Говорим сегодня про неудачи — о том, почему проекты с ИИ не взлетают и к каким выводам мы пришли.
Сначала нам казалось, что всё будет очень легко и быстро. Казалось, что проекты можно делать «как горячие пирожки»: внедрять ИИ, и всё сразу полетит. Но оказалось — не так. Есть несколько моментов, к которым мы просто не были готовы.
Инфраструктура: главный стоп-фактор
Первое, с чем мы столкнулись — это инфраструктура.
Сейчас мы видим, что у большинства компаний внутри — старые, «реликтовые» системы. Это 1С, ERP, CRM и другие решения, которые работают сами по себе, но не готовы к нагрузке, скорости и связности, которую требует ИИ.
Бизнес работает — да. Но стоит туда включить ИИ, и сразу становится видно, что он «не работает».
Почему? Потому что инфраструктура не тянет.
Если у вас, например, есть 1С, то почти всегда приходится:
Сами модели и приложения работают. Но они:
Нет нормального контура взаимодействия.
У нас был проект с голосовым агентом, который принимает заказы по телефону. Всё сделали, но он не может стабильно работать, потому что постоянно происходят сбои на стороне 1С. И это не частный случай — это системная проблема почти любого бизнеса.
Отсутствие связности систем
Бизнесу кажется: «сейчас сделаем контент-фабрику или аналитику — и всё заработает». Но на практике: модели работают, приложения работают, а вместе — нет.
Нет связности. Нет правильного коннекта. Нет того результата, который ожидается.
Ожидания бизнеса не совпадают с реальностью
Вторая большая проблема — это ожидания.
Бизнес часто не понимает, какие задачи уже можно отдать ИИ, а какие — пока нельзя. Из-за этого появляются завышенные ожидания. Например, с тем же голосовым ассистентом:ожидается один уровень результата, а на первых этапах получается другой.
Если это расхождение не проговорить сразу, возникает диссонанс. Интерес к проекту падает, и он просто не доводится до конца.
Это не «неудача» как таковая — это неправильное понимание возможностей ИИ.
Данные: их просто недостаточно
Ещё одна причина — данные. Очень часто:
И этого недостаточно, чтобы ИИ давал хороший результат.
В таких случаях нужен отдельный этап:
Без этого внедрение просто не имеет смысла.
ИИ — это не продукт, а процесс
Одна из ключевых ошибок — воспринимать ИИ как «продукт». Как сайт. Как приложение. Как «сделали и запустили». Но это не так. ИИ — это процесс. Это система, которая требует:
Это как ребёнок: с ним нужно работать год-два, чтобы он начал приносить результат.
Отсутствие человека в контуре
Ещё одна ошибка — попытка сразу убрать человека. Кажется, что можно: поставить ИИ и он будет работать сам.
Но у него нет достаточного объёма знаний (особенно на начальном этапе), база может быть не готова, процессы не идеально настроены. В итоге сам он просто не справляется.
Отсутствие правил и governance
ИИ внутри компании — это не просто инструмент. Это новая сущность. И для неё нужны правила и ограничения, понимание, что ему можно, а что нельзя.
Сейчас этого почти нигде нет. Нет формализованных:
Бизнесу кажется: «сделаем какой-то сервис, и он будет помогать».
Но без правил он не может работать корректно внутри компании.
ИИ требует переосмысления бизнеса
Когда ИИ внедряется правильно, он начинает «забирать» рутину.
И тут возникает вопрос: а что остаётся людям? как меняются роли? как теперь устроен труд? Это требует переосмысления всей компании. И для многих это выглядит одновременно и перспективно и пугающе.
Пилоты не доходят до финала
Очень часто проекты останавливаются на этапе пилота. Почему? Потому что ожидания были другими. Результат не мгновенный и нужно вкладывать время. Но ИИ не включается «по кнопке», он медленно входит в компанию.
«Купили — значит работает» — главное заблуждение. Часто бизнес думает: «Мы купили ИИ — значит он должен сразу всё делать». Но это не так. Если вы внедряете ИИ, нужно:
Без этого он не начнёт приносить ценность.
ИИ — это не интерфейс, а система
Раньше: делали сайт, делали приложение, делали удобный интерфейс. И люди сами разбирались.
С ИИ — по-другому. Это система, которая:
И её нужно довести до состояния, когда она реально приносит пользу бизнесу.
Недопонимание стоимости
Отдельная проблема — деньги. Многие не понимают, почему дорого и за что платят.
ИИ — это:
Мы сами обсуждали, что инфраструктура может забирать до 55% всех затрат. И это нужно учитывать сразу.
Не всем нужен «свой ИИ»
Есть два типа задач:
Во втором случае бизнесу часто не нужен код и не нужно владение системой. Им нужен результат. И для таких кейсов лучше подходит модель подписки или внешнее решение.
Главный вывод
Основная проблема — не в технологиях. Технически всё уже можно сделать. Мы этим занимаемся много лет и умеем это делать. Проблема в другом: в понимании и ожиданиях, в инфраструктуре, в данных.
ИИ — это не «фича» и не «сайт». Это полноценная единица внутри компании. И если воспринимать его иначе — он не будет работать.
Хотите понять, как внедрить ИИ-агентов в свой бизнес?
Напишите нам.
Telegram: @maksim_o
Сайт: dodigital.ru
Сначала нам казалось, что всё будет очень легко и быстро. Казалось, что проекты можно делать «как горячие пирожки»: внедрять ИИ, и всё сразу полетит. Но оказалось — не так. Есть несколько моментов, к которым мы просто не были готовы.
Инфраструктура: главный стоп-фактор
Первое, с чем мы столкнулись — это инфраструктура.
Сейчас мы видим, что у большинства компаний внутри — старые, «реликтовые» системы. Это 1С, ERP, CRM и другие решения, которые работают сами по себе, но не готовы к нагрузке, скорости и связности, которую требует ИИ.
Бизнес работает — да. Но стоит туда включить ИИ, и сразу становится видно, что он «не работает».
Почему? Потому что инфраструктура не тянет.
Если у вас, например, есть 1С, то почти всегда приходится:
- делать внешние модули
- писать дополнительные прокладки
- собирать отдельную архитектуру
Сами модели и приложения работают. Но они:
- не соединяются как нужно
- не обмениваются данными
- не дают нужного результата
Нет нормального контура взаимодействия.
У нас был проект с голосовым агентом, который принимает заказы по телефону. Всё сделали, но он не может стабильно работать, потому что постоянно происходят сбои на стороне 1С. И это не частный случай — это системная проблема почти любого бизнеса.
Отсутствие связности систем
Бизнесу кажется: «сейчас сделаем контент-фабрику или аналитику — и всё заработает». Но на практике: модели работают, приложения работают, а вместе — нет.
Нет связности. Нет правильного коннекта. Нет того результата, который ожидается.
Ожидания бизнеса не совпадают с реальностью
Вторая большая проблема — это ожидания.
Бизнес часто не понимает, какие задачи уже можно отдать ИИ, а какие — пока нельзя. Из-за этого появляются завышенные ожидания. Например, с тем же голосовым ассистентом:ожидается один уровень результата, а на первых этапах получается другой.
Если это расхождение не проговорить сразу, возникает диссонанс. Интерес к проекту падает, и он просто не доводится до конца.
Это не «неудача» как таковая — это неправильное понимание возможностей ИИ.
Данные: их просто недостаточно
Ещё одна причина — данные. Очень часто:
- данных мало
- они плохого качества
- они неструктурированы
И этого недостаточно, чтобы ИИ давал хороший результат.
В таких случаях нужен отдельный этап:
- сбор данных
- структурирование
- подготовка
Без этого внедрение просто не имеет смысла.
ИИ — это не продукт, а процесс
Одна из ключевых ошибок — воспринимать ИИ как «продукт». Как сайт. Как приложение. Как «сделали и запустили». Но это не так. ИИ — это процесс. Это система, которая требует:
- внедрения
- обучения
- постоянной работы
Это как ребёнок: с ним нужно работать год-два, чтобы он начал приносить результат.
Отсутствие человека в контуре
Ещё одна ошибка — попытка сразу убрать человека. Кажется, что можно: поставить ИИ и он будет работать сам.
Но у него нет достаточного объёма знаний (особенно на начальном этапе), база может быть не готова, процессы не идеально настроены. В итоге сам он просто не справляется.
Отсутствие правил и governance
ИИ внутри компании — это не просто инструмент. Это новая сущность. И для неё нужны правила и ограничения, понимание, что ему можно, а что нельзя.
Сейчас этого почти нигде нет. Нет формализованных:
- инструкций
- логики принятия решений
- «этики» работы
Бизнесу кажется: «сделаем какой-то сервис, и он будет помогать».
Но без правил он не может работать корректно внутри компании.
ИИ требует переосмысления бизнеса
Когда ИИ внедряется правильно, он начинает «забирать» рутину.
И тут возникает вопрос: а что остаётся людям? как меняются роли? как теперь устроен труд? Это требует переосмысления всей компании. И для многих это выглядит одновременно и перспективно и пугающе.
Пилоты не доходят до финала
Очень часто проекты останавливаются на этапе пилота. Почему? Потому что ожидания были другими. Результат не мгновенный и нужно вкладывать время. Но ИИ не включается «по кнопке», он медленно входит в компанию.
«Купили — значит работает» — главное заблуждение. Часто бизнес думает: «Мы купили ИИ — значит он должен сразу всё делать». Но это не так. Если вы внедряете ИИ, нужно:
- тратить время
- подключать сотрудников
- ставить KPI
- анализировать ошибки
- дообучать систему
Без этого он не начнёт приносить ценность.
ИИ — это не интерфейс, а система
Раньше: делали сайт, делали приложение, делали удобный интерфейс. И люди сами разбирались.
С ИИ — по-другому. Это система, которая:
- анализирует
- генерирует
- принимает решения
И её нужно довести до состояния, когда она реально приносит пользу бизнесу.
Недопонимание стоимости
Отдельная проблема — деньги. Многие не понимают, почему дорого и за что платят.
ИИ — это:
- инфраструктура
- токены
- поддержка
- вычисления
Мы сами обсуждали, что инфраструктура может забирать до 55% всех затрат. И это нужно учитывать сразу.
Не всем нужен «свой ИИ»
Есть два типа задач:
- Когда ИИ — это продукт (его продают)
- Когда ИИ — это инструмент внутри бизнеса
Во втором случае бизнесу часто не нужен код и не нужно владение системой. Им нужен результат. И для таких кейсов лучше подходит модель подписки или внешнее решение.
Главный вывод
Основная проблема — не в технологиях. Технически всё уже можно сделать. Мы этим занимаемся много лет и умеем это делать. Проблема в другом: в понимании и ожиданиях, в инфраструктуре, в данных.
ИИ — это не «фича» и не «сайт». Это полноценная единица внутри компании. И если воспринимать его иначе — он не будет работать.
Хотите понять, как внедрить ИИ-агентов в свой бизнес?
Напишите нам.
Telegram: @maksim_o
Сайт: dodigital.ru