Дело почти никогда не в качестве модели. ИИ не даёт результата, когда он изолирован от процессов, данных и контроля компании. Вот цифры и пять типовых сценариев провала.
Чат-бот отвечает на вопросы, но настоящая работа — договоры, согласования, отчёты — по-прежнему идёт в разрозненных инструментах. MIT называет это «learning gap»: модель хорошая, но не встроена в рабочие процессы и культуру компании.
«Главный барьер — не качество моделей, а неспособность встроить ИИ в рабочие процессы.»MIT, отчёт «The GenAI Divide», 2025
Под видом агентов продают переименованные чат-боты, ассистентов и RPA без реальной агентности. Покупатель платит за «ИИ-агента», а получает обёртку над старым инструментом.
«Из тысяч «агентских» вендоров по-настоящему агентских — лишь около 130.»Gartner, 2025
Красивое демо не доходит до продакшна. По данным S&P Global, в среднем 46% ИИ-инициатив сворачиваются между proof-of-concept и продакшном — из-за стоимости, рисков данных и отсутствия ясной ценности.
«Доля компаний, свернувших большинство ИИ-инициатив, выросла за год с 17% до 42%.»S&P Global Market Intelligence, 2025
Автоматизация запускается поверх неготовых данных и неформализованного процесса — и лишь усиливает беспорядок. Прежде чем ускорять, процесс нужно сделать понятным.
«Автоматизация эффективного процесса умножает эффективность. Автоматизация неэффективного процесса умножает неэффективность.»Билл Гейтс, «Business @ the Speed of Thought», 1999
В регулируемой среде агента нельзя выпустить без разграничения доступа, подтверждения человеком и аудита. Gartner прямо называет одной из причин отмен «недостаточный контроль рисков», а HBR — отсутствие «организационного каркаса» вокруг пилотов.
«Без выстроенных стимулов, перепроектированных процессов принятия решений и ИИ-готовой культуры даже самые продвинутые пилоты не станут устойчивой возможностью.»Harvard Business Review, 2025