Год назад в бизнесе наступил золотой век хайпа. «Берем ChatGPT, автоматизируем продажи, убираем половину команды, сокращаем косты и растим выручку». Проекты стартовали один за другим: голосовые помощники, генерация контента, интеллектуальные чаты для клиентов, рекомендации, парсинг, резюмирование, поиск. Всё и сразу.
Прошёл год, хайп поутих, а вот счета за облачные мощности нет. И ощутимого эффекта от этих внедрений до сих пор не видно.
Что пошло не так? Почему всё вроде «на передовой», а бизнес-результаты, как из Excel пятилетней давности?
Все хотят нейросети, но не знают зачем
Первый и главный перекос: бизнес говорит не «нам нужно сократить время на обработку заказов», а «давайте возьмём нейросеть».
Как будто само наличие AI в презентации превращает проект в успех.
📍 Вместо реальной задачи — эффектная декорация. Вместо запроса — модная обёртка. В итоге: модель есть, данных нет, метрики не растут.
Ожидания в космосе, задачи — на земле
Нейросеть не вытащит бизнес, если в компании не отлажены базовые процессы. Сначала убираем хаос в CRM. Потом внедряем GPT, который «сам напишет коммерческое предложение». Только никто не знает, кому его слать и на каком этапе воронки.
📍 В реальности нейросети решают точечные задачи. Но если от них ждут чуда, то будет только разочарование.
Пилот есть, эффекта нет
Частая история: проект есть, пилот провели, кейс написали, а в бизнес-процессы не внедрили. Причины разные:
— модель не адаптирована к внутренней логике;
— нет инфраструктуры для вывода в прод;
— команда не понимает, как этим пользоваться;
— никто не берёт на себя ответственность за результат.
📍 Выходит как с красивым макетом здания: вроде бы готово, но жить в нём пока нельзя.
Данные - сырьё, которого нет
Нейросети работают на данных. Не на ощущениях, не на «да у нас вроде всё в системе», а на точных, чистых, размеченных массивах.
А теперь вопрос: во сколько компаний вы можете зайти и за 15 минут достать пригодный для обучения датасет?
📍 Если данные «где-то лежат», модель будет «где-то работать».
Команда без владельца
Внедрение нейросети — это всегда командная работа: продакт, аналитик, дата-инженер, ML-инженер, DevOps, методолог, тестировщик, бизнес-заказчик. И если хотя бы одного из этих людей нет (или он занят чем-то «повыше»), система начинает плыть.
📍 AI не костыль, а экосистема. Её нельзя внедрить «между митингами».
Так что, нейросети — это зря?
Нет, конечно. Но они не волшебная кнопка, и уж точно не способ «быстро сэкономить».
Нейросети — это инструмент. Да, он хороший, гибкий, мощный. Но требующий инфраструктуры, зрелых процессов, понятной задачи и команды, которая знает, как с этим работать.
Что делать, если хочется эффекта, а не просто «быть в тренде»?
✔ Начинать не с модели, а с проблемы
✔ Тестировать на реальных данных, а не «для галочки»
✔ Готовить инфраструктуру, а не только питч
✔ Учить команду, а не надеяться, что «сама разберётся»
✔ Быть готовыми к тому, что это инвестиция, а не одномоментная выгода
AI не окупается там, где от него ждут магии, но прекрасно работает там, где его ставят на нужное место, как инженерное, а не маркетинговое решение.
Если нейросеть «не дала эффекта», возможно, дело не в ней.