09.09.2026 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментСоздать работающий прототип искусственного интеллекта сегодня значительно проще, чем довести его до промышленного внедрения. Современные модели позволяют быстро показать убедительный результат, однако именно после успешного пилота начинается самая сложная часть работы. На основе опыта разработки AI-решений для медицины и юриспруденции я разберу, почему многие проекты так и не становятся полноценными продуктами и какие ошибки чаще всего приводят к этому. По данным McKinsey «Global Survey 2025», 88% респондентов сообщили, что в их организации регулярно используют AI хотя бы в одной бизнес-функции. При этом почти две трети организаций ещё не начали масштабировать AI на уровне всей компании. Лишь 39% респондентов сообщили о влиянии AI на EBIT на уровне всей организации. Этот разрыв показателен. Ограничением всё реже становится техническая реализация AI-модели. Основные проблемы начинаются после того, как модель впервые выдала правильный ответ. Похожая картина видна и в российских данных. В исследовании ИСИЭЗ НИУ ВШЭ «Применение искусственного интеллекта в российских компаниях» отмечается, что среди организаций, использующих ИИ, значимыми барьерами остаются не только затраты, но и инфраструктура, нехватка квалифицированных кадров, дефицит данных, сложность интеграции ИИ в бизнес-процессы, законодательные ограничения и качество данных. Пилот должен доказать не только техническую возможность, но и три более важные вещи: организация готова платить за продукт, пользователи хотят его ...
читать далее.
