Топ-5 критических ошибок при внедрении ИИ: как не потерять деньги

2025-07-01 09:26

В современных реалиях ИИ оказался в числе критически важных инструментов для обеспечения конкурентоспособности компаний. Он берёт как рутинные, так и сложные задачи. Однако статистика свидетельствует о тревожной ситуации: по данным экспертов, более половины проектов, связанных с внедрением ИИ, заканчиваются неудачей, а до 87% и вовсе не достигают стадии практической реализации из-за недостаточного доверия или сложности с внедрением. Есть примеры, как бизнесмены вкладывали значительные средства, но вместо ожидаемых прорывных изменений получили проблемы и разочарование. В нашем материале мы делимся пошаговой инструкцией, как не ошибиться при внедрении ИИ в ваше дело. Эта статья основана на последних данных исследований бизнес-корпораций и исследовательских центров, занимающихся изучением и влиянием AI на бизнес-процессы.

Ошибка №1: Нет стратегии

Самой распространенной и дорогостоящей ошибкой является внедрение ИИ без четко сформулированных целей и задач. Многие руководители рассматривают искусственный интеллект как универсальное средство для решения любых проблем, пренебрегая необходимостью разработки стратегического плана.

«Зачастую предпринимаются попытки автоматизировать неэффективные или неорганизованные процессы, что приводит к незначительным результатам от использования ИИ», — отмечает глава Ainergy Александр Стародубцев.

Отличным примером здесь служит McDonald's, который вместе с IBM внедрил систему заказов на основе ИИ. Проект свернули через три года из-за многочисленных ошибок: система могла добавить 260 наггетсов в заказ вместо одного. Причиной провала стала недостаточная проверка в реальных условиях и завышенные ожидания от технологии.

Как избежать

Прежде чем приступить к внедрению ИИ, необходимо провести тщательный анализ существующих бизнес-процессов. Определите конкретные задачи, которые должен решать искусственный интеллект, и установите измеримые показатели эффективности (KPI) для оценки успешности проекта.

Ошибка №2: Пренебрежение качеством данных

Качество данных играет решающую роль для успешной работы моделей ИИ. Даже самые передовые алгоритмы окажутся бесполезными, если они обучаются на неточной, устаревшей или необъективной информации. Действует принцип GIGO: "Мусор на входе - мусор на выходе".

Корпорация Amazon столкнулась с этой проблемой при разработке системы подбора персонала на основе ИИ. Проект был закрыт через три года, поскольку алгоритм проявлял гендерную дискриминацию, занижая оценки кандидатов-женщин. Причина заключалась в том, что система обучалась на данных за предыдущее десятилетие, когда в штате Amazon преобладали мужчины.

«Многие компании начинают работу с ИИ, не уделяя должного внимания сбору и проверке информации. Это приводит к тому, что алгоритмы обучаются на ошибочных или неполных данных, что в конечном итоге искажает результаты», — предупреждает Сергей Рабусов из BARS Agency.

Как избежать

Проведите тщательный аудит данных перед началом проекта. Очистите, структурируйте и актуализируйте информацию. Если у вас нет опыта работы с данными, обратитесь к специалистам.

Ошибка №3: Недооценка затрат на обучение персонала

Внедрение ИИ влечет за собой изменения в рабочих процессах, однако многие компании забывают подготовить сотрудников к этим изменениям. Это приводит к сопротивлению персонала и неэффективному использованию новых технологий.

Компания Mr. Cooper потратила полтора года на разработку интеллектуальной системы рекомендаций для агентов службы поддержки. Однако выяснилось, что сотрудники просто не используют систему, поскольку рекомендации оказались нерелевантными. Проблема заключалась не только в качестве данных, но и в том, что агенты не получили необходимого обучения для работы с новым инструментом.

Основные проблемы с персоналом:

Кадровый дефицит — нехватка специалистов по ИИ на рынке
Сопротивление изменениям — сотрудники воспринимают ИИ как угрозу рабочим местам
Недостаток понимания — 62% владельцев малого бизнеса не понимают, как ИИ может быть полезен

Как избежать

Разработайте комплексную программу обучения персонала. Объясните сотрудникам, как ИИ может повысить их эффективность, а не заменить их. Инвестируйте в переподготовку кадров и создание новых должностей.

Ошибка №4: Слепое доверие к результатам неспециализированного ИИ

Одной из самых опасных ошибок является безоговорочное доверие решениям, принятым искусственным интеллектом, без их проверки. ИИ – это мощный инструмент, но он может ошибаться в случаях, если он не рассчитан специально для бизнес-задач.

«Искусственный интеллект — отличный вспомогательный инструмент, но он не должен быть единственным источником информации для принятия решений», — напомнил генеральный директор digital-агентства Notamedia Максим Малышев.

Как избежать:

Оставляйте возможность для человеческого контроля. Создайте систему проверки критически важных решений ИИ. Регулярно анализируйте результаты работы системы.

Ошибка №5: Недооценка технических и финансовых ресурсов

Многие компании приступают к проектам в области ИИ, не осознавая реальных затрат на их реализацию. Речь идет не только о приобретении программного обеспечения, но и о вычислительных мощностях, инфраструктуре, технической поддержке и постоянном обновлении систем. Данная ошибка в большей мере касается "больших" игроков. В случае с МСБ ситуация несколько иная, ведь в их распоряжении могут быть "готовые" площадки, специализирующиеся на бизнес-задачах, которые не требуют обучения персонала, обновления системы и техподдержки.

Однако этим благом пользуются далеко не все предприниматели. По данным исследований, 55% владельцев малого бизнеса считают стоимость внедрения ИИ слишком высокой. Это создает препятствия для многих компаний, особенно для стартапов и малых предприятий.

Как избежать

Составьте подробный бюджет проекта, включающий все этапы, от разработки до технической поддержки. Рассмотрите возможность использования готовых решений вместо разработки с нуля. Например, для российского бизнеса существует платформа Komanda.ai — специализированное решение, которое автоматизирует 289 бизнес-задач без необходимости дорогостоящей разработки. Платформа работает без VPN, обеспечивает полную безопасность данных и не требует обучения сотрудников, что значительно снижает общие затраты на внедрение ИИ.

Реальные последствия ошибок

Ошибки, допущенные при внедрении ИИ, могут стоить компаниям не только финансовых потерь, но и ущерба репутации. Microsoft пришлось приносить извинения за чат-бота Tay, который за сутки общения с пользователями Twitter перенял расистские высказывания. Соцсети в свою очередь сталкивались с проблемой группировки рекламных аудиторий на основе антисемитских настроений.

Типичная ошибка:

«Компания тратит огромные деньги, алгоритмы обучают на некачественных данных, ожидания от ИИ не оправдываются, автоматизируют не то, что действительно необходимо. Пример: бизнес хочет "умный" чат-бот, но не учитывает реальные потребности клиентов. В итоге бот раздражает людей, а служба поддержки по-прежнему перегружена жалобами», — делится глава ИТ АО "Свой Банк" Александр Мезенцев.

Рекомендации для успешного внедрения:

Начните с малого: выберите одну конкретную задачу для пилотного проекта.

Инвестируйте в данные: качественные данные важнее сложных алгоритмов.

Подготовьте команду: обучение персонала так же важно, как и техническая реализация.

Сохраняйте контроль: ИИ должен дополнять человеческие решения, а не заменять их.

Планируйте на долгосрочную перспективу: успешное внедрение ИИ требует времени и постоянной оптимизации.

Искусственный интеллект способен запустить ваш бизнес в космос, но только при условии грамотного подхода к его внедрению. Избегая описанных ошибок и следуя проверенным практикам, компании могут превратить ИИ из источника убытков в мощный инструмент роста и повышения конкурентоспособности.

Источники: РБК, Euronews, Компьютерра, AiWave.Life, allsee