AIRu

Почему большинство AI-пилотов так и не становятся полноценными проектами? 🤔

На демо все выглядит убедительно. AI быстро отвечает на вопросы, находит документы, готовит отчеты. Руководство видит перспективу и дает зеленый свет.
А потом... проект останавливается.
По наблюдениям автора, проблема почти никогда не заключается в самой модели. Настоящие сложности начинаются, когда пилот нужно превратить в рабочую систему.

Именно здесь компании сталкиваются с тем, что AI должен работать не в идеальном тестовом контуре, а в реальной корпоративной среде.
Начинают всплывать вопросы, которые на пилоте были незаметны:

🟢 Данные разбросаны по разным системам, содержат устаревшие версии документов и противоречат друг другу.

🟢 Интеграция оказывается сложнее самой настройки AI. Нужно подключить корпоративные сервисы, настроить права доступа, обмен данными и журналы действий.

🟢 Бизнес-процесс не заканчивается ответом модели. Если AI обнаружил ошибку или подготовил документ, дальше должны автоматически запускаться согласование, уведомления или другие рабочие сценарии.

🟢 Экономика проекта после масштабирования меняется кардинально. Помимо стоимости запросов к модели появляются расходы на инфраструктуру, мониторинг, сопровождение и поддержку.

И, пожалуй, самая недооцененная проблема – у многих AI-пилотов нет владельца со стороны бизнеса. Пока проект воспринимается как инициатива ИТ-подразделения, ему сложно получить бюджет и превратиться в полноценный инструмент.

📌 Вывод AIRu: Успешное внедрение AI начинается не с выбора модели, а с подготовки компании. Если заранее не продумать данные, архитектуру, бизнес-процесс и ответственность за результат, даже самый успешный пилот рискует так и остаться красивой демонстрацией.
По материалам статьи Алексея Постригайло, старшего партнера ИТ-интегратора «Энсайн», опубликованной на портале «Хабр».По материалам статьи Алексея Постригайло, старшего партнера ИТ-интегратора «Энсайн», опубликованной на портале «Хабр».

AIRu в VK
AIRu в MAX