В ИИ-консалтинг пришёл новый жанр: продавать громкие слова вместо проверяемой экспертизы. Хайп! Что еще сказать?

На рынке всё чаще появляются “эксперты”, которые обещают научить бизнес безопасно и эффективно внедрять ИИ, настроить метрики, протоколы, рамки, карты роста и “системную выгоду” — но за этой витриной часто нет внятной доказательной базы.

Снаружи это выглядит солидно: правильная терминология, уверенный тон, разговоры о трансформации и управленческом контроле. По сути же клиенту нередко продают не результат, а образ результата.

Вот как устроена типичная схема. Сначала человек заявляет, что умеет “внедрять LLM в стратегию компании”, “оценивать качество генераций” и “формировать протоколы для разных уровней сотрудников”. Потом добавляет внушительные цифры: десятки проектов, сотни выступлений, якобы работа с крупными брендами и государственными структурами. Но когда начинаешь искать конкретику, выясняется неприятная вещь: нет полноценного кейс-стади, нет понятных метрик “до/после”, нет раскрытой роли эксперта в проекте и нет независимой верификации результата.

Это и есть главный маркер псевдоэкспертности: много слов, мало проверяемых следов.

Если у человека действительно есть сильная практика, он не боится показать, как выглядела задача, какие были ограничения, почему выбрали именно этот подход и что реально изменилось после внедрения. Если вместо этого вам показывают только красивую легенду, набор ценностей и туманную “философию роста”, это уже не консалтинг, а хорошо упакованная вера в собственный бренд. Особенно показательно, когда у человека есть реальный академический или гуманитарный бэкграунд, но публично он продаётся как универсальный специалист сразу по всему: от образования и музеев до госструктур и крупных корпораций. Такой переход сам по себе не преступление. Но он требует максимально жёсткой проверки, потому что широкое позиционирование часто маскирует узкую или совсем не ту компетенцию, которую клиент ожидает купить. Именно здесь и возникает разрыв между тем, что заявлено, и тем, что подтверждено.

Что особенно настораживает: • “Системная выгода” без внятной методики. • “Метрики” без формул и примеров. • “Проекты с крупными брендами” без кейсов и результатов. • “10 лет опыта” без понятной профессиональной траектории. • “200 выступлений” без публичного реестра. • Большой акцент на образе, а не на проверяемой практике.

В ИИ сейчас легко выглядеть умным. Гораздо сложнее показать, что после твоей работы у клиента действительно стало меньше ошибок, быстрее процессы, выше качество решений и понятнее зона ответственности.

Лучший фильтр для рынка один: не слушать, как красиво человек говорит, а проверять, что он может доказать. Вывод простой: если эксперт продаёт вам “философию ИИ”, “ритуал взросления” и “системную трансформацию”, но не показывает прозрачные кейсы и измеримые результаты, перед вами может быть не специалист, а мастер убедительной упаковки.