В "Сколково" назвали шесть главных ошибок при внедрении ИИ в бизнес

2025-09-22T21:01:00Z — До 95% компаний в России и мире внедряют ИИ без необходимой отдачи и не окупают инвестиции. Причина — в шести распространенных ошибках, не связанных с высокими технологиями и "железом", показало исследование Школы управления "Сколково".

---

До 95% компаний в России и мире внедряют ИИ без необходимой отдачи и не окупают инвестиции. Причина — в шести распространенных ошибках, не связанных с высокими технологиями и "железом", показало исследование Школы управления "Сколково".

Эксперты изучили опыт внедрения ИИ в 25 отраслях и выявили главные причины неудач проектов, которые может избежать любой бизнес.

1. Неверный выбор формы и культуры работы с информацией. Успешность ИИ-проекта в компании зависит от культуры работы с получаемой информацией и принятием решений. Самый успешный - data-driven подход, когда решающим аргументом служит эксперимент или результат анализа данных;

2. Низкое качество и хаотичность исходных данных в компании. Если корпоративная система переполнена дублями, устаревшими файлами и несовместимыми форматами, то даже лучшие алгоритмы не работают;

3. Стремление максимально автоматизировать все процессы и функции в компании. Максимальный эффект достигается при грамотном сочетании режимов: ИИ усиливает или заменяет человека там, где это оправдано, а ключевые процессы остаются за людьми.

4. Когнитивная дистанция и отсутствие взаимопонимания в коллективе компании. Чем больше разрыв в языке и мышлении у топ-менеджеров, владельцев процессов и разработчиков, тем больше проекты буксуют из-за недоверия и срывов сроков.

5. Внедрение ИИ-проектов без последующего регулярного анализа эффективности. Проекты, где команды показывают результат короткими циклами быстрее выявляют ошибки и корректируют ожидания. Напротив, длинные изолированные спринты без демонстрации промежуточных версий приводят к накоплению ошибок, росту недоверия и увеличению рисков провала.

6. Использование устаревших методов анализа эффективности внедряемых ИИ-процессов. Анализ показал: классический метод CRISP-DMего отраслевые продолжения (DataPro, CRISP-ML(Q), MAISTRO) задали высокие стандарты работы с данными, но почти не учитывали управленческие и культурные барьеры. Из-за этого даже технически безупречные решения нередко оказывались невостребованными в компаниях.

Авторы предлагают свои рекомендации к фреймворку внедрения ИИ, в центр которого нужно ставить целенаправленное управление когнитивной дистанцией и мониторинг принятия нового решения пользователями. Это приносит реальную пользу, например, команда делает шаг вперед, показывает промежуточный результат, получает комментарии от бизнеса и дорабатывает продукт с их учетом. Такой ритм, по мнению экспертов, помогает держать участников "на одной волне" и превращает разницу в подходах в источник знаний, а не конфликтов.

Читайте также:

2025-09-23T08:54:41Z

В России призвали законодательно урегулировать использование ИИ

Для противодействия кибермошенникам необходимо запретить разработку с помощью нейросети и распространение вредоносного ПО, заявил НСН эксперт по кибербезопасности Александр Дворянский.

2025-09-25T06:23:23Z

Как бизнесу найти баланс между рисками и инновациями

Знаете, в чем главный парадокс современных технологий? Инновационные компании и стартапы тратят миллионы на разработку прорывных решений, а потом годами не могут найти тех, кто рискнет их внедрить. Мы видим десятки таких случаев: потрясающие идеи, реально способные изменить целые отрасли, упираются в стену недоверия.

2025-09-23T03:07:02Z

Более 80% управленцев отмечают киберугрозы ключевым фактором риска для бизнеса

МОСКВА, 23 сентября. /ТАСС/. Топ-менеджеры в 2025 году отмечают рост угроз в сфере цифровизации на 26% по сравнению с прошлым годом. При этом, по мнению 81% управленцев, киберугрозы являются ключевым фактором риска для бизнеса.

2025-09-23T16:57:30Z

Аналитики увидели угрозы для банков из-за внедрения систем на основе ИИ

В ближайшие несколько лет решения на базе искусственного интеллекта (ИИ) радикально изменят банковский сектор по всему миру. Аналитики полагают, что стремление банков оптимизировать собственные процессы за счет использования нейросетей столкнется с тем, что управление деньгами со стороны клиентов банков возьмут на себя ИИ-агенты, которые будут игнорировать маркетинговые инструменты банков.

2025-09-24T08:43:00Z

Банк России оценит возможность расширения доступа к данным для обучения ИИ

Банк России планирует рассмотреть возможность реализации мероприятий, направленных на повышение доступа разработчиков и потребителей к данным, необходимым для обучения моделей искусственного интеллекта (ИИ), говорится в докладе регулятора "Национальная цифровая инфраструктура финансового рынка".Обеспечение удобных и безопасных механизмов обмена данными между государством, бизнесом и гражданами для применения ИИ на финансовом рынке регулятор называет одним из перспективных направлений развития национальной цифровой инфраструктуры."Учитывая, что решения все чаще принимаются и на основе данных, и на моделях ИИ, качество самих данных становится ключевым фактором развития моделей ИИ на финансовом рынке, а также влияет на уровень доверия к этой технологии", - сказано в докладе.ЦБ, помимо повышения качества данных, отмечает важность разработки с участием регулятора комплексной архитектуры данных на финансовом рынке.Банк России в июле разработал и направил в финансовые организации кодекс этики в сфере разработки и применения ИИ.