Часть II

Часть II. 95% ИИ-проектов не окупаются. В чем причина?

Отдельная большая тема агентное будущее.

Следующая волна - это не отдельные ИИ-приложения, а агентные сети. Системы, где ИИ-агенты общаются друг с другом, договариваются, учатся и создают новую ценность автономно.

Но чтобы это работало в корпоративной среде, нужна принципиально новая архитектура знаний.

Нужны процессы, где люди и машины учатся друг у друга, где опыт накапливается и передается, где корпоративная цифровая память становится конкурентным преимуществом.

Поэтому ваш ИИ должен уметь не только отвечать, но и спрашивать:

— «Клиент Х жалуется второй раз - может, добавить правило в базу?»

— «Юлия из отдела кадров всегда правит шаблоны вот так - сохранить логику?».

На мой взгляд, через 18 месяцев компании разделятся на два типа:

1. «Цифровые зомби» - те, кто продолжат вбухивать миллионы в ИИ, который не знает их бизнеса.

2. «Обучающиеся организации» - те, кто превратят ИИ в коллективный цифровой мозг компании.

Поэтому:

1. Перестаньте покупать «волшебные ИИ-кнопки».

2. Найдите человека, который разбирается в RAG.

3. Оцифруйте хотя бы один реальный процесс - не для отчета, а для теста.

Сегодня вопрос не в том, «внедрять ли ИИ», а в том, готовы ли вы учиться у собственных данных.

Поэтому прибыльными станут не те компании, которые быстрее всех внедрят ИИ, а те, которые научат свои ИИ учиться на собственных данных и сами научатся извлекать из этого пользу.