Последняя неделя принесла волну заголовков: «90% российских ИИ-проектов умирают на старте», «Бизнес свернул или отложил 9 из 10 проектов по внедрению генеративного ИИ», «Хайп закончился». Суть везде одна: девять из десяти пилотов закрыли, не дойдя до результата. Хотели «ого-го», получили «тютелька».
Почему пилоты не долетают
Чтобы получить «ого-го», нужно провести «ого-го» какую работу: внедрение регламентов, стандартизация процессов, гора документации, которую сначала нужно залить в систему, чтобы она вообще могла что-то выдать. Я участвовал в сертификации крупной компании по ISO 9000 — и даже мои 5% участия в этом процессе показали, насколько предприятие живой, постоянно меняющийся организм, документацию которого нужно обновлять беспрерывно. Без этой рутинной базы ИИ нечем кормить.
Пять ступеней, а не одна
Внедрение ИИ в бизнес я вижу не как один шаг, а как лестницу — и на неё нужно подниматься по порядку.
Ступень 1. Автоматизируй рутину. Никакого ИИ на этом этапе не нужно — только таблицы, базы данных и делегирование рутинных задач компьютерным системам: от расчёта полочного запаса до оптимального маршрута.
Ступень 2. Найди узкие места. Здесь уже можно подключать ИИ — точечно, туда, где он расширяет пропускную способность: FAQ, который отвечает 24/7 с обязательным переключением на человека, несложные расчёты с динамическими данными, узкоспециализированные ассистенты, заточенные на одну задачу — не на широкий профиль.
Ступень 3. Цепочки ассистентов. Несколько узкоспециализированных ассистентов, которые передают данные друг другу и работают в связке.
Ступень 4. Отделы. Целые группы таких цепочек, объединённые инструкциями и регламентами, которые связывают ассистентов между собой.
Ступень 5. Общий контур. Общая система, которая управляет всем этим — в идеале на собственном железе, в закрытом контуре.
Все хотят сразу на четвёртую
Проблема в том, что почти все компании хотят оказаться сразу на четвёртой ступени, не имея ни регламентов, ни процессов первой. Отсюда и обвал: они считают ИИ волшебной палочкой, а не последним звеном в уже выстроенной системе.
Когда ко мне приходят и говорят «мы уже попробовали ChatGPT, сделали себе пару готовых ассистентов, нам всё нравится, хотим умного помощника» — я рисую примерную дорожную карту. И у людей обычно останавливается сердце: либо это их ресурсы (раз ассистентов уже делали сами — значит, промпт-инжиниринг тоже на себе), либо это моя работа, а хороший системный промпт и документация стоят дорого именно потому, что довести их до идеала — долго и сложно. Дальше — тестирование, сбор обратной связи, прогон не только по своей команде, но и по скептически настроенной аудитории. А скептиков в любой организации примерно 90%, и именно они первыми забьют на нового помощника, если что-то пойдёт не так.
Хайп схлопывается — и это нормально
Я считаю, что происходящее — это правильно. Вместе с сокращением числа проектов с рынка уйдут те, кто зашёл туда на хайпе, а чек у профессионалов, наоборот, вырастет. Люди начнут подходить к внедрению ИИ осознанно — то есть начинать с первой ступени, а не пытаться перепрыгнуть сразу на четвёртую.