Почему внедрить ИИ недостаточно
Модель A³: как связать постановку задачи, принятие решений и организационные измененияИИ‑проект можно технически завершить успешно и всё равно не получить бизнес‑результата.Модель подключена к корпоративным данным, интеграции работают, пользователи обучены. Но рекомендации остаются в отдельном интерфейсе, руководители продолжают принимать решения по старой логике, а пилот не выходит за пределы группы энтузиастов.Технически ИИ внедрён. Работа компании не изменилась.
Как превратить пилот ИИ в рабочий бизнес‑процесс
Модель A³: как связать постановку задачи, принятие решений и организационные измененияИИ‑проект можно технически завершить успешно и всё равно не получить бизнес‑результата.Модель подключена к корпоративным данным, интеграции работают, пользователи обучены. Но рекомендации остаются в отдельном интерфейсе, руководители продолжают принимать решения по старой логике, а пилот не выходит за пределы группы энтузиастов.Технически ИИ внедрён. Работа компании не изменилась.
Как побороть сопротивление ИИ‑агентам в организации
В начале 2026 года я запустил опрос в отделе: «Какими ИИ‑инструментами для кодинга вы пользуетесь?» Из 20 опрошенных только 3 человека пробовали ИИ‑агентов в работе. Большинство технической команды — это хардкорные МЛ‑щики, которые создают системы поиска патологий на медицинских снимках, а не просто дергают API ChatGPT с нужным промптом. Они в курсе лучших моделей и того, что там под капотом. Но почему же даже в такой ИИ‑организации процент людей, попробовавших ИИ‑агентов, настолько низкий, хотя к тому времени технология стала стабильной уже полгода как?
Автоматизировать бардак нельзя навести порядок
В предыдущей статье о ГОЭЛРО я писал о программе «А»: прежде чем строить новые мощности, план предусматривал восстановление и реконструкцию существовавшего энергохозяйства. Сначала вернуть основанию работоспособность — и лишь затем возводить на нём новое. Исторически эта часть плана действительно называлась программой «А»; такое описание приводит, в частности, Минэнерго России.
Почему успешный ИИ-пилот может не окупиться?
Хорошие показатели пилота еще не означают, что внедрение окупится после масштабирования. На INFOSTART CIO CAMP 2026
Иллюзия трансформации: почему компании платят за спектакль вместо изменений
Об особенностях корпоративных преобразований, их настоящей цене и основном вопросе, который стоит задать до старта1. Спектакль, который все видят, но никто не называет
Байки старого автоматизатора, или «Социальная инженерия» как инструмент цифровизации
«Внедрение нейросетей на производстве — это часто скрытая война»Камиль ГадеевПредисловие
Почему большинство проектов в сфере ИИ терпят неудачу
Если верить рекламе, то искусственный интеллект 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
От экономики знаний к экономике трансформаций: почему 90% известных вам бизнесов не переживут следующее десятилетие
В бизнесе начался новый квантовый переход. Экономика знаний, на которой десятилетиями держался почти весь привычный нам бизнес, даёт сбой. Массовое образование и интернет сделали знания общедоступными, а искусственный интеллект снизил их ценность почти до нуля.Теперь решает не то, сколько компания знает, а то, насколько она способна превращать идеи в устойчивые изменения. Именно здесь у крупных корпораций возникают наибольшие сложности.Экономика знаний и цифровая экономика
