4 грабли ИИ-пилотов для бизнеса и один конвейер, который их обходит

По опыту К2Тех, большинство ИИ-проектов для крупного бизнеса срываются не из-за качества модели — оно часто достигает 80–90%. Проблемы в другом: экономика не сходится, автоматизируют не тот участок, данные не подтверждают гипотезу, или стоимость внедрения перевешивает выгоду. Разобраны четыре типовых кейса с граблями.

Первая ошибка — экономика не сходится: например, модель экономит 1 млн рублей, а инфраструктура и интеграция стоят 3 млн. Вторая — неправильно выбрано узкое место: автоматизируют этап, который не является бутылочным горлышком процесса. Третья — перенос ответственности: ИИ пытаются заставить решать задачу, за которую должен отвечать человек. Четвёртая — дорогой старт: пилот требует слишком много данных или вычислительных мощностей, не окупаясь.

Вместо разовых пилотов автор предлагает «конвейер» — систему повторяемых шагов: проверка гипотезы на реальных данных, расчёт ROI, поиск узкого места, минимальный прототип, итеративное масштабирование. Успешные кейсы — те, где ИИ встраивается в уже существующий процесс, решая конкретную измеримую проблему.