Бизнес с нетерпением ждал от искусственного интеллекта (ИИ) ту самую волшебную таблетку, которая сделает работу быстрее, траты меньше, а технологическую гонку — по-настоящему захватывающей. Мечтали ведь не просто о роботе, который принесёт кофе и расскажет анекдоты, а о суперпомощнике, который выжмет максимум из ресурсов и оставит конкурентов в пыли. Но вот первая встреча с реальностью оказалась примерно такой же приятной, как попытка научить кота работать за компьютером: вроде бы хочется, а получается… ну, скажем так, не всегда.
Оказалось, что если данные в компании похожи на разбросанные по всей комнате носки — кто-то их собирает, кто-то забивает на порядок — а процессы держатся на ручном управлении и никто не отвечает за результат (а если и отвечает — то это секретный агент под прикрытием), то никакой ИИ не спасёт ситуацию.
Вложили уже десятки миллиардов долларов в корпоративный ИИ. По данным MIT NANDA, компании потратили на генеративный ИИ от 30 до 40 миллиардов долларов!
Можно было бы купить пару островов или хотя бы пару-тройку летающих автомобилей (шутка). Но только 5% организаций получают хоть какой-то возврат инвестиций. Остальные же либо экспериментируют, либо устраивают внутренние презентации с эффектом «вау», который быстро сменяется «ну ладно…».
Согласно BCG среди более чем 1250 компаний только каждый двадцатый получает реальную пользу от ИИ в масштабе.
Остальные либо находятся в состоянии «мы вроде бы что-то делаем», либо вообще ничего не видят. Представьте себе: у вас есть шикарная спортивная машина под капотом — мощный ИИ — но колёса у неё спущены и бензин закончился ещё вчера.
Технология развивается стремительно — словно подросток на скейтборде без тормозов — а компании пытаются догнать её пешком. Gartner ещё в начале 2024 года предупреждал: к концу 2025-го около трети проектов на базе генеративного ИИ закроются после этапа проверки концепции. Почему?
Всё просто: плохие данные (кто-то явно забыл убрать из базы старые счета-фактуры с ошибками), слабый контроль рисков (как тот водитель автобуса без прав), рост затрат (внезапно оказалось дороже чем думали) и непонятная бизнес-ценность (ну давайте внедрим ИИ просто потому что модно).
Проблема вовсе не в том, что ИИ не работает. Он даже очень хорош! Только вот встроить его в компанию со старыми процессами похоже на попытку вставить квадратный колышек в круглое отверстие: нейросеть подключается быстро – буквально за минуту напишет черновик коммерческого предложения или ответит клиенту – но дальше начинается настоящий цирк.
Финансовые условия согласуют несколько руководителей с разным настроением и степенью сонливости; юристы найдут пять причин почему нельзя; финконтроль устроит допрос по полной программе; а клиент всё равно будет ждать ответа дольше очереди за бесплатными пончиками.
Нейросеть может помочь собрать отчёт для начальства – но если в компании три версии одного показателя и каждая отдел считает «правильной», то система только усугубляет путаницу. Получается комичная ситуация: сотрудник стал работать быстрее – а компания стала медленнее!
Это как если бы вы купили новый компьютер с SSD-диском, но продолжаете писать документы на печатной машинке.