Обратная сторона ИИ-бума: почему большинство компаний совершают ошибки и как этого избежать

Сегодня ИИ — один из самых обсуждаемых трендов в бизнесе. Автоматизация процессов, интеллектуальные алгоритмы, аналитика на стероидах — всё это обещает кратный рост эффективности и конкурентное преимущество. Но вместе с ростом интереса растёт и количество разочарований: компании инвестируют в технологии, но не получают отдачи. Почему?

На практике ИИ не решает управленческие ошибки — он их усиливает. Если в компании нет структуры, прозрачных процессов и ясных целей, внедрение ИИ становится дорогим экспериментом без результата. ИИ может ускорить обработку данных, но он не создаёт стратегию. Он может автоматизировать задачи, но не определяет, что вообще нужно автоматизировать.

Именно поэтому первое, что стоит сделать до внедрения ИИ — не выбирать подрядчика, а навести порядок внутри:

• Понять, какие процессы действительно влияют на результат
• Определить узкие места и повторяющиеся рутинные задачи
• Выстроить управленческий учёт и метрики эффективности

Без этих шагов ИИ просто оцифрует хаос.

1. Внедрение ради внедрения
Часто проекты по ИИ стартуют «сверху» — по решению собственника или топ-менеджмента, без связи с реальными задачами бизнеса. Команда не понимает, зачем это нужно, а результат не встроен в операционную деятельность.

2. Отсутствие данных или их низкое качество
ИИ не работает без данных. Но многие компании не готовы: данные фрагментарны, устаревшие, хранятся в разных системах. Без этапа подготовки любая модель обречена на ошибки.

3. Нереалистичные ожидания
ИИ не магия. Он не заменит команду за месяц, не приведёт к росту прибыли без пересмотра процессов. Ожидания «сразу и много» приводят к разочарованию и отказу от технологий.

4. Игнорирование инфраструктурных ограничений
ИИ требует ресурсов: серверов, хранилищ, интеграций. Без технической базы запуск модели превращается в «бутылочное горлышко» — всё вроде готово, но не работает.

5. Отсутствие культуры экспериментов и обучения
ИИ — это всегда процесс. Даже пилотный проект требует адаптации, тестов, анализа. Там, где нет привычки к итерациям, ИИ воспринимается как провал после первой неудачи.

1. Диагностика процессов и задач
Прежде чем говорить о технологиях, нужно понять, какие процессы в компании действительно требуют автоматизации, где рутинные операции тормозят рост, и где человек не справляется без помощи алгоритмов.

2. Выявление точек максимального эффекта
Не нужно внедрять ИИ везде. Найдите одно-два узких места, где можно быстро получить измеримый результат. Это создаст доверие к проекту и даст основания для масштабирования.

3. Подготовка данных и инфраструктуры
Создайте базу: единые источники данных, корректные форматы, интеграции между системами. Даже простой дашборд на хорошем датасете может дать больше, чем сложная модель без него.

4. Построение культуры «малых шагов»
ИИ внедряется поэтапно: гипотеза — пилот — проверка — масштабирование. Без культуры тестирования и корректировки внедрение будет идти вслепую.

5. Измеримость и бизнес-контур
Каждый ИИ-проект должен быть встроен в систему управления: с метриками, ответственными, бюджетом и понятной экономикой. Если ИИ не влияет на бизнес-результаты — он не нужен.

Внедрение ИИ — не IT-задача. Это управленческая трансформация. И чтобы она была успешной, важно не просто найти подрядчика, а понять: что именно нужно изменить в бизнесе, чтобы технологии дали результат.

Консалтинг позволяет:

• Выявить реальные задачи, которые можно усилить через ИИ
• Построить систему показателей и контроля результатов
• Подготовить процессы, данные и команду к изменениям

Если в компании есть структура, прозрачные процессы и фокус на эффективности — ИИ может стать мощным инструментом роста. Если этого нет — технологии только подчеркнут хаос и принесут убытки.

Прежде чем внедрять ИИ, стоит задать себе вопрос: а готова ли к нему ваша система управления?

Команда «Потенциал+» помогает бизнесу навести порядок в управлении, выстроить процессы, внедрить метрики и только после этого — выбирать технологические решения, включая ИИ.

Запишитесь на консультацию — и начните внедрять технологии с головы, а не с хвоста.