Почему ИИ-проекты не доходят до промышленного внедрения?

На конференции AI Cases Conf 2026 состоялся круглый стол «Данные, деньги, два завода: как ИИ внедряют в производстве и промышленности». Его модератором выступил Константин Андреев, заместитель председателя правления ИТ-интегратора Globus.

Вместе с участниками дискуссии Анной Фединой, CIO АО «РТ-ОСБ», Михаилом Бурмистровым, руководителем направления ИИ «Эконива», Владом Уткиным, директором по ИТ «Технониколь» и Романом Ли, совладельцем «Экоторг», генеральным директором ООО «Фьютех», обсудили, почему успешный эксперимент с ИИ не всегда превращается в работающий бизнес-инструмент.

Спикеры разобрали три ключевых фактора: ➡ Данные. Почему внедрение ИИ может остановиться ещё до обучения модели и насколько качество и доступность производственных данных определяют успех проекта ➡ Деньги. Как оценивать экономический эффект от внедрения и что делать с проектами, которые не оправдали вложений ➡ Люди. Как преодолеть сопротивление сотрудников, которые привыкли работать по старым правилам, и добиться реального использования новых инструментов

Отдельный интерес дискуссии – разные подходы к внедрению ИИ в крупных корпорациях и более компактном бизнесе. Участники обсуждали не только успешные кейсы, но и ошибки, неоправданные расходы и решения, которые пришлось пересматривать.

〰 Константин Андреев: «На мой взгляд, главная сложность внедрения ИИ в промышленности не столько в самих технологиях, сколько в готовности бизнеса к изменениям. При этом у крупных корпораций и небольших компаний совершенно разные условия и возможности для внедрения. Универсального сценария нет: важно отталкиваться от конкретных бизнес-задач, возможностей компании и реального эффекта, который технология должна принести».

Для Globus эта повестка напрямую связана с практикой: компания занимается проектами в области машинного обучения и компьютерного зрения с 2017 года, а также развивает собственные ИИ-продукты и ИИ-агентов.