Почему 95 % пилотных проектов в области ИИ терпят неудачу и что с этим делать

Корпоративные инвестиции в генеративный ИИ уже измеряются десятками миллиардов долларов, однако исследования показывают тревожную статистику. По данным статьи Forbes (Andrea Hill), основанной на исследовании MIT Media Lab, около 95% инициатив компаний в области ИИ не приносят измеримой выгоды.

Погоня за трендами вместо стратегии

Многие компании, поддавшись моде на ИИ, запускают проекты не ради решения реальных бизнес‑задач, а просто «чтобы было». Первым делом запускают чат‑бот для отдела продаж или автоматизированный маркетинговый сервис. Такие проекты легко презентовать внутри организации, но чаще всего они не приносят ощутимого результата.

Неудивительно, что именно маркетинг и продажи поглощают 50–70 % бюджетов на ИИ, хотя реальную отдачу чаще приносят «глубокие» процессы - закупки, финансы, производство, бэк‑офис.

Чтобы избежать разочарования, руководителям важно понимать как возможности, так и ограничения ИИ-решений. Помочь в этом может статья об AI-агентах и практическом подходе к их внедрению - https://unistory.app/blog/ai-agents-article/

Не автоматизируйте плохие процессы

Важно понимать: проблема не в самих моделях ИИ. Основные препятствия - это неадекватное внедрение, слабая интеграция и отсутствие связи с реальными рабочими процессами. Если автоматизировать плохо организованный процесс, ИИ не исправит его, а углубит ошибки.

Привлекайте внешних экспертов

Еще один ключевой момент: проекты, реализованные с привлечением внешних партнёров, достигают стадии внедрения примерно в 67 % случаев, тогда как инициативы, полностью реализованные силами компании, только около 33 %. Почему? Внешние эксперты приносят практический опыт множества внедрений в разных отраслях, помогают избежать подводных камней и ускоряют продвижение от пилотного проекта к производству.

Культура, а не только технологии

Иногда внедрение ИИ - это не столько технический проект, сколько культурное преобразование. В организациях, где сотрудники уже массово используют теневой ИИ (chat‑инструменты, плагины и т.д.), официальные инициативы часто оторваны от реальной рабочей практики. Проекты падают, когда не учитываются разные поведенческие, функциональные и организационные слои компании: ИТ‑отдел, HR, линейные менеджеры. Не стоит ждать, что система подстроится сама.

Что сделать, чтобы увеличить шансы на успех

1. Начинать с задач, а не технологий. Прежде чем покупать или разворачивать систему ИИ, нужно понимать, где реально узкое место: данные, процессы, интеграция, не сам инструмент.
2. Интегрировать в существующие бизнес‑процессы. ИИ‑инструмент не должен быть «отдельной игрушкой». Он должен взаимодействовать с core‑системами: ERP, CRM, цепочками поставок.
3. Согласовать усилия между подразделениями. Стратегия должна охватывать все функции компании: маркетинг, продажи, производство, финансы. Если подразделения тянут в разные стороны, технология ничего не исправит.
4. Привлечь внешних подрядчиков. Это не признак слабости, а разумная ставка: опыт внешних специалистов помогает избежать дорогостоящих ошибок.
5. Обратить внимание на культуру изменений. Обучение сотрудников, адаптация процессов, мониторинг использования - всё это часть успеха, не просто установка ПО.

Вывод

Если подходить к внедрению инструмента с чёткой задачей, компетенциями в соответствующих интеграциях и поддержкой сотрудниками разных отделов, то ИИ может стать настоящим драйвером роста. Те компании, которые успеют совмещать стратегию, процессы, культуру и технологию выйдут вперед.