🚨 95% ИИ-проектов проваливаются MIT выпустил исследование "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" — и цифры оказались жёсткими. Лишь 5% пилотных ИИ-проектов реально ускоряют рост выручки. Остальные — пшик.
📉 Почему так происходит Проблема не в моделях, а в «learning gap» — разрыве между возможностями ИИ и тем, насколько компании умеют его встроить в свои процессы.
🔑 Что это значит для нас, продактов:
- Не верь хайпу: 95% «магии» ИИ разбиваются о процессы и культуру.
- Матчить ИИ-задачу с бизнес-метрикой — must have. «Просто внедрить нейросеть» не работает.
- Начинать лучше с рутинных и массовых задач: поддержка, заявки, документооборот. Те места, где эффект от автоматизации прозрачно считается.
- Умение «приземлить» технологию на конкретный процесс = ключевой навык продакта.
📌 Кейсы из исследования ✔️ IBM с помощью чат-бота автоматизировала почти все запросы сотрудников по HR-политике — и сократила издержки. ❌ McDonald’s свернул проект ИИ-кассира в автокафе: нейросеть путала заказы и добавляла лишние позиции. ❌ Air Canada проиграла суд: чат-бот дал пассажиру неверный совет и компания заплатила компенсацию. ❌ Chicago Sun-Times опубликовала «летний список книг от ИИ» — и только 5 из 15 книг реально существовали.
⚖️ Вывод: искусственный интеллект — не волшебная таблетка. Он усиливает сильные процессы, но убивает слабые.
👉 А ты видел в своей компании примеры, когда ИИ реально помог или наоборот, устроил цирк? Делись в комментариях!
