07.04.2026  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Когда мы говорим об ИИ-проектах, на уровне пилота результаты часто впечатляют: точность растёт, процессы ускоряются, а экономический эффект кажется очевидным. Но между успешным пилотом и устойчивой промышленной системой лежит пропасть. Именно в этой точке большинство инициатив ломается. Модели, которые хорошо работали в лабораторных условиях, начинают деградировать в реальной среде. Данные оказываются нестабильными, процессы — неготовыми к изменениям, а бизнес не до конца понимает, как встроить ИИ в операционную структуру компании. Построить работающий пилот — это 10-15% пути. Остальные 85% — это превращение модели в систему, которая приносит бизнесу деньги, а не головную боль. Такой вывод мы вынесли из нашей трехлетней практики реализации проектов по внедрению ИИ в крупных компаниях — от прогнозирования спроса в FMCG до компьютерного зрения на строительных площадках. Разберём, что именно ломается при переходе от пилота к продуктиву, и как выстроить экономику ИИ-продукта так, чтобы проект не умер после первой презентации совету директоров. Почему 70% пилотов не доживают до продуктива Пилот — это демонстрация возможности, а продуктив — это эксплуатация в сложной системе с экономикой, ответственностью и рисками. Между этими двумя состояниями возникает несколько типовых разрывов. Обычно сценарий выглядит так: команда data science за 2-3 месяца собирает модель на исторических данных, показывает хорошие метрики на тесте, получает одобрение руководства. А затем проект замирает. По ... читать далее.