Как Citi внедрил ИИ для 4000 сотрудников без шума

От пилотов к массовому внедрению

Вместо традиционного подхода с централизованными экспериментами, Citi сосредоточился на формировании культуры использования ИИ. Банк запустил программы «AI Champions» и «AI Accelerators», пригласив сотрудников добровольно присоединиться к обучению. Участники получили доступ к тренингам, внутренним материалам и ранним версиям одобренных систем.

Эти энтузиасты стали живыми точками поддержки внутри своих подразделений. Они не выступали формальными тренерами, а помогали коллегам на практике - отвечали на вопросы, делились опытом, показывали конкретные примеры применения. Такая модель оказалась эффективнее, чем директивы сверху.

Обучение играло ключевую роль. Сотрудники могли зарабатывать внутренние значки, проходя курсы или демонстрируя, как они применили ИИ для улучшения своих задач. Значки не давали повышения или прибавки к зарплате, но создавали видимость и авторитет внутри организации. По данным Business Insider, эта модель распространения через коллег работала быстрее формальных программ.

Повседневное применение с ограничениями

Руководство Citi представило инициативу как ответ на масштаб операций, а не погоню за новизной. Банк работает в розничном банкинге, инвестиционных услугах, комплаенсе и клиентской поддержке - даже небольшие улучшения эффективности быстро накапливаются.

ИИ-инструменты применяются для резюмирования документов, составления внутренних заметок, анализа массивов данных и помощи в разработке программного обеспечения. Ни одна из этих задач не является революционной сама по себе, но разница - в масштабе и систематичности применения.

Фокус на рутинных операциях также определил подход к рискам. Банк ограничил доступ только одобренными инструментами, установив четкие правила работы с данными и обработки результатов. Это замедлило некоторые эксперименты, но позволило менеджерам спокойнее относиться к широкому доступу. В регулируемых отраслях доверие важнее скорости.

Узнайте больше о практических решениях для бизнеса на AI Projects, где эксперты помогают компаниям эффективно внедрять искусственный интеллект.

Что показывает подход Citi о масштабировании ИИ

Структура программы банка предлагает урок для других крупных предприятий. Внедрение ИИ не требует превращения каждого сотрудника в эксперта. Достаточно, чтобы достаточное количество людей понимало инструменты настолько хорошо, чтобы применять их ответственно и объяснять другим.

Обучив тысячи сотрудников вместо десятков, Citi снизил зависимость от узкой группы специалистов. Это также послало культурный сигнал: ИИ - не только для инженеров или дата-сайентистов. Он становится частью того, как выполняется работа, подобно таблицам или презентационному софту в предыдущие десятилетия.

Этот сдвиг соответствует более широким отраслевым тенденциям. Исследования McKinsey показывают, что многие компании испытывают трудности с переводом ИИ-проектов в продакшн, часто ссылаясь на нехватку талантов и неясное распределение ответственности. Модель Citi обходит некоторые из этих проблем, распределяя владение между командами при централизованном управлении.

Ограничения и вызовы модели

Подход не лишен ограничений. Внедрение через коллег зависит от устойчивого интереса, и не все команды двигаются с одинаковой скоростью. Существует риск, что неформальные сети поддержки станут неравномерными, и некоторые группы получат больше преимуществ, чем другие.

Citi пытается решить это, ротируя чемпионов и обновляя учебный контент по мере изменения инструментов. Банк также мониторит использование и собирает обратную связь, чтобы выявлять проблемные зоны.

Примечательна готовность банка рассматривать ИИ как инфраструктуру, а не инновацию. Вместо вопроса «может ли ИИ трансформировать бизнес», Citi спросил: «где он может убрать трение из существующей работы». Такая формулировка упрощает измерение прогресса и снижает давление на получение драматических результатов.

Опыт также бросает вызов распространенному предположению, что внедрение ИИ должно начинаться сверху. Высшее руководство Citi поддержало усилия, но большая часть импульса пришла от сотрудников, которые добровольно потратили время на обучение и преподавание. В крупных организациях такую энергию снизу сложно генерировать, но часто именно она определяет, приживется ли новая технология.

Получите персональные рекомендации по внедрению ИИ в вашей компании на AI Projects, где специалисты разрабатывают индивидуальные стратегии цифровой трансформации.

Уроки для других компаний

По мере того как больше компаний переходят от пилотов к продакшну, эксперимент Citi предлагает полезный кейс. Он показывает, что масштаб приходит не от покупки большего количества инструментов, а от помощи людям в обретении уверенности в использовании тех, что у них уже есть.

Для предприятий, задающихся вопросом, почему прогресс в ИИ кажется медленным, ответ может лежать не в стратегических презентациях, а в том, как на самом деле выполняется работа - команда за командой.

Подход Citi демонстрирует, что успешное внедрение искусственного интеллекта в крупной организации требует не только технологических решений, но и изменения культуры. Когда сотрудники видят реальную пользу в своей повседневной работе и получают поддержку от коллег, барьеры к принятию технологии снижаются естественным образом.

Выводы

История Citi иллюстрирует важный принцип: масштабное внедрение ИИ - это прежде всего работа с людьми, а не с технологиями. Банк создал систему, в которой тысячи сотрудников стали проводниками изменений внутри своих команд. Это позволило распространить использование инструментов быстрее и органичнее, чем при традиционном подходе сверху вниз.

Ключевые элементы успеха включают добровольное участие, практическое обучение, фокус на реальных задачах и четкие ограничения для управления рисками. Вместо того чтобы ждать революционных результатов, банк сосредоточился на устранении небольших неэффективностей в повседневной работе - и именно эта стратегия принесла измеримые результаты.

Для других крупных организаций опыт Citi показывает путь: начинайте с людей, которые готовы экспериментировать, дайте им инструменты и поддержку, а затем позвольте энтузиазму распространяться естественным образом. Искусственный интеллект становится частью рабочего процесса не тогда, когда это решает руководство, а когда сотрудники видят реальную ценность в своих ежедневных задачах.