Несколько недель назад наши американские коллеги начали расследование. После провального запуска GPT-5 и отчёта о том, что 95% пилотных проектов на ИИ не достигают целей, я ожидал найти компании, которые сворачивают инвестиции.
Но вот парадокс: такие компании либо не существуют, либо не хотят в этом признаваться.
Тревожные сигналы, которые все игнорируют
- GPT-5 разочаровал многих в августе
- 95% пилотов проваливаются — это данные независимого исследования
- Акции многих компаний просели на этой новости
- Некоторые разработчики ИИ заявляют: технология не оправдала ожиданий
Логичный вопрос: почему бизнес продолжает вкладывать миллионы?
Три возможных объяснения
1. «Мы в пузыре»
Классический признак финансового пузыря — компании продолжают инвестировать, игнорируя тревожные сигналы.
2. «Новости не так плохи, как кажутся»
Возможно, за громкими заголовками скрывается устойчивый прогресс.
3. «Мы просто не успеваем»
Как сказала Марта Гимбел из Йельской бюджетной лаборатории: «Исторически шокирующе, если бы технология так быстро оказала влияние, как это ожидали от ИИ».
Проще говоря: большинство компаний всё ещё разбираются, что вообще можно делать с ИИ, а не решают, стоит ли от него отказываться.
Что на самом деле слышат руководители
Когда СЕО узнают о провале 95% пилотов, они делают неожиданный вывод:
Не «технология не работает»
А «мы неправильно её внедряем»
Все просто и мы это подтверждаем на своем опыте: Руководители видят проблемы в стратегии, данных, скорости внедрения, но не в самой технологии.
Единственные, кто признаёт проблемы
Klarna (банковские услуги):
- В 2024 уволили сотрудников, заменив их ИИ
- Меньше чем через год снова нанимают
- Компания объясняет свои действия тем, что «ИИ даёт скорость. Таланты дают эмпатию»
McDonald's и Taco Bell:
Свернули пилоты с ИИ-голосовыми ассистентами на драйв-троу
Coca-Cola:
Несмотря на обещание в $1 млрд, большинство рекламы всё ещё делают люди
Время — главный ресурс
Ключевой инсайт от экономистов:
Мы привыкли к скорости ИИ-разработок, но бизнес-процессы меняются медленно.
Пример: Amazon сократил среднее число сотрудников на складе до 670 (минимум за 16 лет), но на это потребовались годы и миллиарды в роботов и ИИ.
Что это значит для вас как руководителя
- Не ожидайте мгновенных результатов — даже Amazon шёл к этому годами
- Сфокусируйтесь на данных — главная проблема пилотов не в ИИ, а в качестве данных
- Ищите баланс — как Klarna, которые поняли: ИИ не заменяет человеческие качества
- Не бойтесь экспериментировать — 95% провалов означают, что 5% успешны. Нужно найти свой путь
Мы уверены что ИИ — это не пузырь, но и не волшебная таблетка
Компании продолжают инвестировать, потому что альтернативы нет. Но smart money идёт не в гонку за модными моделями, а в:
- Качество данных
- Стратегию внедрения
- Измерение реального эффекта
- Баланс между автоматизацией и человеческим капиталом
Вопрос к вам: А ваша компания уже видит отдачу от инвестиций в ИИ? Или пока в стадии экспериментов?