ИИ-проекты горят: почему за большими ожиданиями следуют большие разочарования

Forbes: мировой бум вокруг генеративного ИИ пока оборачивается для бизнеса разочарованием. Эксперты приводят данные: лишь 5% пилотных проектов действительно ускоряют рост выручки. Остальные 95% застревают на стадии экспериментов и не масштабируются.

В чем же проблема?
Дело не в слабости технологий, а в «разрыве в обучении». Компании массово инвестируют в ИИ, но не умеют встраивать его в процессы так, чтобы получить отдачу. Часто деньги уходят в маркетинг и продажи — там эффект заметнее, но отдача ниже. А вот автоматизация бэк-офиса, где скрыт максимум экономии, остается без внимания.

Есть и другая статистика: проекты на базе готовых решений от вендоров успешны в 67% случаев. Внутренние разработки с нуля достигают цели лишь в трети случаев. Глобальный тренд — партнерство с AI-провайдерами работает лучше, чем долгие R&D.

Особняком стоит «теневая» цифровизация: сотрудники используют публичные ИИ-сервисы без контроля IT. Это создает риски утечек, но показывает высокую потребность в инструментах.

А что в России?
Внедрение идет осторожно. Компании запускают пилоты, но часто сталкиваются с завышенными ожиданиями. Однако тренд на рост есть: если в 2023 году GenAI использовали 20% крупных компаний, то в 2025-м — уже 57%.

Есть и первые успехи: например, один университет смог масштабировать работу маркетинга, методистов и поддержки с помощью ИИ, став лидером в своем сегменте. Кейсы есть у банков и ретейла — чат-боты, обработка документов, генерация контента. Но пока это точечные истории.

Бизнес в России только учится работать с GenAI. Главное — не изобретать велосипед, а начинать с готовых решений, учиться на пилотах и закрывать «разрыв в обучении» внутри компании.

Подписывайтесь на Фактор человека