С одной стороны — бесконечные кейсы «мы всё автоматизировали нейросетями».
С другой — всё чаще всплывают истории тех, кто уже обжёгся: денег занесли, времени потратили, а выхлоп — так себе.
И где вот эти нормальные, рабочие кейсы, а не просто «мы сделали пилот и презентацию»?
Лично в моём окружении факапов в этом году прибавилось, из недавнего:
- — Компания подключила ИИ-бота на сайт: при этом база знаний была изначально «с пробелами», сценарии толком не продуманы, CRM не синхронизирована. В итоге формально ИИ-бот теперь есть, но так нормально и не заработал, заявки по-прежнему теряются.
- — В интернет-магазине запустили генерацию карточек товаров на ИИ: красиво звучит, на слайдах вообще праздник. Но нет понятного регламента, кто и как проверяет результат. В итоге стиль в каталоге "плавает", SEO проседает, команда маркетинга вместо экономии получает ещё один слой ручной работы.
И проблема здесь не в самом ИИ.
Проблема в том, что поверх шаткого фундамента — данных, процессов, архитектуры — пытаются навесить модные технологии. Снаружи это выглядит как инновации, внутри — как потеря фокуса на базовых вещах.
Если узнаёте себя и чувствуете этот «эффект витрины» — снаружи ИИ и тренды, внутри хаос — советую пост Дмитрия Бороздина в канале CEO RetailCRM.
Он там даёт три простых критерия, через которые стоит прогонять любые новые технологии, прежде чем тащить их в продукт. Хороший фильтр, чтобы отличать осмысленные внедрения от модного шума.
#реклама
О рекламодателе
Дискуссия