Этот пост родился из одного моего комментария. Высказал суждение и задумался: а не выдаю ли желаемое за действительное? Пошёл гуглить и открыл для себя «кривую хайпа Гартнера». Тема показалась интересной и достойной отдельного поста. Моего опыта тут нет, и я не специалист в области внедрения ИИ, но свое мнение выскажу 😀

Итак…

Кривая хайпа Гартнера (Gartner Hype Cycle) - это модель распространения и зрелости новых технологий, описывающая динамику ожиданий вокруг инноваций. Показывает, как технология проходит путь от завышенных ожиданий до зрелого понимания бизнесом её реальной ценности.

5 стадий «эволюции» технологии:

1️⃣ Триггер инновации (Innovation Trigger) Появляется новая технология. Она активно обсуждается экспертами, инвесторами и в медиа. Успешных кейсов ещё мало, но интерес быстро растёт. Возникает ощущение, что технология способна сильно изменить отдельные отрасли или даже всю экономику.

2️⃣ Пик завышенных ожиданий (Peak of Inflated Expectations) Вокруг технологии формируется волна хайпа и громких прогнозов. Появляется много проектов и стартапов, пытающихся применить её где только можно. Некоторые достигают успехов, но большинство сталкивается с трудностями.

3️⃣ Пропасть разочарования (Trough of Disillusionment) После первых неудач интерес к технологии резко падает. Проекты закрываются, инвестиции сокращаются, появляется больше скепсиса. "В игре" остаются только те компании, которые реально понимают возможности и ограничения технологии.

4️⃣ Склон просветления (Slope of Enlightenment) Постепенно появляется более глубокое понимание, где технология действительно приносит бизнесу ценность. Компании находят реальные сценарии её применения и осмысленно внедряют в свои бизнес-модели. Количество успешных кейсов растёт.

5️⃣ Плато продуктивности (Plateau of Productivity) Технология становится зрелой и широко используется. Понимание её преимуществ и ограничений стабилизируется, формируются стандарты и best practices ее применения. Технология становится частью новой реальности.

Вот пара свежих примеров из XXI века:

Big Data ❌ В начале 2010-х возникла идея, что сами по себе большие массивы данных дают компаниям конкурентное преимущество. Бизнес активно строил хранилища данных и инвестировал в инфраструктуру, часто без понимания конкретной бизнес-ценности этих действий. ✅ Постепенно фокус сместился с накопления данных на их практическое использование. Сегодня аналитика применяется более точечно и осознанно, а массовое увлечение big data осталось в прошлом.

Блокчейн ❌ В середине 2010-х вокруг блокчейна была огромная волна ожиданий. Сотни стартапов пытались применять его во всех отраслях. Очень быстро стало понятно, что технология полезна далеко не везде. ✅ После периода разочарования бизнес нашёл более узкие, но реальные области применения этой технологии: криптовалюты, финтех и пр.

Ситуация с внедрением ИИ сегодня очень напоминает мне ранние стадии кривой Гартнера. После появления мощных моделей и инфраструктуры (ChatGPT, Gemini и пр.), бизнес уверился, что ИИ способен решать любые задачи. Зачастую компании внедряют ИИ-инструменты чтобы «быть в тренде», не имея чёткой бизнес-цели и не понимая всей сложности задачи. "А что, Динамо бежит? - Все бегут!".

При этом уже становится ясно, что без качественных данных, оптимизированных процессов и новой управленческой культуры ИИ малоэффективен. А это совсем другие задачи, требующие системного и глубокого подхода. Иначе ИИ-хаос остаётся хаосом. Да и вообще, образ волшебной палочки постепенно уходит в прошлое. Полагаю, в ближайшие годы нас наверняка ждёт "пауза на размышления" и вторая, более зрелая, волна внедрения ИИ.

Подводя итоги:

🔆 Период завышенных ожиданий от ИИ - нормальная стадия развития новой технологии. Все пройдёт, и это тоже.

🔆 Сам по себе хайп не означает, что технология бесполезна (привет, Капитан Очевидность!). Неэффективным пока может быть применение в отсутствие зрелой культуры.

🔆 Задача руководителя сейчас - не игнорировать нейросети, но и не поддаваться хайпу. Рассматривать их как инструмент решения конкретных задач, а не универсальную панацею.