Компании по всему миру охвачены «золотой лихорадкой» искусственного интеллекта. Руководители спешат внедрять ИИ-помощников и запускать пилотные проекты, боясь отстать от конкурентов. Однако суровая реальность заключается в том, что большинство этих попыток обречены на провал. Согласно недавнему исследованию MIT, шокирующие 95% пилотных проектов с генеративным ИИ не приносят измеримой окупаемости инвестиций.
Проблема не в самой технологии, а в подходе к ней. Эксперты из Wipro выделяют три фундаментальные ошибки, которые превращают многообещающие ИИ-инициативы в дорогостоящие эксперименты с нулевым выхлопом.
Ошибка №1: Отсутствие стратегии. ИИ — не волшебная таблетка, а часть бизнеса
Сегодняшнее внедрение ИИ часто напоминает хаотичную гонку за быстрыми победами. Компании запускают разрозненные проекты в отдельных департаментах, надеясь на локальное повышение продуктивности. Но такой «партизанский» подход не работает в долгосрочной перспективе.
Успех приходит тогда, когда ИИ вплетается в саму ткань бизнеса, а не прикручивается сбоку. Стратегия должна определять, какие именно ключевые процессы и решения будут усилены с помощью ИИ для достижения реальных бизнес-целей: роста выручки, ускорения выхода на рынок или снижения операционных рисков. Вопрос должен звучать не «Сколько задач мы автоматизировали?», а «Что эта автоматизация дала нашему бизнесу и нашим клиентам?».
Ошибка №2: Плохие данные. Нельзя построить дворец на мусорной свалке
Качество любого ИИ напрямую зависит от данных, на которых он обучается. И именно здесь кроется главная преграда для большинства компаний. Согласно отчету Wipro «State of Data4AI 2025», амбиции бизнеса в области ИИ сильно опережают его готовность в плане данных. Лишь 14% руководителей считают, что их данные готовы к масштабному применению ИИ, а 76% признают, что их системы управления данными не справляются с потребностями бизнеса.
Многие организации до сих пор принимают ключевые решения на основе неточных или противоречивых данных. Информация разрознена по разным отделам, у нее нет единого «владельца», а устаревшие системы мешают навести порядок. Без чистого, отслеживаемого и хорошо управляемого потока данных любой ИИ-проект превращается в лотерею, результаты которой нельзя ни проверить, ни масштабировать.
Ошибка №3: Неподготовленные люди. Технология без команды — просто дорогое железо
Третий и самый важный элемент — это люди. Можно закупить самые передовые технологии, но они останутся бесполезными, если сотрудники не готовы с ними работать. Успешные компании не рассматривают ИИ как угрозу, а смело пересматривают должностные обязанности и вкладываются в переобучение персонала для работы бок о бок с «ИИ-коллегами».
Это означает перераспределение задач: рутинные операции берут на себя алгоритмы, а люди фокусируются на том, что у них получается лучше всего — на критическом мышлении, творчестве и коммуникации. Компании, которые смогут открыто говорить о грядущих изменениях и помогут своей команде адаптироваться, получат решающее преимущество. В конечном счете, настоящий интеллект организации рождается не из инструментов, а из того, как люди и системы работают вместе.
В эпоху ИИ победа достанется смелым — тем, кто рассматривает эту технологию не как разовый эксперимент, а как долгосрочный стратегический императив, подкрепленный качественными данными и сильной командой.