Почему большинство внедрений ИИ в бизнесе не дают результата

Здесь говорим о том, как AI и мобильные решения помогают бизнесу расти: от первых MVP с GPT до полноценных AI-агентов в продажах и операционке. Разбираю кейсы, считаю окупаемость, показываю рабочие процессы без хайпа. Если вам близки практичные решения и понятные цифры — вы в нужном месте.

искусственный интеллектавтоматизациябизнес

Сейчас у многих есть ощущение типа: устанавливаем clawbot и уволняем всех нах*р «СРОЧНО ВНЕДРЯЕМ ИИ, иначе отстанем».

И бизнес реально проснулся и начинает что-то делать: покупают инструменты, тестируют ботов, пробуют автоматизировать.

Но через какое-то время слышу одно и то же: «не зашло», «ожидали большего», «как-то не окупается»

Хотя проблема почти никогда не в самом ИИ.
Она в том, как к нему подходят.

Первое, что бросается в глаза —
люди ищут «волшебную кнопку».

Типа: сейчас поставим бота, подключим нейросеть,
и оно само начнёт работать лучше.

Но ИИ не магия. Он просто усиливает то, что уже есть. Если внутри хаос - он ускорит хаос.

Вторая история - пытаются автоматизировать бардак.

Процессы не описаны, ответственность размазана, логики в работе нет, но при этом:
«давайте сюда ИИ прикрутим».

В итоге бизнес тупо не может ничего автоматизировать, потому что не на чем строить автоматизацию.

Третье - никто не считает экономику.

Где сейчас теряются деньги?
Где узкое место?
Что конкретно должно улучшиться после внедрения?

После того, как спрашиваешь у клиентов эти вопросы, они не могут ответить. Они как будто впервые осознают, что на это реально нужно знать ответ.

Зато есть ожидание, что станет лучше в целом.

Не станет. Если не подходить к этому с головой 🫡

Читайте так же