Почему большинство проектов в сфере ИИ терпят неудачу

Если верить рекламе, то искусственный интеллект ^[1] сейчас везде, однако на самом деле множество проектов в сфере ИИ в малом и среднем бизнесе заканчиваются неудачно. В этой статье мы поговорим о причинах этих проблем и о том, как можно их избежать.

Типичный отзыв на систему с использованием ИИ:  «Система отлично работала в демонстрациях, но она не смогла справиться с нашими сложными данными из реального мира». И эта история не уникальна. Согласно различным отраслевым отчетам, 70–80% проектов ИИ никогда не доходят до стадии производства, а процент неудач еще выше для малых и средних предприятий.

Перейдя два года назад с корпоративной архитектуры ^[2] на разработку ИИ, я стал свидетелем этих неудач лично — и обнаружил, что они следуют предсказуемым закономерностям. Что еще важнее, их можно полностью предотвратить.

Суровая реальность, стоящая за историями успеха ИИ

Истории успеха ИИ, доминирующие в LinkedIn и технологических блогах, часто упускают из виду важную деталь: большинство из них — от крупных предприятий с неограниченными бюджетами, специализированными командами по ИИ и многолетними инвестициями в инфраструктуру данных.

Малые и средние предприятия сталкиваются с совершенно другой реальностью:

• Ограниченные бюджеты, не позволяющие покрыть неудачные эксперименты

• Существующие системы, не предназначенные для интеграции ИИ

• Небольшие команды, выполняющие множество функций

• Давление, требующее быстрой окупаемости инвестиций

Однако большинство поставщиков решений в области ИИ предлагают одни и те же решения как компаниям из списка Fortune 500, так и предприятиям с численностью персонала в 50 человек. Это несоответствие обрекает МСП на дорогостоящие неудачи.

Ниже мы рассмотрим пять критических ошибок, которые губят проекты ИИ в малом и среднем бизнесе.

Ошибка №1: Влюбленность в технологию с самого начала

Что происходит: Компания читает о GPT, компьютерном зрении ^[3] или прогнозной аналитике и решает, что ей это нужно. Она начинает с вопроса «Как мы можем использовать ИИ?» вместо вопроса «Какую бизнес-проблему нужно решить?»

Реальный пример: Образовательная компания потратила месяцы на создание чат-бота, потому что «все говорили о разговорном ИИ». Чат-бот работал идеально, но решал проблему, которой на самом деле не было у их клиентов. После того, как первоначальная новизна прошла, использование упало почти до нуля.

Решение: Начните с самых дорогостоящих, трудоемких или подверженных ошибкам процессов. ИИ должен решать существующие проблемы, а не создавать новые возможности, которые вам не нужны.

Ошибка №2: Игнорирование реальности данных

Что происходит: Компании предполагают, что их данные «готовы к ИИ», потому что они существуют в базах данных. В действительности, большая часть бизнес-данных противоречива, неполна или хранится в форматах, которые делают обучение ^[4] ИИ практически невозможным.

Скрытые затраты: Очистка и подготовка данных обычно занимают 70–80% времени и бюджета любого проекта по ИИ. Малые и средние предприятия редко учитывают эту реальность при планировании.

Решение: Проведите тщательный аудит данных перед любым планированием ИИ. Составьте карту того, где находятся ваши данные, насколько они чисты и что потребуется, чтобы сделать их готовыми к ИИ. Учитывайте это в своем графике и бюджете с самого первого дня.

Ошибка №3: ​​Недооценка сложности интеграции

Что происходит: Демонстрационные стенды с ИИ работают изолированно, но реальная бизнес-ценность требует интеграции с существующими системами. Малые и средние предприятия часто обнаруживают, что их ERP, CRM или другие основные системы не могут легко взаимодействовать с новыми инструментами ИИ.

Пример из логистики: Компания разработала превосходный ИИ для оптимизации маршрутов, который мог бы снизить затраты на топливо на 20%. Но интеграция его с существующей системой управления транспортом потребовала бы полной перестройки всего процесса диспетчеризации. Проект провалился в «аду интеграции».

Решение: Составьте карту требований к интеграции до начала разработки. Поймите, как новые возможности ИИ будут взаимодействовать с вашим существующим рабочим процессом и архитектурой систем.

Ошибка №4: Разработка для сегодняшнего масштаба, а не для завтрашнего роста

Что происходит: Малые и средние предприятия часто создают решения на основе ИИ, которые идеально работают для их текущего объема данных и пользовательской базы, но не справляются с ростом. Когда бизнес масштабируется, ИИ становится узким местом, а не ускорителем.

Архитектурная ловушка: Решения, работающие с 1000 записями в день, могут дать сбой при 10 000. Системы, рассчитанные на 10 пользователей, могут стать невыносимо медленными при 100.

Решение: Разрабатывайте архитектуру ИИ ^[5], исходя из того, где ваш бизнес будет через 2-3 года, а не из того, где он находится сегодня. Это не означает чрезмерного усложнения, но подразумевает мышление ^[6] за пределами текущих ограничений.

Ошибка № 5: Пренебрежение управлением изменениями

Что происходит: Компании полностью сосредотачиваются на технической реализации, игнорируя человеческий фактор. Сотрудники сопротивляются новым инструментам ИИ, используют их неправильно или полностью отказываются от них.

Провал внедрения: Даже технически совершенные решения на основе ИИ могут потерпеть неудачу, если люди не будут их внедрять. Это особенно актуально для малых и средних предприятий, где поддержка каждого сотрудника имеет огромное значение.

Решение: Планируйте обучение, изменения процессов и культурную адаптацию с самого начала. Проекты в области ИИ в равной степени касаются людей, как и технологий.

Системное мышление для стратегии ИИ

Мой опыт ^[7] в области корпоративной архитектуры научил меня, что успешная реализация технологий требует системного мышления — понимания того, как все части взаимодействуют, а не оптимизации отдельных компонентов.

Применительно к стратегии ИИ это означает:

• Начните с бизнес-архитектуры, а не с возможностей ИИ. Составьте карту текущих процессов, проблемных точек и планов роста, прежде чем оценивать решения на основе ИИ.

• Проектируйте с учетом интеграции с самого первого дня. Подумайте, как ИИ вписывается в вашу существующую технологическую экосистему и бизнес-процессы.

• Планируйте полный жизненный цикл. Думайте не только о разработке, но и о развертывании, обслуживании, масштабировании и, в конечном итоге, замене.

• Учитывайте человеческий фактор. Включите обучение, управление изменениями и культурную адаптацию в качестве основных требований проекта.

Общие характеристики успеха

Успешные проекты ИИ для малых и средних предприятий имеют общие характеристики. Они решают конкретные, измеримые проблемы, а не просто внедряют крутые технологии. Также, эти проекты беспрепятственно интегрируются с существующими рабочими процессами и системами. И они быстро приносят пользу, будучи разработанными для долгосрочного роста.

Успешные проекты расширяют возможности человека, а не пытаются полностью заменить людей. Они соответствуют технической и культурной реальности компании.

Признаки, на которые следует обратить внимание ^[8]:

Любой поставщик, обещающий быстрые результаты, не понимая глубоко ваш бизнес. Решения на основе ИИ требуют экспертных знаний и понимания бизнес-контекста для достижения реальной ценности.

Решения, требующие полной перестройки существующих процессов. Хороший ИИ улучшает то, что вы делаете хорошо, а не навязывает кардинальные изменения.

Проекты без четко определенных показателей успеха. Если вы не можете измерить успех, вы не сможете эффективно управлять проектом. Оценки сроков и бюджета, которые кажутся слишком хорошими, чтобы быть правдой. Обычно так оно и есть. Учитывайте время на подготовку данных, интеграцию и управление изменениями.

Дальнейшие шаги

Искусственный интеллект при стратегическом подходе может кардинально изменить работу малых и средних предприятий. Ключевым моментом является рассмотрение ИИ как проекта по трансформации бизнеса, а не просто как внедрения технологии.

Прежде чем начать любой проект, связанный с ИИ, задайте себе следующие вопросы:

• Какую конкретную бизнес-проблему это решит?

• Как это будет интегрировано с нашими существующими системами и процессами?

• Как выглядит наша реальность данных?

• Как это будет масштабироваться по мере нашего роста?

• Какие изменения потребуется внести нашей команде?

Начинайте с малого, но мыслите масштабно. Пилотные проекты должны решать реальные проблемы и быть рассчитаны на последующее масштабирование.

Если хотите продолжить тему с упором на практику — вот 3 бесплатных демо-урока, которые закрывают базу:

• 22 декабря 18:00 — ML как основа современного AI ^[10]

• 24 декабря 20:00 — Qdrant и векторные базы данных: поиск по смыслу, а не по словам ^[11]

• 25 декабря 20:00 — Фениксы и снежинки: как строить инфраструктуру, которая не ломается ^[12]