Есть один вопрос, который редко задают вслух при запуске ИИ-проекта: кто именно отвечает за оценку его финансового результата? Чаще всего — та же команда, которая его строила. Это структурная проблема. Не потому что люди нечестные, а потому что у них нет инструмента, нет общего стандарта и нет независимой точки проверки. В итоге каждый считает так, как умеет и как удобно. Именно это — одна из причин, почему компаниям сложно масштабировать ИИ. Не технология тормозит, а отсутствие внутренней культуры оценки. Методология, которую Альянс в сфере ИИ и Ассоциация ФинТех выпустили в ноябре, устроена в том числе как система ответственности. Она определяет не только то, как считать, но и кто считает, кто проверяет и кто подтверждает цифры. В зависимости от сложности проекта к оценке подключаются разные роли: бизнес-юнит, финансовая валидация, техническая валидация, аудит, ИИ-стратегия. Это не бюрократия — это гарантия того, что результат, который попадает в отчётность или инвестиционную модель, можно защитить. Для компаний, которые хотят выстроить зрелый процесс работы с ИИ, такой стандарт — это не внешний документ, а внутренний инструмент управления. С ним разговор об инвестициях в ИИ перестаёт быть разговором на доверии и становится разговором на цифрах. Как именно лидеры рынка считают этот эффект — на конкретных кейсах и формулах разобрано в статье Никиты Худова, заместителя генерального директора Альянса ИИ. Методология доступна на сайте Альянса — с формулами, кейсами и калькуляторами. __Реклама. Альянс в сфере ИИ, ИНН ____9725034035__