Новая волна интереса к генеративному искусственному интеллекту (GenAI) захлестнула бизнес: компании по всему миру активно внедряют нейросети, рассчитывая на рост эффективности и выручки. Однако отчёты исследовательских групп рисуют иную картину: лишь 5% таких проектов приносят ощутимый рост доходов, остальные застревают на стадии внедрения, не переходя к масштабированию.
Почему же столь перспективная технология буксует?
Во-первых, многие компании фокусируются на модных инструментах, таких как ChatGPT, вместо решения конкретных бизнес-задач. GenAI часто внедряют ради эксперимента, без чёткой стратегии интеграции в рабочие процессы. Это приводит к разрыву между технологией и реальными потребностями бизнеса.
Во-вторых, GenAI требует качественных данных, которых зачастую не хватает. Неструктурированные или неполные данные снижают эффективность моделей, а их подготовка требует значительных ресурсов. Кроме того, внутренние разработки ИИ успешны лишь в 20% случаев, тогда как партнёрства с поставщиками решений дают результат в 67%.
Наконец, ожидания от GenAI часто завышены. Компании рассчитывают на мгновенный эффект, игнорируя необходимость адаптации процессов и обучения сотрудников. Успех же требует фокуса на автоматизации бэк-офиса и чёткого определения целей.
Для прорыва бизнесу нужно переосмыслить подход: ставить конкретные задачи, инвестировать в данные и партнёрства, а также терпеливо выстраивать инфраструктуру. Только так GenAI станет драйвером роста, а не экспериментом ради тренда.
