За 30+ проектов по внедрению искусственного интеллекта я насмотрелся на провалы. Причём часто — дорогие и болезненные.
Вот 5 главных причин, почему компании теряют деньги на AI.
1. Начинают с технологии, а не с проблемы
«Хотим внедрить нейросеть» — это не цель. Это как сказать «хотим купить молоток» без понимания, что будем забивать.
Правильно: «Менеджеры тратят 4 часа в день на ответы клиентам. Хотим сократить до 1 часа».
Сначала проблема — потом технология.
2. Ожидают волшебства
AI не заменит плохие процессы. Если у вас бардак в данных, нейросеть его только усилит.
Один клиент хотел автоматизировать обработку заявок. Оказалось, что заявки приходят в 7 разных форматах из 5 каналов. Сначала пришлось наводить порядок — только потом подключать AI.
3. Не считают экономику
Внедрение AI стоит денег: разработка, интеграция, обучение сотрудников, поддержка.
Если экономия — 50 000 рублей в месяц, а внедрение стоит 2 миллиона, окупаемость — 40 месяцев. Это слишком долго.
Считайте ROI до начала проекта, а не после.
4. Забывают про людей
Самая частая причина провала — сопротивление сотрудников.
«Нас заменят роботами» — думают они. И начинают саботировать: не используют систему, находят «баги», жалуются руководству.
Объясняйте, зачем это нужно. Показывайте, что AI помогает, а не угрожает.
5. Запускают и забывают
AI-система требует постоянной подстройки. Меняются продукты, процессы, клиенты — модель устаревает.
Через полгода без обновлений система начинает ошибаться. Через год — становится бесполезной.
Закладывайте бюджет на поддержку с самого начала.
Как не попасть в 80%
- Начните с конкретной проблемы
- Посчитайте экономику честно
- Подготовьте данные заранее
- Вовлеките сотрудников
- Планируйте поддержку
AI работает, когда к нему относятся как к инструменту, а не как к магии.
А у вас был опыт неудачного внедрения? Делитесь в комментариях!