Почему большинство ИИ-проектов терпят неудачу

Фраза «давайте внедрим ИИ» задаёт направление обсуждения, в котором внимание сразу сосредоточено на технологии.

Проект получает бюджет, сроки и ресурсы, а вот цели формулируются только по ходу работы. Руководство начинает формулировать цель использования и уточняет задачи уже после старта.

Инициатива редко исходит от продукта. Продуктовые команды подключаются на этапе реализации и стараются встроить ИИ в существующие процессы. Модель работает как отдельная сущность и слабо связана с основными показателями. Ответственность за результат распределена между участниками.

В процессе работы внимание концентрируется на промежуточных результатах: обучении модели, создании прототипа, подготовке демонстраций. Это создаёт ощущение прогресса, хотя влияние ИИ на продукт остаётся неясным и трудно измеримым.

Такие проекты формально выполняют этапы разработки, но редко приводят к заметным изменениям. Причина заложена в самом начале: ИИ запускается как показатель для отчётности, а не как инструмент для решения конкретной задачи.

В большинстве ИИ-проектов настоящим узким местом оказываются данные. Реальность корпоративных систем часто далека от этого. Источники разрозненные, записи неполные, структура меняется без уведомлений, а нужные метрики часто не собираются вовсе.

Большую часть времени в проектах уходит не на обучение моделей, а на подготовку данных. Очистка, проверка, согласование форматов и исправление ошибок занимает недели и месяцы, но почти никогда не отражается в отчётах руководства. Именно эта работа определяет, насколько модель будет полезна и насколько её результаты можно применять в продукте.

Типичные ошибки повторяются из проекта в проект. Данных нет в нужном объёме, история событий неполная, показатели нестабильны. Иногда отсутствует ответственный за данные, и никто не может гарантировать их актуальность. Без этого даже самая продвинутая модель остаётся экспериментом: она может показывать хорошие метрики на тестовых выборках, но не приносить пользы в реальных условиях.

Успех ИИ-проекта чаще зависит от качества и организации данных. Игнорирование этого факта на старте превращает проект в серию бессмысленных экспериментов. Подготовка данных должна быть планомерной работой.

Многие проекты останавливаются на этапе PoC, там модель демонстрирует хорошие результаты на тестовых данных. В продакшене же всё ломается: показатели падают, ошибки появляются, а продуктовые процессы не получают ожидаемой пользы. Причина - в отсутствии инфраструктуры и процессов, которые делают модель жизнеспособной в реальных условиях.

Отдельная модель без MLOps и мониторинга быстро теряет ценность. Никто не отслеживает её точность, не обновляет данные, не отвечает за интеграцию с продуктом. Даже самый продвинутый алгоритм становится бесполезным, если результаты невозможно применять регулярно и стабильно.

Успех ML-проекта требует подхода как к продукту: владение результатом, мониторинг, поддержка и интеграция в существующие процессы. Без этого даже самая качественная модель остаётся PoC и не приносит реальной ценности бизнесу.

Не каждый проект нуждается в ИИ. Перед стартом полезно задать простые вопросы:

· есть ли конкретная метрика, которую нужно улучшить;

· достаточно ли данных;

· есть ли команда и процессы для поддержки модели.

Если на эти вопросы трудно ответить, проект рискует превратиться в серию экспериментов без эффекта для продукта.

Автоматизация не всегда оправдана, особенно когда процесс стабилен и изменения происходят редко. Модель может добавить точность, но стоимость её внедрения и поддержки превысит выгоду.

Отказ от ИИ — это зрелое решение. Он экономит ресурсы, концентрирует внимание команды на реальных проблемах и помогает избежать проектов ради отчётности. Цель ИИ — решать задачи, а не создавать иллюзию прогресса. Понимание этого на старте позволяет принимать рациональные решения и сохраняет фокус на ценности для бизнеса.

Если вам интересно углубиться в практические кейсы, советы и обзоры нейросетевых технологий, вы можете найти много полезного материала на телеграм-канале. Там делятся опытом, лайфхаками и свежими находками ИИ.