Приглашенный эксперт — Виттеш Сахни, Sr. Director of AI, ISsoft & Coherent Solutions
В последние годы искусственный интеллект представляют как панацею для бизнеса: он генерирует инсайты, повышает производительность, снижает издержки. Обещания звучат отовсюду: внедрите его — и начнется трансформация. В реальности же, 25% приложений используют ИИ, но лишь 2% предприятий «в высокой степени» готовы извлекать из этого пользу.
Правда вот в чем: ИИ работает только тогда, когда организация к нему готова.
Он не приведет в порядок хаотичные данные, не синхронизирует изолированные команды и не модернизирует устаревшие системы. Он не превратит недоработанные идеи в эффективные стратегии. Зато он быстро и точно выявит все, что функционирует неправильно. Команды, инвестирующие в данные, системы и их согласованность, получают результаты. Те же, кто спешат с внедрением ИИ, часто сталкиваются с препятствиями, не окупают вложения и разочаровываются в технологии: не потому, что она не работает, а из-за «сырого» организационного фундамента.
Искусственный интеллект — это не волшебная кнопка, а катализатор. При хорошей подготовке он помогает масштабироваться, а при плохой — подсвечивает все слабые места.
С чего начать? С базового уровня. Прозрачное владение процессами, качественные данные, синхронизированные команды, актуальная инфраструктура — все это по кирпичику складывается в фундамент для эффективной работы модели. Они обеспечивают устойчивость ИИ-решений — не для вида, а для реального долгосрочного применения.
Сделайте это правильно — тогда искусственный интеллект не просто будет работать, но и принесет компании рост.
ИИ нельзя «включить и забыть» — он показывает реальную картину
Хотелось бы верить, что после подготовки можно внедрить ИИ и сразу получить результаты. Однако масштабируемые ИИ-системы — это не готовые решения: они выявляют сложность и качество систем, в которые встроены.
Факты говорят сами за себя: 85% ИИ-проектов терпят неудачу из-за отсутствия релевантных данных или их низкого качества. Кроме того, 58% лидеров в области искусственного интеллекта указывают на разрозненные системы как на главное препятствие для успешного развертывания.
Без правильной архитектуры, управления и организационной готовности даже самые совершенные ИИ-модели не оправдают ожиданий в продакшене.
ИИ не компенсирует слабые процессы — он их выявляет и масштабирует.
Одно из самых распространенных заблуждений — что искусственный интеллект можно «встроить» так, чтобы чудесным образом исправить неработающие системы. На практике же, ИИ не устраняет беспорядок, а выявляет его. Он полностью зависит от входных параметров: ваших данных, систем, структуры и рабочих процессов. Если они устарели, разрознены или непоследовательны, даже самая продвинутая модель будет испытывать трудности — не из-за ее несовершенства, а потому что она точно воспроизводит те сбои, на которых обучалась.
Игорь Эпштейн, CEO, Coherent Solutions для Forbes Technology Council:
«Тем, кто только начинает работать с искусственным интеллектом, критически важно осознавать как его возможности, так и ограничения. ИИ превосходно обрабатывает и анализирует информацию, но по своей природе не отличает правильное от неправильного. Его стоит рассматривать как инструмент достижения целей организации, а не в качестве прямого источника истины или новых денежных потоков».
Это проявляется в знакомых ежедневных сценариях:
- Конфликтующие KPI в дашбордах → противоречивые или сбивающие с толку рекомендации
- Дублирующиеся или неполные записи в CRM → искаженные прогнозы
- Плохо размеченные тикеты поддержки → непоследовательная маршрутизация и задержки
ИИ не устраняет эти недостатки — он делает их заметными. И это не проблема, а форма обратной связи.
Настоящая ценность искусственного интеллекта — не в том, что он дает ответы, а в том, как заставляет нас задавать правильные вопросы.
Для организаций, готовых реагировать на такую обратную связь, это становится отправной точкой реальной, устойчивой трансформации.
Вот где команды ошибаются чаще всего: многие воспринимают ИИ как короткий путь, способ «обойти» реорганизацию процессов, наведение порядка в системах и внутреннюю координацию. Зачем исправлять то, что сломано, если умная модель может «просто исправить это»?
На практике так это не работает.
ИИ не отменяет потребность в ясности и структуре — он задает им более высокую планку. Это не альтернатива трансформации, а ее продолжение.
Поэтому перед запуском любой ИИ-модели нужно ответить на фундаментальные вопросы:
- Что именно мы пытаемся улучшить: рабочий поток, процедуру принятия решений, слепые зоны?
- Как мы будем измерять результаты?
- Где хранятся релевантные данные и кто ими владеет?
- Точно ли эти данные качественные, доступные и соответствуют требованиям?
- Готова ли команда работать с выходными данными и модифицировать процессы?
Когда эти вопросы игнорируются, случается одно из двух:
→ Впечатляющая, но бесполезная новинка
→ Непрозрачный механизм: ИИ генерирует решения, которые никто не понимает и не использует
Суть проста:
Качественный ИИ базируется на качественной архитектуре.
Не только технической, но и организационной: это и согласованность, и подотчетность систем, и готовность данных, и прозрачность процессов. Задача состоит не в разработке самой совершенной модели, а в проектировании систем, которые понятны, легко отслеживаются и способны развиваться.
Команды, которые добиваются устойчивых результатов внедрения ИИ — это те, кто рассматривает его как стратегический актив, а не волшебную палочку. Они сначала закладывают фундамент, и благодаря этому получают не только измеримые, но и устойчивые результаты.
Тем, кто пропускает этот шаг, часто приходится начинать заново. Только на этот раз с меньшим кредитом доверия и большими сомнениями.
Скрытый слой ИИ-проектов, который действительно важен
Подготовка — самый важный и недооцененный этап внедрения ИИ, и она начинается с согласованности.
1. Синхронизация между командами
Прежде чем вы начнете тренировать модель, ваши команды — продуктовые, операционные, маркетинговые и ИТ — должны договориться о том, что считать «успехом». Если каждый отдел будет ожидать разных результатов, ИИ не сможет принести пользу никому из них. Это как посадить четырех водителей за один руль: каким бы надежным ни был автомобиль, он далеко не уедет.
2. Связь с реальностью
ИИ не функционирует изолированно. Он должен встроиться в ваш текущий технологический ландшафт: CRM, ERP, API, путь клиента и системы поддержки. Если они устарели или разрознены, это затормозит весь процесс. Мы в своей практике видели, как сильные модели не приносили результатов не из-за технических недостатков, а потому что не могли интегрироваться с бизнес-средой.
3. Управление, риски и комплаенс
Прозрачность — обязательное условие, особенно в регулируемых отраслях. Может ли ваша команда объяснить, как работает ИИ-модель? Поддаются ли решения аудиту? Этично ли обрабатываются данные? Это не второстепенные вопросы, а базовые условия доверия и устойчивости.
4. Управление изменениями
Даже самая лучшая ИИ-модель не принесет результатов, если ее никто не будет применять. Пользователи должны понимать, что транслирует искусственный интеллект, доверять его выводам и знать, как на них реагировать. Все это требует адаптации, коммуникации и обучения. Принятие ИИ не происходит само собой — оно наступает, когда люди чувствуют поддержку, а не угрозу.
ИИ показывает наилучшие результаты, когда его презентуют как доработку, а не революцию.
Иногда это означает, что нужно начать с малого: один процесс, одна команда, одна стоящая решения проблема. Сначала замеряем эффект, извлекаем уроки, и только после этого масштабируем.
Доказательство концепции — только начало: реальная трансформация происходит в продакшене
В теории прототип ИИ можно собрать за пару недель. Небольшая команда создает модель, подключает несколько источников данных, запускает тесты — и вот, у вас уже готово демо для эффектной презентации.
Но есть то, чего эта демонстрация не покажет: это непростой путь от прототипа до внедрения рабочего решения.
За время работы мы не раз видели ИИ-разработки, которые на этапе спринт-ревью выглядели многообещающе, но в действительности требовали не менее полугода для полной интеграции. Не из-за ошибок в модели, а потому, что окружение оказалось не готово.
- Демо, безупречно работающее в изолированной среде, буксует на реальных данных, полных противоречий
- Модель с 90% точностью невозможно развернуть, поскольку никто не уточнил, кто владеет данными и должен следовать выходным рекомендациям
- Технология работает, но процессы стопорятся, потому что легаси-системы не коммуницируют между собой или с ИИ-слоем
Это не провал внедрения ИИ, а лишь пример того, насколько успешное развертывание зависит от процессов, происходящих за пределами модели.
Вот о чем обычно умалчивают: само по себе машинное обучение — это лишь 20% успеха. За остальные 80% отвечают:
- Построение надежных, соответствующих требованиям конвейеров данных
- Интеграция с легаси-системами и API
- Формирование аудит-трейлов и структур управления
- Проектирование рабочих процессов, которыми люди действительно пользуются
- Обучение команд и управление изменениями
Если ваша дорожная карта не учитывает эти 80%, задержки не просто возможны — они неизбежны.
Вот почему настоящее различие между ИИ, приносящим пользу и совершенно бесполезным, заключается вовсе не в алгоритмах. Разница — в архитектуре, последовательности и терпении на то, чтобы сделать все правильно с первой попытки.
ИИ недостаточно просто разработать — нужно, чтобы он прижился. А это случается тогда, когда ожидания совпадают с реальностью.
Заключение: ИИ — не отправная точка, а следствие правильно выстроенных процессов
Когда ИИ-проекты застревают в середине пути, дело редко оказывается в самих технологиях. Куда чаще это говорит о том, что минимум один из фундаментальных аспектов остался без внимания: будь то размытые цели, некачественные данные, расплывчатая ответственность или разрозненные команды.
Каждая сложность указывает на слепую зону, которой нужно больше структуры, ясности или сотрудничества. И это не неудача, а возможность, которая при правильном подходе формирует устойчивые изменения — как раз необходимые для того, чтобы сделать ИИ-решение масштабируемым и по-настоящему ценным.
Искусственный интеллект — это не магия, и совершенно точно не решение в духе «включил и забыл». Но он способен запустить настоящую трансформацию в компаниях, рассматривающих ИИ как возможность для роста, а не короткий путь к мгновенным результатам.
Потому что настоящая отдача приходит не с первой моделью, и даже не с десятой.
Она приходит с построением системы, структуры и культуры, в которых задают правильные вопросы, действуют на основе ответов и последовательно совершенствуют процессы.
В этом и заключается сложность. И именно это придает ей ценность.
FAQ: лучшие практики построения архитектуры для внедрения ИИ
Почему архитектура так важна для успешного внедрения ИИ-решений?
Качественная архитектура имеет фундаментальное значение для ИИ: она обеспечивает надежную и масштабируемую основу для работы со сложными моделями, большими наборами данных и непрерывным обучением. Хорошо спроектированная архитектура обеспечивает эффективную передачу данных между системами, бесшовную интеграцию с существующей инфраструктурой и способность к росту вместе с ИИ-решениями. Она также гарантирует плавный переход от создания концепции к запуску в продакшен, решая вопросы развертывания моделей, контроля версий и производительности системы. Продуманная архитектура поддерживает бесшовную обработку данных, принятие решений и возможность работы в режиме реального времени, которых требует ИИ.
Может ли ИИ решить проблему с некачественными данными или устаревшими системами?
Хотя ИИ может автоматизировать отдельные процессы очистки данных и выявить паттерны в неструктурированной информации, он не способен самостоятельно решить базовые проблемы архаичных или фрагментированных систем. Для эффективной работы ИИ нужны хорошо структурированные, точные и последовательные данные. Это означает, что критическую роли играет организационная готовность к внедрению искусственного интеллекта. Команды должны инвестировать в модернизацию информационных систем, обеспечить качество данных и создать адекватную инфраструктуру, в которой ИИ покажет хорошие результаты. ИИ способен исправить некоторые противоречия в данных, но не ликвидировать системные проблемы без человеческого участия.
Какую роль в ИИ-проектах играют управление, риски и комплаенс?
Управление, риски и комплаенс критически важны для внедрения ИИ: они гарантируют, что проекты на базе искусственного интеллекта отвечают этическим, юридическим и регуляторным нормам. Эти фреймворки помогают организациям управлять рисками — такими как предвзятость алгоритмов, нарушения конфиденциальности данных или непреднамеренный ущерб от решений, принимаемых системой.
Готовность организации к внедрению ИИ включает соблюдение стандартов, выстраивание процессов в соответствии со стратегическими целями и минимизацию рисков. Без них ИИ-проекты могут столкнуться с юридическими и репутационными последствиями, что затрудняет переход от прототипов к полноценному внедрению.
Почему ИИ-проекты часто терпят неудачу на этапе перехода от прототипов к полноценному внедрению?
Это случается по ряду причин:
- Проблемы масштабируемости. Прототип обычно работает в контролируемом окружении с качественными, хорошо подготовленными данными, однако в продакшене сталкиваются с реальными сложностями и большими массивами данных.
- Отсутствие интеграции. Прототипы часто обособлены от существующих бизнес-систем, и интеграция с легаси-инфраструктурой может вызвать сложности.
- Качество и консистентность данных. Прототипы работают с идеальными данными, однако продакшен-системы часто сталкиваются с противоречивой, непоследовательной информацией.
- Недостаточное тестирование. Тщательное тестирование, необходимое для надежной работы ИИ-моделей, может быть упущено на стадии доказательства концепции.
Успешное внедрение ИИ требует организационной готовности, которая включает четкие цели, масштабируемую архитектуру, практики управления и регулярный мониторинг.
Как подготовить команду и процессы к запуску ИИ-решений?
Чтобы обеспечить успешное внедрение ИИ, компания должна:
- Оценить организационную готовность к ИИ. Проанализировать технические, культурные и операционные аспекты, которые могут помешать процессу внедрения.
- Развивать ИИ-компетенции. Обучать команды как техническим навыкам (таким как принципы работы с Data Science и Machine Learning), так и бизнес-применению искусственного интеллекта.
- Обеспечить сильное управление. Настроить управленческий фреймворк, который гарантирует ответственное применение ИИ, комплаенс и подотчетность.
- Обеспечить качество данных. Приоритезировать их сбор, очистку и систематизацию, чтобы ИИ-модели располагали точной и качественной информацией для эффективной работы.
- Запланировать интеграцию. Удостовериться, что ИИ-системы могут быть плавно интегрированы в существующую ИТ и бизнес-инфраструктуру.
Тщательная подготовка поможет избежать распространенных проблем, затрудняющих переход от прототипов к полноценному внедрению.
ИИ как быстрое решение vs. как стратегический актив: в чем разница?
ИИ как быстрое решение. При таком подходе ИИ рассматривается как короткий путь к решению конкретной проблемы и часто развертывается как доказательство концепции, задача которого — быстро продемонстрировать ценность. Как правило, ему не хватает долгосрочной масштабируемости, интеграции и согласования с более стратегическими целями бизнеса.
ИИ как стратегический актив. Когда ИИ рассматривается как стратегическая возможность для компании, он становится неотъемлемой частью ее долгосрочного видения. Это подразумевает инвестиции в масштабируемую инфраструктуру, интеграцию в ключевые бизнес-процессы и постоянное совершенствование моделей для достижения конкурентного преимущества. Такой подход требует организационной готовности к внедрению ИИ — согласованности технических и управленческих аспектов, чтобы технология могла приносить результаты в долгосрочной перспективе.
