Gartner на Kazakhstan Growth Forum: компании внедряют ИИ, но проекты часто не доходят до реальной работы. Причина обычно не в технологии, а в том, что сама компания к этому не готова.

Главная проблема в людях. 23% руководителей говорят, что им не хватает нужных специалистов. 18% сталкиваются с тем, что сотрудники не принимают нововведения. По прогнозу Gartner, до 2027 года 60% ИИ-проектов могут не дать ожидаемого результата, потому что с этим сопротивлением никто не работает. Компании тратят деньги на программы, но не вкладываются в людей, которые будут ими пользоваться. Если сотрудникам просто спускают готовый инструмент, они его обходят. Если их привлекают к настройке процессов, ИИ приживается.

Где еще застревают проекты. Кроме людей, Gartner выделяет три проблемы. Первая: данные плохого качества и старые системы, которые не связаны между собой. Вторая: непонятно, кто отвечает за решения ИИ и кто их согласовывает. Третья: безопасность. ИИ-помощники, которые сами выполняют действия, нужно защищать так же серьезно, как любой критичный бизнес-процесс.

Как разобрать свои проекты. Gartner советует поделить их на три группы. Внедрять сразу: задачи, где ИИ уже доказал пользу и результат легко измерить. Развивать постепенно: перспективные задачи, где пока мешают данные или неотлаженные процессы, например планирование производства. Не отдавать ИИ полностью: критичные процессы, где ошибка дорого стоит. Например, управление производством или решение о выпуске продукции без контроля человека.

Главный вопрос перед любым внедрением: ваши сотрудники участвуют в создании нового процесса или им просто сообщают результат?