Найти в Дзене
Артём Ягелло

ИИ для бизнеса: что это? Усиление или новые оправдания?

Почему искусственный интеллект не работает без системы — и три ошибки, которые превращают модный инструмент в проблему. Открываешь деловой чат — «внедряй ИИ». Идёшь на конференцию — «ИИ или смерть». Читаешь рассылку — «10 способов автоматизировать бизнес прямо сейчас». “По данным McKinsey, к 2025 году уже 88% компаний используют ИИ хотя бы в одной функции, а Deloitte фиксирует, что вдвое больше руководителей, чем годом ранее, говорят о трансформационном эффекте” — интересно, убедительно, многообещающе. Почти можно поверить. Ровно до тех пор, пока не посмотришь на реальные цифры: только 34% компаний по-настоящему меняют бизнес-модель под ИИ (Deloitte State of AI, 2025). Остальные занимаются имитацией, иногда очень дорогостоящей. Собрал в этой статье свои наблюдения за основными заблуждениями и ошибками при внедрении ИИ для разработке бизнес-стратегии. Часто стал видеть картину: собственник открывает чат-бот, спрашивает «как нам вырасти на 30% в этом году» — и всё, аккуратный список из с
Оглавление

Почему искусственный интеллект не работает без системы — и три ошибки, которые превращают модный инструмент в проблему.

Открываешь деловой чат — «внедряй ИИ». Идёшь на конференцию — «ИИ или смерть». Читаешь рассылку — «10 способов автоматизировать бизнес прямо сейчас». “По данным McKinsey, к 2025 году уже 88% компаний используют ИИ хотя бы в одной функции, а Deloitte фиксирует, что вдвое больше руководителей, чем годом ранее, говорят о трансформационном эффекте” — интересно, убедительно, многообещающе. Почти можно поверить.

Ровно до тех пор, пока не посмотришь на реальные цифры: только 34% компаний по-настоящему меняют бизнес-модель под ИИ (Deloitte State of AI, 2025). Остальные занимаются имитацией, иногда очень дорогостоящей.

Собрал в этой статье свои наблюдения за основными заблуждениями и ошибками при внедрении ИИ для разработке бизнес-стратегии.

Ошибка первая: генерация текста вместо стратегии

Часто стал видеть картину: собственник открывает чат-бот, спрашивает «как нам вырасти на 30% в этом году» — и всё, аккуратный список из семи пунктов готов, стратегическая сессия состоялась. Это современная версия «совещания-театра». Раньше директор подразделения, уверенно помахивая указкой, говорил пространные фразы о планах на выполнение продаж следующего квартала, а теперь есть бодрая нейросеть с такими же общими речами в виде текста. Ощущение, что «мы приняли решение на основе технологий», создаётся — а решения нет.

Почему так ? Потому что стратегия — это не список идей. Стратегия — это просчитанный выбор, от чего вы отказываетесь, потому что ресурсы конечны. И понимание, за счёт чего вы победите на своём рынке. Именно с вашими клиентами, вашей командой и вашей экономикой.

ИИ не сумеет взять на себя:

  • знание реального поведения ваших клиентов и причин этого поведения
  • понимание маржинальности продуктов и настоящих ограничений бизнеса
  • ответственность за выбор — и его последствия

Большой консалтинг (PWC) прямо предупреждает всех нас: компании, которые пытаются выстроить ИИ-стратегию через общение с чатом, получают разрозненные инициативы, без управления сверху почти никогда не достигающие реального результата. Проекты-то, конечно, появятся — будет, что обсудить на еженедельных совещаниях. Но в систему предложения “оригинальных рекламных кампаний, коллабораций с отраслевыми блогерами, запуске продвижения сайта” не сложатся и результата не дадут.

Ошибка вторая: ждать, что ИИ знает ваш рынок

Полезно понимать, что нейросети обучены на открытых данных: статьях, кейсах, видео, презентациях с конференций. Это означает, что чат по умолчанию выдаёт «среднее по рынку» для всех руководителей всех компаний, обратившихся к нему за ценным советом. А стратегия «как у всех» предсказуемо заканчивается слабым восприятием бренда, ценовой войной с конкурентами и высокой уязвимостью к любому рыночному кризису.

Вторая проблема — ИИ не видит скрытых потребностей. Нейросеть генерирует гипотезы о мотивах покупки за секунды. Но гипотезы — это фантазии, а не данные. Настоящие барьеры доверия, контекст покупки, неявные ожидания — всё это вытаскивается только из живых разговоров с клиентами. Что говорить: часто мы сами не знаем, чего хотим, пока не увидим решение.

И McKinsey (State of AI, 2025) вслед за моими наблюдениями утверждает: компании с достижениями реального от ИИ, используют его в стратегии только поверх собственной аналитики, а не вместо неё.

Небольшой совет, как сделать так, чтобы ИИ был полезен в этом контексте:

  • давать конкретные вводные: сегменты клиентов, продукты, маржинальность, ограничения
  • просить сравнивать несколько альтернатив, а не выдавать «оптимальный путь»
  • проверять гипотезы сначала фильтром — экономика, рынок, процессы — и только потом тестировать

Ошибка третья: не замечать, что ИИ деградирует вместе с интернетом

Есть ещё один процесс, о котором в деловом контексте говорят мало.

По данным исследования компании Graphite (65 000 статей, 2020–2025 гг.), уже в конце 2024 года количество ИИ-сгенерированных материалов в интернете впервые сравнялось с написанными людьми. Ahrefs в апреле 2025-го проанализировал 900 000 новых веб-страниц и обнаружил, что 74% из них содержат ИИ-контент. Академическое исследование (arXiv, 2025) оценивает долю ИИ-текстов среди активных страниц минимум в 30–40%.

<img src="https://img3.teletype.in/files/24/ac/24acd918-a32e-4b06-bc20-d2720a729731.jpeg" itemprop="contentUrl">
<img src="https://img3.teletype.in/files/24/ac/24acd918-a32e-4b06-bc20-d2720a729731.jpeg" itemprop="contentUrl">

Что это означает на практике? Нейросети обучаются на интернет-данных. Когда они начинают в основном потреблять контент, созданный другими нейросетями — начинается деградация. Исследователи называют это «model collapse»: как чай, заваренный в десятый раз из одной заварки — никакого вкуса, только мутная вода.

Вы замечали, что в последнее время ИИ как будто стал хуже? Приходится больше уточнять, переспрашивать, буквально уговаривать выдать нормальный результат? Так вот, всё в порядке, вам не кажется.

Для рутинных задач ИИ по-прежнему работает. Но для творческих, прорывных, нестандартных решений — хорошая, умная человеческая голова сегодня ценится выше, чем когда-либо, и это факт.

Как правильно использовать ИИ в бизнесе: последовательность имеет значение

Главный вывод из всего выше: ИИ нужно подключать после, а не вместо системной работы с бизнесом.

Сначала наводим порядок:

  1. Разбираемся в реальном состоянии бизнеса, учимся считать ключевые финансовые, клиентские и процессные показатели
  2. Собираем варианты роста и отфильтроваем их по реальным критериям — возможности рынка, реальное наличие потенциальных клиентов, окупаемость экономики, внутренние ресурсы
  3. Готовим команду: найм, обучение, мотивация, привязанная к целям, регулярный менеджмент

А теперь подключаем ИИ:

  • ускоряем анализ и обработку данных
  • готовим материалы и контент
  • автоматизируем всю возможную рутину

Обещаю: в такой последовательности ИИ становится настоящим усилителем. В ином случае это иллюзия управления.

Ещё раз коротко о главном

ИИ — мощный инструмент. Но инструмент работает только в руках человека, который понимает задачу. Не давайте нейросети думать вместо вас — думайте сами, а ИИ используйте, чтобы действовать быстрее и эффективнее.

Больше о стратегии, реальных инструментах роста и управлении без воды — в моём Telegram-канале: https://t.me/nofluff_strategy

Источники и исследования: