10 сентября 2025 г.

Валентина Шумилова

Искусственный интеллект сегодня — это реальный инструмент повышения эффективности бизнеса. От ритейла до девелопмента — компании активно внедряют ИИ-решения, но, по статистике, большой процент таких проектов заканчиваются провалом. Почему? Разбираемся вместе с Валентиной Шумиловой, бизнес-консультантом и учредителем ГК «Руполис», в самых частых ошибках, которые приводят к потере денег и репутации.

В эпоху цифровой трансформации искусственный интеллект стал неотъемлемой частью стратегии развития многих компаний. Согласно исследованию McKinsey, к 2030 году ИИ может увеличить мировой ВВП на 13 триллионов долларов. Однако, как показывает практика, не все проекты по внедрению ИИ одинаково успешны. Многие компании сталкиваются с серьезными трудностями и в итоге не получают ожидаемой отдачи от инвестиций.

Почему так происходит? Чаще всего причина кроется в неправильном подходе к внедрению ИИ. Вместо того чтобы тщательно планировать и анализировать, компании бросаются в омут с головой, совершая одни и те же ошибки.

Ошибка № 1. Внедрение «ради моды»

Многие компании действуют по принципу «у конкурента есть — и нам срочно нужно». Они покупают подписки на Chat GPT или корпоративные лицензии на дорогие платформы, но никто толком не понимает, какую именно задачу ИИ решает в их бизнесе.

В итоге отдел маркетинга «играется» с текстами, HR пробует писать должностные инструкции, а отдел продаж продолжает вручную обрабатывать заявки по старой схеме. Инструмент есть, но пользы от него — 0: сотрудники тратят время, руководство раздражается, а бюджет уже исчерпан.

Как избежать:

  • Начните с конкретного запроса: «мы хотим сократить время подготовки отчетов с 5 часов до 30 минут» или «нам нужно автоматизировать обработку входящих заявок».

  • Проверьте, подходит ли для этого ИИ, и выберите инструмент для решения задачи.

  • Только после этого выделяйте бюджет и внедряйте решение.

Ошибка № 2. Покупка дорогих решений без тестирования

Зачастую происходит так: вдохновленный речью представителя компании-разработчика на конференции, руководитель подписывает контракт на внедрение дорогостоящей системы, но на практике оказывается, что интерфейс сложен в освоении для сотрудников, половина функций избыточна, интеграция с используемыми CRM или 1С требует дополнительных финансовых вложений, а эффективность решения не проверена на реальных бизнес-процессах. В итоге проект замораживается, а компания несёт многомиллионные убытки.

Как избежать:

  • Не покупайте «кота в мешке». Сначала проведите пилотный проект: возьмите один конкретный процесс (например, обработку входящих заявок или подготовку типовых договоров);

  • Дайте сотрудникам 2–3 недели на тестирование инструмента в реальных условиях;

  • Сравните: сколько времени они тратили до этого, сколько — после и есть ли экономия.

  • Если результат есть — масштабируйте. Если нет — ищите другое решение.

Ошибка № 3. Игнорирование обучения сотрудников

Внедрение ИИ-платформы без надлежащего обучения персонала приводит к тому, что часть сотрудников отказывается от использования новой системы, предпочитая привычные методы работы («мы и так справляемся»), в то время как другие осваивают лишь незначительную часть функционала. В результате компания несет затраты на внедрение, но не получает сопоставимой отдачи.

Как избежать:

  • Включите обучение в план внедрения;

  • Проводите короткие мастер-классы «как работать с инструментом для решения конкретной задачи»;

  • Покажите сотрудникам, какую выгоду они получат: меньше рутины → больше времени на важные дела.

Ошибка № 4. Завышенные ожидания

Нередко можно столкнуться с завышенными ожиданиями, когда руководство полагает, что «ИИ за месяц заменит отдел продаж» Однако уже через короткое время становится очевидно, что клиенты недовольны, а сотрудники теряют мотивацию. Такой исход приводит к разочарованию и формированию негативного отношения к любым будущим инициативам в области ИИ.

Как избежать:

  • Внедряйте постепенно: сначала один процесс, затем масштабируйте;

  • Ставьте реальные KPI: «сократить время подготовки отчета на 40 %» вместо «увеличить продажи в 2 раза».

Ошибка № 5. Игнорирование безопасности

Существует серьезный риск того, что сотрудники, не осознавая последствий, загружают конфиденциальную информацию, такую как договоры, паспортные данные клиентов или финансовые отчеты, в общедоступные облачные сервисы. В результате через некоторое время эти данные могут оказаться в открытом доступе, что чревато утечкой информации, штрафными санкциями и потерей доверия со стороны клиентов и партнеров.

Как избежать:

  • Используйте корпоративные версии сервисов с закрытым контуром;

  • Пропишите правила: какие данные можно загружать, а какие нет;

  • Регулярно проверяйте соблюдение правил.

Ошибка № 6. Автоматизация хаоса

Автоматизация неэффективных или неправильно выстроенных бизнес-процессов не только не приносит пользы, но и усугубляет существующий хаос. Например, если в компании наблюдается проблема с потерей заявок между отделами, внедрение чат-бота лишь ускорит процесс «слива» потенциальных клиентов.

Как избежать:

  • Перед автоматизацией опишите процесс на бумаге;

  • Убирайте лишние звенья, дубликаты и точки потери;

  • Только после этого запускайте ИИ.

Ошибка № 7. Отсутствие ответственного за проект

Несогласованные действия различных подразделений, когда каждый отдел внедряет собственные решения (один использует Chat GPT для переписки, другой подключает платную платформу, а третий разрабатывает собственные инструменты), приводят к разрозненным инициативам и отсутствию единой стратегии внедрения ИИ в компании.

Как избежать:

  • Назначьте одного руководителя проекта (директора по информационным технологиям, руководителя отдела инноваций или доверенного менеджера);

  • Наделите его полномочиями и возложите на него ответственность за результат;

  • Соберите команду для внедрения (IT-специалисты, бизнесмены, юристы).

Ошибка № 8. Полный отказ от экспертов

Когда руководство компании принимает решение самостоятельно разобраться во всех тонкостях внедрения ИИ, игнорируя необходимость привлечения экспертов, это приводит к потере времени и ресурсов, а также к внедрению решений, которые не поддаются масштабированию или нарушают существующие бизнес-процессы. В конечном итоге затраты на самостоятельные попытки оказываются выше стоимости услуг профессионального консультанта.

Как избежать:

  • На начальном этапе привлеките стороннего эксперта или компанию, которая уже внедряла ИИ в аналогичной сфере;

  • Используйте их опыт, чтобы не наступить на те же грабли;

  • Далее — развивайте внутреннюю экспертизу.

Ошибка № 9. Отсутствие экономического обоснования проекта

Решение о внедрении ИИ, продиктованное лишь стремлением соответствовать модным тенденциям, без предварительной оценки потенциальной выгоды или экономии, зачастую приводит к тому, что проект не окупается, вызывая разочарование руководства и потерю инвестиций.

Как избежать:

  • Перед запуском рассчитайте рентабельность инвестиций: сколько стоят лицензия, интеграция, обучение;

  • Определите порог окупаемости: через сколько месяцев инвестиции окупятся.

  • Если цифры не сходятся, проект лучше приостановить до пересчёта.

Ошибка № 10. Отсутствие контроля качества данных

Эффективность искусственного интеллекта напрямую зависит от качества и актуальности используемых данных. Если ИИ «скармливают» неструктурированные, устаревшие или разрозненные данные, то и результаты его работы будут неточными и бесполезными. Например, чат-бот, обученный на устаревшей информации о тарифах и акциях, будет дезинформировать клиентов, предлагая им неактуальные предложения.

Как избежать:

  • Назначьте ответственных за чистоту и актуальность данных;

  • Стандартизируйте форматы (единый шаблон документов, обновление CRM);

  • Настройте регулярную проверку и обновление базы.

Перечисленные ошибки имеют общий негативный эффект — нерациональное использование времени и финансовых ресурсов. Однако при грамотном подходе к внедрению ИИ можно добиться значительных улучшений в различных аспектах деятельности компании, включая экономию рабочего времени сотрудников (до 30–40 %), снижение операционных издержек, ускорение процесса проверки гипотез и укрепление конкурентных позиций на рынке.

Краткий вывод

Внедрение искусственного интеллекта может стать мощным двигателем роста для бизнеса, однако без грамотного подхода, четкого планирования и учета потенциальных рисков инвестиции в ИИ могут обернуться пустой тратой времени и денег. Избегая распространенных ошибок компании могут значительно повысить свои шансы на успех и получить реальную отдачу от внедрения ИИ, что в конечном итоге приведет к повышению эффективности, снижению затрат и укреплению конкурентных позиций на рынке.

Источник: Валентина Шумилова, бизнес-консультант и учредитель ГК «Руполис»