Как не тратить деньги на ненужные ИИ-проекты: 4 ошибки и 1 система

В своей статье автор разбирает четыре реальных кейса, где на бумаге всё красиво, а на практике вылезают грабли. Первая ошибка — экономика не сходится: затраты на интеграцию превышают выгоду от автоматизации. Вторая — неправильно найдено узкое место: усилия направляют на участок, который не тормозит процесс. Третья — перенос ответственности: люди начинают перекладывать на ИИ свои обязанности, и результат рушится. Четвертая — дорогой старт: подготовка данных и инфраструктуры требует столько ресурсов, что проект перестает окупаться.

Решение, которое предлагает Мухин, — конвейер вместо разовых инициатив. Вместо отдельных пилотов компания выстраивает поток задач, где каждый проект проходит стандартную процедуру отбора, оценки и внедрения. Это позволяет отсечь заведомо убыточные проекты с самого начала и не сжигать время, деньги и доверие к технологии.

Автор также делится, какие кейсы оказываются успешными. Как правило, это задачи с четким измеримым эффектом, где данные уже собраны в нужном объеме, а решение легко встраивается в существующие процессы. Главный урок: ключ к успеху — не сама модель, а правильная постановка вопроса и реалистичный расчет выгоды до запуска пилота.