Если в отчёте для совета директоров написано «ИИ ускорил сотрудников на 20%», спросите, чем это измеряли. Скорее всего, опросом.

В эксперименте METR опытные разработчики работали с ИИ на 19% медленнее и при этом оценили своё ускорение в 20%.
Эту историю на саммите AUTONOMOUS 2026 рассказал глава AI governance из Bosch Jochen Kokemueller. Когда он сам раскатывал ИИ больше чем на 12 000 инженеров, опрос показал те же «больше 20%».

Ответ модели приходит за секунды, а всё, что после него - согласование, проверка, доступ к данным, письмо менеджеру, - идёт со скоростью организации: код готов через час, ревью занимает три дня.

Поток на проверку вырос в 10 раз, а система осталась прежней.

1. Измеряйте пилот деньгами.
Спикер из Takeda закрыл проект, который 18 месяцев работал без сбоев и не сдвинул ни одной бизнес-метрики. Он же видел поддержку, где ИИ пользовались 83% сотрудников, а время ожидания клиента не изменилось ни на минуту.

2. Ищите, чего ждёт работа после ИИ.
Самир Хан из ExxonMobil приводит пример: ИИ готовит ответ по возврату денег за минуту вместо десяти, а возврат всё равно идёт 5 дней, потому что менеджер согласует возвраты раз в неделю. В реальном проекте ExxonMobil сначала нашли узкое место, и цикл тест-скриптов сжался с 11 до 5 недель.

3. Без чистых данных модель не живёт.
Глава AI финкомпании из Fortune 500 разобрал около 10 000 ИИ-кейсов. Ни один не прожил на плохих данных дольше 4-6 месяцев. Около 92% работы ИИ там держится на 400 таблицах из 7 млн.

4. Проверка становится дефицитом.
Контроль тоже нужно автоматизировать, но финальная ответственность остаётся за конкретным человеком. Голосовой агент Leroy Merlin закрывает больше 40% звонков. Крупные возвраты и подарки ему запрещены, записи слушает команда качества, за результат отвечают CIO и директор по маркетингу.

ИИ быстро делает видимыми организационные проблемы компании, но сама по себе она от этого эффективнее не становится. Медленный процесс ускоряется только в одном звене, плохие данные обрабатываются быстрее и остаются плохими, а если за результат никто не отвечает, появляется ещё один агент, за которого тоже никто не отвечает.

Какой процесс вы сегодня не стали бы строить так, как он устроен сейчас, если бы проектировали его с нуля?

@ReymerDigital