Найти в Дзене
Александр Андреев

💥 95% проектов по ИИ проваливаются

💥 95% проектов по ИИ проваливаются. MIT выяснил — почему. Оказывается, недавно MIT опубликовал отчёт The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. Изучили 300+ компаний из США, Европы и Азии — от стартапов до корпораций. Вывод: 95 % пилотных проектов по генеративному ИИ не приносят измеримого эффекта. 🔍 Почему так происходит 1. ИИ не встроен в процессы Почти все пилоты остаются «демками» — красиво, но мимо операционной реальности. Автоматизация не доходит до реальных сотрудников и ежедневных задач. 2. Отсутствие “friction”. MIT назвал это избеганием трения. Компании хотят быстро показать «успех», а не менять устоявшиеся процессы, хотя именно изменения и создают ценность. 3. Фокус не там Большинство внедрений — маркетинг, контент, чат-боты. А реальные ROI-зоны — это закупки, логистика, финансовая аналитика, поддержка клиентов. 4. Нет метрик успеха. Проекты стартуют без конкретных KPI. «Посмотрим, что выйдет» — почти всегда заканчивается ничем. 🚀 Что делают те самые 5%, у кого

💥 95% проектов по ИИ проваливаются. MIT выяснил — почему.

Оказывается, недавно MIT опубликовал отчёт The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. Изучили 300+ компаний из США, Европы и Азии — от стартапов до корпораций.

Вывод: 95 % пилотных проектов по генеративному ИИ не приносят измеримого эффекта.

🔍 Почему так происходит

1. ИИ не встроен в процессы

Почти все пилоты остаются «демками» — красиво, но мимо операционной реальности. Автоматизация не доходит до реальных сотрудников и ежедневных задач.

2. Отсутствие “friction”.

MIT назвал это избеганием трения. Компании хотят быстро показать «успех», а не менять устоявшиеся процессы, хотя именно изменения и создают ценность.

3. Фокус не там

Большинство внедрений — маркетинг, контент, чат-боты. А реальные ROI-зоны — это закупки, логистика, финансовая аналитика, поддержка клиентов.

4. Нет метрик успеха.

Проекты стартуют без конкретных KPI. «Посмотрим, что выйдет» — почти всегда заканчивается ничем.

🚀 Что делают те самые 5%, у кого получилось

🔷 Начинают с узкого кейса, где можно измерить результат (например, 20% экономии времени аналитиков);

🔷 Меняют процесс вместе с ИИ, а не поверх него;

🔷 Считают эффект в деньгах и масштабируют только после этого.

🔷 Работают с внешними партнёрами, у которых уже есть готовая инфраструктура и экспертиза.

🧩 Что из этого важно бизнесу в 2025-м

ИИ сам по себе не спасает. Спасает только реинжиниринг процессов + измеримая ценность. Если проект не влияет на P&L или экономию ресурса — это просто красивая игрушка.

💬 ИИ-пилоты проваливаются не потому, что технология слаба, а потому что компании боятся трения — боятся менять себя. А без этого ИИ остаётся просто “новым PowerPoint”.

👉 Александр Андреев. Подписаться.