Сейчас в среднем по рынку РФ компании дают сотрудникам доступ к нейросетям, обучают, а через год не могут показать ни одного измеримого результата. По данным MIT за 2025 год так заканчиваются около 95 процентов корпоративных проектов с генеративным ИИ. Сотрудник экономит час в день, но этот час никто не считает, и в регламенте ничего не меняется.

В компаниях, где ИИ окупается, схема одна: Центр держит технику: условную платформу, доступ к моделям, защищённый контур, правила безопасности и общий реестр, чтобы отделы не строили одно и то же дважды. Подразделения (спицы) держат своё: процесс, данные и результат. У каждого внедрения есть хозяин в подразделении и цифра в часах или деньгах. Задачи делятся на три типа, и смешивать их нельзя.

Готовые кнопки для всех: расшифровать встречу, найти в документах, сократить текст. Проект не нужен, нужно рассказать людям, что кнопка есть.

Задача одного подразделения: расчёты по договорам, сверка, типовые документы. Нужен проект с замером до старта, хозяином и замером через девяносто дней. Продукт для внешних клиентов. Отдельная дорожка со своими правилами. Давление сверху нужно, иначе нейросетью пользуются только энтузиасты. Требовать имеет смысл отчёт о сэкономленных часах и деньгах. Число пользователей нейросети о результате ничего не говорит. В каждом подразделении нужен человек, который переводит боль процесса в задачу. Это сотрудник из бизнеса, знающий процесс изнутри, а не программист. Ему нужны время и прямой канал к центру. Без такого человека подразделение ничего не получит, какой бы хорошей ни была платформа. Порядок работы: список того, на что уходят часы, замер, один процесс с хозяином, потом нейросеть. Если эффект нельзя измерить, строить не надо.