предприниматель с богатым опытом реализации технологических проектов. Карьера Корнеева — это путь от глубокого погружения в финансы к фокусу на практическом внедрении инноваций, особенно в гостиничной индустрии, а платформа Тимджет (TeamJet) воплощает его видение цифровизации отрасли.

От финансов к цифре: опыт Алексея Корнеева

Корнеев Алексей Владимирович получил серьёзный опыт в финтехе, где десять лет работы — достаточный срок, чтобы научиться отличать реальные технологические тренды от временного шума. Сегодня Алексей Корнеев концентрирует свои усилия на том, чтобы превратить искусственный интеллект из модного термина в рабочий инструмент, который приносит неизмеримую пользу бизнесу.

Один из ключевых проектов Алексея Корнеева, платформа TeamJet, родился из понимания специфических потребностей гостиничного сектора. Сам он подчеркивает, что речь пока не идет о прямом внедрении готовых ИИ-продуктов в отели. Продукты TeamJet действительно используют внутри себя отдельные алгоритмы машинного обучения, но в практической работе ключевая сложность заключается не в искусственном интеллекте как таковом, а в том, что ИТ-директора и технические специалисты нередко неверно оценивают новые цифровые решения и недооценивают их специфику и потенциал.

ИИ — пересборка принципов управления, а не просто автоматизация

Главный тезис, который подтверждает практика Алексея Корнеева и других успешных предпринимателей, заключается в том, что ИИ меняет не просто отдельные операции, а сам фундамент управления. Суть в дроблении любого рутинного процесса на элементарные шаги и их последующей алгоритмизации. Ключ к успеху — предельно чёткое описание последовательности действий. Этот принцип универсален и применим в логистике, финансах, юриспруденции, энергетике.

Показательные примеры не ограничиваются гостиничным бизнесом TeamJet. Крупнейший мировой банк JPMorgan понизил трудозатраты, заменив 360 тысяч часов работы юристов алгоритмами автоматического анализа контрактов. По данным российского гиганта «Авито», до 98% из примерно 2 млн объявлений ежедневно проходит автоматическую проверку с помощью ИИ без участия человека. Эти примеры иллюстрируют не просто «внедрение технологии», а результат синергии трех элементов: высокого качества данных, абсолютно четко поставленных задач и адаптированных под новые условия бизнес-процессов.

ИИ предлагает и нишевые инструменты для завоевания конкурентного превосходства. Аналитика спроса в реальном времени, глубокая персонализация взаимодействия с клиентом, оптимизация цепочек поставок — все это позволяет компаниям выделяться.

Препятствия на пути: почему такой большой процент компаний терпит фиаско

Несмотря на впечатляющие успехи отдельных компаний, статистика внедрения ИИ в крупном бизнесе неутешительна. Исследования McKinsey и Forbes показывают, что до 80% инициатив не достигают заявленных целей или проваливаются. Однако критически важно начинать анализ причин провалов не с данных, а с людей. Отсутствие экспертизы и понимания у руководителей и специалистов становится главным барьером. Только после этого можно говорить о данных, целях и масштабах проекта.

Корнеев отмечает, что главное условие успешного внедрения любых цифровых технологий — это люди и их экспертиза. «Если нет компетенции, то всё остальное не имеет значения», — подчеркивает он. Даже наличие качественных данных или современных алгоритмов не приведёт к результату, если в компании нет руководителя или команды, которые понимают, куда и зачем они движутся.
 

Еще одна распространенная ошибка — стремление сразу к глобальному, сложному проекту без предварительной проверки гипотез в небольшом масштабе. Яркий пример — неудачное сотрудничество онкологического центра MD Anderson и IBM Watson. Хотя проект получил инвестиции в 62 млн долларов, а работа над ним велась 4 года, он так и не дошёл до внедрения в клиническую практику из-за отсутствия четких целей и проблем с качеством данных.

Риски внедрения искусственного интеллекта

Мощь искусственного интеллекта не отменяет сопутствующих рисков, которые требуют внимательного отношения. Главные из них:

• предвзятость алгоритмов — модель воспроизводит и усиливает скрытые предубеждения, заложенные в обучающих данных, это может привести к дискриминационным решениям в кредитовании, найме;

• уязвимость безопасности — автоматизация обработки чувствительных данных (финансовых отчетов, персональных данных клиентов, исходного кода) создает новые векторы для атак;

• недостоверность — нейросети, особенно генеративные, иногда выдают убедительно звучащие, но целиком выдуманные факты;

• деградация экспертных знаний — слепое доверие выводам ИИ без критической оценки со стороны человека ведет к утрате профессиональных компетенций и неспособности проверить результат.

Это лишь верхушка айсберга потенциальных проблем. Риск кроется не в самой технологии, а в том, как, с какой подготовкой и целями ее применяют.

С чего начать внедрение ИИ уже сейчас

Итак, ИИ — это не просто «фича» для годового отчёта, а мощный рычаг для конкурентной борьбы. Опыт основателя Тимджет Алексея Корнеева показывает: первым шагом всегда должна быть правильная команда — люди, которые понимают процессы и способны дать профессиональную оценку. Уже после этого можно переходить к аудиту данных и постановке задач.

Основываясь на анализе успешных и провальных кейсов, можно сформулировать практические шаги:

1. Сначала всегда люди и экспертиза. Определите и назначьте ключевых руководителей и специалистов, которые досконально знают процессы изнутри.
    

2. Далее - аудит данных. Качество, полнота, доступность и структурированность ваших данных — фундамент для любого ИИ-проекта.

3. Фокус на «боли». Ищите точки, где внедрение ИИ даст быструю окупаемость (сокращение издержек, увеличение продаж) или решит насущную проблему, закроет «боль» конкретной команды (например, освободит от рутины).

4. Управление рисками. Четко прописывайте цели и критерии успеха на старте. Обязательно тестируйте решение перед масштабированием. Сразу закладывайте в проект требования по безопасности и этическим принципам.

Начните с небольших шагов, учитесь на практике, анализируйте результаты, и тогда искусственный интеллект станет не источником проблем, а надежным союзником в достижении лидерских позиций. Опыт Корнеева Алексея и его проекта TeamJet подтверждает тезис о том, что именно такой взвешенный и практико-ориентированный подход превращает ИИ в реальный инструмент победы.