Почему ваш проект по внедрению ИИ умрёт на старте
«Автоматизируй! AI! ИИ-агенты!» слышит ИТ-директор каждый божий день. В переговорках только и разговоров, что об автоматизации. При этом 95% ИИ-пилотов в компаниях проваливаются, то есть не достигают измеримого ROI. Давайте разбираться, почему, несмотря на популярность технологии, ИИ-инициативы в компаниях обречены.
Почему пилоты ИИ не масштабируются? У них нет системы управления
Собирательный кейс: демонстрация есть, системы нетПредставим обычный проект в крупной организации. Команда делает пилот ИИ для обработки заявок. Модель классифицирует обращения, предлагает ответ оператору, иногда сама заполняет поля в CRM. На демонстрации всё выглядит убедительно: скорость выше, ручной работы меньше, руководитель направления доволен.
Энтерпрайз огромен, медлителен и стоит как чугунный мост. И тут появляется вайбкод
Я работаю руководителем проектов внедрения в крупной российской технологической компании, связанной с одним очень крупным банком. Мы разрабатываем собственное программное обеспечение для внутренних нужд банка, а заодно продаём и внедряем его внешним заказчикам. Чаще всего это большие компании и корпорации, где любое действие сопровождается совещанием, а любое совещание — ещё двумя совещаниями поменьше.Другими словами — классический энтерпрайз.
9 из 10 AI-пилотов в России не доходят до прода. Пять ошибок, которые мы совершили сами…
За два года мы запустили внутри Альпины не один десяток AI-пилотов. Большая часть не дожила до промышленной эксплуатации. Какое-то время мы считали это своей внутренней проблемой — пока в марте 2026 не вышел опрос рынка, и оказалось, что наши цифры совпадают с отраслевыми почти один в один. Без чужих кейсов и без слайдов про «революцию» — пять ошибок, которые мы совершили сами, и пять выводов из них.
«Где новые фичи?» — Как AI-миграция легаси вернет IT-бюджет бизнесу
Наверное, каждый, кто занимался эксплуатацией и развитием корпоративных систем, знает эту бесконечную претензию от бизнеса: «Мы столько тратим на IT – а результата ноль. Новых продуктов нет. Или они появляются мучительно медленно». И бизнес по-своему прав. Если из каждого рубля, потраченного на IT, менее 20 копеек уходит на то, что видит клиент – скорость появления новых продуктов будет именно такой, какая она есть - неудовлетворительной. TL;DR~75% IT-бюджета банков – налог на legacy. Менее 20 центов из каждого IT-доллара доходят до клиента в виде новых продуктов. При стагнирующем бюджете – стремится к 5%.
Пузырь ИИ лопается: почему 95% пилотов не доходят до продакшна
Жемал Хамидун · Head of AI Alpina Digital, CPO AlpinaGPTВ апреле 2026 года мы провели конференцию
Кто теперь делает IT в России: как заказчики превращаются в вендоров
Привет, Хабр!Я как всегда с аналитикой отчетов из мира IT – в этот раз в мои руки попал большой отчет MWS о перспективах IT-рынка. Как и ожидалось цифры растут от года к году:в 2021 году рынок оценивался в 2,06 трлн рублей, в 2025-м – уже в 3,86 трлн, а в 2026 году, по прогнозу, должен дойти до красивых 4,44 трлн. Тенденция выглядит как бурный технологический рост, с преодолением ковидного и прочих кризисов. Однако ситуация (как всегда) немного сложнее – сейчас в целом меняется внутренняя природа рынка.
Искусственный интеллект в ускорении Time-to-Market: ограничения технологического подхода, приоритет культуры и процессов
Последние несколько лет я одновременно работаю в двух ролях: как руководитель - отвечаю за внедрение ИТ проектов и цифровую трансформацию, и как исследователь – занимаюсь наукой, темой управления и устойчивого развития. Практически в каждом проекте слышу один и тот же запрос от руководителей различных направлений бизнеса: «Нам нужен ИИ, чтобы ускорить вывод продуктов на рынок, нужен быстрый Time-to-Market». Запрос понятный - рынок ускоряется, конкуренция растёт, требования регуляторов усложняются, команды работают распределённо, а окно возможностей для запуска продукта сужается с месяцев до недель, иногда - дней.
AI-продакт и результат: как рождаются продукты, которые приносят деньги
В цифровых продуктах «сделать фичу» давно не равно «создать ценность»: она появляется, когда решение меняет процесс и дает измеримый результат. В AI-продуктах это особенно важно: ценность определяет не интерфейс и не сама модель, а способность системы стабильно и безопасно закрывать задачу с предсказуемой экономикой.С AI-агентами это видно лучше всего: эффект возникает не при запуске функции, а когда агент встраивается в реальную работу, убирает ручные шаги, меняет роли и дает измеримые улучшения — в выручке, скорости, издержках или качестве.
Сделка с совестью на хакатоне или «Как победить с нерабочим кодом?» История одной команды…
ДИСКЛЕЙМЕР: Все изложенное является субъективным мнением автора, основанным на личном опыте участия. Все ссылки на код и сайты находятся в открытом доступе Каждый из нас когда-то задумывался об участии в хакатоне. Романтика, код, энергетики и идея изменить мир к лучшему. Но далеко не каждый знает о «поднаготной» таких мероприятий, особенно когда заказчиками выступают государственные организации.Эта история началась прошлой осенью, когда пятеро друзей решились выйти на поле боя ради идеи улучшить жизнь людей вокруг. Мы собрали команду, проанализировали доступные треки и остановили свой выбор на хакатоне
