Среди причин не слишком значительной доли успешных внедрений – то, что компании все еще редко полноценно интегрируют ИИ в бизнес-процессы компаний, объединяя модели с CRM, ERP и т.п. Иногда речь и вовсе идет о PR-инициативах, а не о практичных проектах. Иногда переоценивают текущие возможности ИИ, например, в плане мультимодальности, иногда надеются получить хорошие результаты от самостоятельного дообучения китайских моделей, но изначально ориентированная на китайский язык модель плохо работает, например, с русскоязычными юридическими документами.

Компании тратят на подобные проекты немного – от 5 до 15 млн рублей (без учета затрат на инфраструктуру). Выигрыш, если он случается, по идее быстро компенсирует эти инвестиции. Поэтому «выход годных» в 7-10% скорее всего можно признать удовлетворительным.

Между тем, вклад генеративного ИИ в ВВП оценивают уже на уровне 0.5-1 трлн в 2025 году. И ожидают роста до 46 трлн (2% ВВП) к 2030 году.

Сроки внедрений часто «уезжают вправо», руководители компанией недооценивают сложности внедрения ИИ, связанные с необходимостью обучения персонала, развития инфраструктуры и решения вопросов информационной безопасности.

Основная проблема аналогична тому, что наблюдается на производственных предприятиях, где пытаются внедрять роботов. Быстро выясняется, что существующая система организации производства неэффективна, и первое, что нужно сделать, это ее перестроить. Та же история с ИИ, при попытках интеграции ИИ в реальные бизнес-процессы, становится видно и отсутствие формализованных правил, и слепые зоны, и непродуманные интеграции. Сотрудники научились с этим справляться, но для ИИ требуется выстраивать процессы более четко.

2026 год будет переходным в плане освоения рынком агентского ИИ, в 2027 году скорее всего начнется массовое внедрение ИИ-ассистентов.

И, конечно, как и практически в любой другой сфере здесь наблюдается нехватка квалифицированных специалистов. «Квалифицированных» - ключевое слово.

--

✓ подключайтесь к моим каналам на VK: Бойко про телеком и каналу Чипы и чиплеты  

--

теги: искусственный интеллект практика внедрений проблемы внедрений прогнозы внедрений опросы тренды аналитика

--