В сентябре провела митап про ИИ в операционке и, готовясь к нему, прочитала свежие исследования о внедрении ИИ. Когда читала отчеты от Strategy Partners и Сбера, поймала дежавю: многие выводы уж очень схожи с классической автоматизацией 10+ лет назад:

отчет от Strategy Partners: • 82% респондентов называют главным барьером внедрения ИИ долгие согласования, а не технологии: проект теряет актуальность до запуска, бизнес не получает результата; • 55% указывают, что заказчик не понимает собственный процесс — не может описать его и сформулировать задачу; • реальная стоимость проекта в 2-3 раза превышает смету из-за скрытых организационных издержек: ресурсы команды расходуются на ожидание решений и поиск ответственного. • технологические барьеры (данные, интеграция, инфраструктура) представители ИТ относят к решаемым за деньги и время; организационные барьеры деньгами не снимаются. Пока в компании не появится человек, который скажет “делаем” и ответит за результат, внедрение останется экспериментом.

Сбер смотрит со стороны бизнеса, и формулировка ещё жёстче: • Главные барьеры для трансформации связаны не с выбором технологии, а с изменением модели работы сотрудников. Около 42% респондентов приходится на 2 группы барьеров: инерционное развитие и отказ меняться, а также убеждение, что внедрить изменения можно без работы с мотивацией и развития компетенций сотрудников. • По сравнению с 2025 г. компании, внедряющие ИИ, чаще отмечают в качестве барьеров ограничения ИТ систем и сопротивление изменениям: недостаток компетенций остается самым частым барьером, при этом чаще упоминаются разрозненность ИТ-систем, регулирование, безопасность и сопротивление изменениям.

Ничего не напоминает? 😉 В автоматизации было то же самое: одни объясняли провалы тем, что “система не подходит”, “данных нет”, “компетенций нет”. Но проекты, которые не умирали в согласованиях, всегда отличало одно — в бизнесе был человек, который отвечал за процесс и за результат. Технологии за десять лет сменились радикально, а узкое место осталось тем же.

Поэтому, когда я вижу, что компания ищет человека для внедрения ИИ прежде всего со знанием AI-архитектуры, для меня это скорее редфлаг: возможно, компанию увлекает AI-хайп, а не успех внедрения. Технологическая экспертиза и ответственность за процесс внедрения это разные роли и разные компетенции. Иначе мы получаем те самые “90–93% AI-пилотов не доходят до промышленного внедрения”, о которых пишет Strategy Partners.

Интересно, что международные исследования (включу в новый пост) подтверждают ключевой тезис российских: организационные барьеры важнее технологических. Однако, западные исследования сильнее акцентируют финансовые метрики (ROI) и data governance, тогда как российские выделяют бюрократические процессы согласования и отсутствие владельца процесса как критичные барьеры.

Продолжим разговор на следующем митапе 22 октября, чья тема будет вновь «ИИ в операционке». Ссылка на регистрацию