🎯 Операционный директор садится за стол переговоров об AI с двумя страхами одновременно.
Принести CEO пилот на один узкий процесс — «слишком мелко, как будто боюсь думать масштабно». Подписать контракт на большую платформу — «а если не взлетит, отвечать буду я».
Три компании выбрали три разных ответа на этот страх.
⚙️ BMW взяла максимально узкую задачу — computer vision на одной линии контроля качества. Эффект — за недели, риск — почти нулевой, потому что масштабировать там особо нечего.
🤖 FANUC пошла на уровень выше — предиктивная аналитика для всего парка роботов. Логика горизонтальная, эффект накапливается по мере данных.
🏭 GE Predix поставила на платформу целиком — единую IoT-инфраструктуру под множество процессов сразу. Без владельца конкретной метрики такая платформа рискует остаться дорогой технической конструкцией без адресата.
📊 По разным оценкам отраслевых обзоров, порядка 55% промышленных AI-проектов в РФ всё ещё в пилотах, и только около 15% доходят до промышленного внедрения.
Есть и обратный сценарий — пилот покраски на одной линии, который спроектировали с самого начала как этап перехода в серию, а не как разовый эксперимент. Разница была не в амбициозности идеи, а в том, что путь от пилота к масштабу продумали заранее.
Дело не в том, кто прав — BMW или GE. Дело в том, какая ошибка привычнее вам.
❓ Где ваша компания чаще ошибается: выбирает слишком маленький пилот или слишком большую платформу?
