Компании тратят миллионы на AI — и не могут измерить результат. Это не баг технологии. 🤖
По данным McKinsey, меньше 30% AI-инициатив доходят до промышленного масштаба. Я вижу это на аудитах снова и снова. Одни и те же пять причин.
— Автоматизируют процесс, который надо сначала починить. AI масштабирует хаос, а не убирает его. Если процесс теряет 20% на переделках — после внедрения теряет 20% быстрее.
— Считают экономию в человеко-часах, а не в деньгах. «Мы экономим 40 часов в неделю» — звучит красиво. Но если эти 40 часов не транслируются в сокращение ФОТ или рост выручки, ROI равен нулю.
— Нет владельца результата. По данным Gartner, в 60% провальных AI-проектов не было назначено лицо, отвечающее за бизнес-метрику. IT внедрило, а бизнес не принял.
— Пилот не масштабируется. Пилот на 10 человек дал результат. На 200 — сломался. Потому что архитектуру данных, интеграции и управление изменениями не заложили в начале.
— Горизонт окупаемости не определён заранее. Проект запустили без ответа на вопрос: «Когда и по каким метрикам мы считаем его успешным?» Через год никто не знает — окупилось или нет.
💡 Вывод: AI не окупается сам по себе. Он окупается только когда правильно поставлен вопрос до старта — что именно мы меняем в P&L.
Хотите разбор вашего AI-проекта на предмет этих рисков — Контакты для связи в шапке профиля. 📩
