ИИ в бизнесе: 9 из 10 проектов проваливаются — почему и что делать

По данным отчёта MIT NANDA The GenAI Divide, а также материалов Gartner и McKinsey, около 90% корпоративных ИИ-инициатив не достигают стадии production. Автор статьи — Никита Устриков — систематизировал основные причины провалов: отсутствие чёткой бизнес-цели, неготовность данных, слабая интеграция с существующими процессами и переоценка возможностей моделей.

В качестве примеров успешного внедрения приводятся кейсы из опыта БКС и доклада на TechWeek‑2026. Главный вывод: ключ к результату — не в самой модели, а в выстраивании конвейера от идеи до эксплуатации с понятными метриками и быстрым прототипированием.

Статья содержит практические рекомендации по выбору пилотного проекта, оценке ROI и построению ИИ-команды. Полный список источников прилагается.