Пять ошибок при внедрении ИИ: как технология может изменить бизнес

Сегодня искусственный интеллект — одна из самых обсуждаемых технологий. По данным McKinsey, к середине 2024 года 71% компаний во всем мире регулярно использовали генеративный ИИ хотя бы в одном бизнес-процессе. Годом ранее таких организаций было всего 33%. Россия в этом плане не отстает: по опросам, к началу 2025 года семь из десяти компаний уже внедрили ИИ-инструменты в свою работу.

Однако использование перспективной технологии не гарантирует успеха. Исследование Массачусетского технологического института (MIT) показывает: в большинстве случаев внедрение ИИ не оказывает заметного влияния на бизнес — ни положительного, ни отрицательного. По всему миру лишь 5% пилотных проектов с использованием ИИ оказываются успешными и приносят дополнительную прибыль.

Выводы MIT во многом совпадают с результатами внутреннего исследования Альфа-Банка, в котором участвовали более 50 компаний из ретейла, промышленности, металлургии, энергетики, фармацевтики и других отраслей. Анализ показал, что бизнес часто ошибается в выборе подразделений и процессов для внедрения ИИ, делает ставку на долгие собственные разработки вместо быстрого пилотирования партнерских решений и в целом не всегда трезво оценивает реальные возможности технологий.

«Зрелое внедрение ИИ — это управляемый процесс, где стратегия, данные и ответственность выстроены в единую систему. Такая конструкция не зависит от «моды», она обеспечивает результат, снижает операционные риски и позволяет масштабировать ИИ на всю организацию. В конечном счете ИИ должен быть инструментом повышения эффективности и прозрачности управления, а не набором разрозненных экспериментов», — комментирует Дмитрий Рузанов, директор департамента разработки моделей банка.

Кроме того, исследование Альфа-Банка выявило еще один важный запрос: многим компаниям нужны консультации партнеров, которые уже имеют опыт внедрения ИИ. В Альфа-Банке интегрировали искусственный интеллект в большинство ключевых процессов — от разработки до логистики. Подобные решения уже обеспечивают более 13% операционного дохода банка. На основе проведенного анализа и серии таких консультаций специалисты банка составили перечень наиболее распространенных вызовов, с которыми сталкивается бизнес, а также базовые рекомендации, позволяющие избежать ключевых ошибок.

Первая ошибка: следовать тренду, а не решать проблемы

Внедрение ИИ не должно быть самоцелью и превращаться в «технологию ради технологии». Побеждают те компании, которые умеют прозрачно измерять эффект внедрения, а затем масштабировать успешные решения.

Перед запуском пилота крайне важно привязать его к измеримым результатам и четким метрикам успеха: срокам выполнения задач, скорости работы, снижению затрат, росту выручки, качеству сервиса или снижению рисков.

Начинать стоит не с повсеместного внедрения ИИ, а с небольших пилотных проектов и тестов с горизонтом достижения «малой победы» в несколько недель. Такой подход позволяет показать ценность инициативы и поддержать мотивацию команды. Такие ИИ-инструменты, как, например, ассистенты для сотрудников, подсказки в процессах или базовая персонализация, дают ощутимый эффект: меньше ручных операций, быстрее ответы, выше конверсия.

Лучшие практики необходимо стандартизировать: закреплять шаблонами метрик, типовыми интеграциями, функциями и повторно используемыми компонентами. Это один из ключевых признаков того, что компания движется к цифровой зрелости. При этом важно помнить: эффект от внедрения ИИ может проявиться не сразу.

Вторая ошибка: ненужные финансовые вложения

На рынке уже существует множество готовых сервисов и модульных решений, которые упрощают интеграцию ИИ в бизнес-процессы и позволяют быстро оценить эффект от его применения. Тем не менее некоторые компании, продолжая следовать тренду, делают ставку, например, на разработку собственных больших языковых моделей вместо использования готовых решений. Такие вложения нередко оказываются неоправданными: они требуют значительных затрат на инфраструктуру и формирование команды высококлассных специалистов, умеющих работать с большими данными.

Руководители не всегда осознают, насколько высока стоимость собственных разработок. Даже небольшой пилотный проект, созданный под конкретные задачи, может обойтись в несколько миллионов рублей. Полноценные системы «с нуля», полностью адаптированные под заказчика, оцениваются уже в десятки миллионов. Для большинства компаний это нерационально не только с точки зрения финансов, но и с позиции ожидаемого эффекта: во многих случаях такие сложные решения попросту не нужны.

Разработка собственных решений в области генеративного ИИ имеет смысл лишь для компаний, располагающих уникальными доменными данными, предъявляющих повышенные требования к безопасности и конфиденциальности или работающих в масштабе, где серьезные инвестиции в модель способны принести стратегические преимущества.

Третья ошибка: не планировать постоянное развитие ИИ

Одно из распространенных заблуждений — вера в то, что искусственный интеллект моментально трансформирует процессы в компании. На самом деле это не разовое внедрение, а инструмент, который должен постоянно дорабатываться и развиваться людьми. Для ряда задач стоит предусмотреть даже автоматизацию самого процесса применения ИИ (AutoML/DL). Иначе уже через несколько месяцев качество работы модели может заметно снизиться.

Эффективность ИИ напрямую зависит от качества данных: их полноты, актуальности и непротиворечивости. Даже самая сильная модель выдаст слабый результат, если данные некачественные. Поэтому важно назначить владельцев данных и определить правила контроля, встроить мониторинг и регулярные процедуры обновления. Хорошая практика — «дата-паспорт» для ключевых наборов: источник, периодичность обновления, применимость и ограничения. Это экономит недели при запуске каждого нового проекта.

«В основе зрелого подхода к внедрению ИИ лежит реализация трех слоев. Первый слой — стратегический: четкая постановка целей и метрик, по которым оценивается вклад моделей в бизнес-процессы. Второй слой — технологический: качественные данные, централизованные инструменты и платформы, обеспечивающие масштабируемость. Третий слой — организационный: процессы работы с данными и управление жизненным циклом моделей — от совместной с заказчиком разработки стандартизированного design doc до мониторинга, регулярного обновления и вывода моделей из эксплуатации. Если все три слоя выстроены согласованно, ИИ превращается в полноценный производственный контур, повышающий эффективность, снижающий издержки и поддерживающий рост компании», — отмечает Вадим Аюев, руководитель дирекции моделей и методов продвинутой аналитики Альфа-Банка.

Четвертая ошибка: не готовить сотрудников к внедрению ИИ

Помимо данных, ключевым фактором успешной интеграции ИИ является готовность сотрудников. Формирование внутренней культуры — отдельная и длительная задача, но ее решение позволяет людям понимать логику принимаемых решений, свои роли в процессе и, главное, избавляет от страха и сопротивления новой технологии.

Адаптация проходит легче, если сотрудники получают простые и полезные инструменты, сокращающие рутину и позволяющие привыкнуть к работе с ИИ. Массовый доступ постепенно превращает локальные инициативы в организационный стандарт. Руководители при этом должны быть готовы к максимальной прозрачности процессов в области принятия решений. Без ясной модели ответственности риски накапливаются, а масштабирование проектов тормозится.

Продуманная стратегия внедрения ИИ помогает снизить количество споров внутри компании и повысить результативность. Если при запуске пилота заранее сформулировать ключевые параметры — гипотезу, метрику, период, критерии успеха или остановки, план внедрения и другие, — все участники будут понимать, чего именно от них ждут.

Важно помнить: ИИ — не замена человеку, а помощник. Он способен автоматизировать рутину, освобождая время для более творческих задач — коммуникации, разработки решений, управления ответственностью. Эта технология не разрушает привычную структуру труда, а трансформирует ее, расширяя возможности сотрудников.

Пятая ошибка: ждать волшебства

Искусственный интеллект не способен решить все проблемы компании. Он эффективен там, где четко определены цели, есть качественные данные и другие необходимые условия. Но если задача сформулирована расплывчато, ИИ лишь добавит неопределенности.

Поэтому во многих случаях простая автоматизация процессов без применения ИИ оказывается эффективнее, дешевле и надежнее. Даже самые мощные системы по-прежнему совершают ошибки из-за противоречивых обучающих данных или некорректно заданных запросов. В таких ситуациях простой алгоритм справится лучше — и при этом не потребует существенных инвестиций.

Крупному промышленному предприятию с высокой вероятностью пригодится искусственный интеллект, например, для повышения эффективности контроля качества продукции. В то же время небольшой розничной компании, которая хочет лучше понимать свою аудиторию и составлять клиентские профили, рациональнее использовать более простые инструменты аналитики данных без ИИ.

В ряде случаев может быть полезен гибридный подход: генеративный ИИ применяется для «творческих» задач — например, обобщения знаний или подготовки черновиков, а проверенные бизнес-правила отвечают за критически важные решения и контроль.

«Сегодня компании обращаются не просто за технологиями, но и за знаниями. Они хотят понимать, как встроить ИИ в бизнес-модель так, чтобы он создавал измеримую и устойчивую ценность. На практике это означает три вещи. Первое — приоритизация: не каждый процесс одинаково важен, и задача экспертов —помочь бизнесу сфокусироваться на точках, где ИИ реально способен изменить экономику. Второе — трансформация процессов: внедрение ИИ невозможно без изменения операционной логики и управленческих практик. И третье — скорость масштабирования: компании выигрывают тогда, когда удачные пилоты быстро переходят в операционную рутину и начинают формировать новые стандарты работы», — отмечает Дарья Майдибор, лидер стрима «Внешняя монетизация дата-сервисов и ИИ-решений» Альфа-Банка.