Пять главных ошибок, которые совершают компании при внедрении инструментов ИИ, и как их избежать

В 2026 году Мета будет Начало Оценка сотрудников по навыкам работы с ИИ. Это не первый и, безусловно, не последний работодатель, который ожидает и оценивает эффективность использования ИИ своими сотрудниками, поскольку компании по всему миру интегрируют искусственный интеллект в свои бизнес-процессы.

Согласно последним даннымСегодня 71% организаций регулярно используют генеративный ИИ как минимум в одной бизнес-функции, однако лишь около 1% считают себя «зрелыми» в плане внедрения ИИ, поскольку большинству из них все еще трудно интегрировать инструменты ИИ таким образом, чтобы это приносило реальную пользу.

Мы обнаружили, что многие компании до сих пор недооценивают сложность внедрения ИИ. В результате они часто сталкиваются с теми же проблемами, которые замедляют прогресс и не позволяют инструментам ИИ приносить реальную бизнес-ценность.

Вот пять главных ошибок, которые допускают компании при внедрении ИИ, и как их избежать.

Ошибка 1. Отсутствие четкой постановки проблемы для решения.

91% руководителей по всему миру активно расширяют масштабы своих инициатив в области ИИ, говорится во втором ежегодном отчете G-P «Искусственный интеллект на работе». показываютКомпании спешат интегрировать ИИ в свои бизнес-процессы, чтобы не отставать. Проблема в том, что страх упустить что-то важное часто становится основной движущей силой внедрения. Однако внедрение ИИ без чёткой цели редко упрощает работу и может привести к ненужным расходам.

По По мнению CIO, примерно 88% пилотных проектов ИИ так и не достигают промышленной эксплуатации, в основном из-за отсутствия чётко определённых бизнес-целей и измеримых результатов. Это в равной степени относится как к внутренним моделям, так и к SaaS-решениям. Чтобы избежать провала, проект следует начинать с определения конкретной бизнес-метрики, например, выручки, экономии средств или скорости принятия решений, и назначения ответственного за результаты.

Именно такой подход компания Instinctools использовала, помогая производителю промышленного оборудования внедрить ИИ-помощника для адаптации новых сотрудников. Клиент был готов внедрить ИИ в свои процессы, поэтому команда *instinctools проанализировала деятельность компании и выявила ключевую проблему: адаптацию новых сотрудников. Компания испытывала трудности с обеспечением непрерывного обучения и поддержки новых сотрудников. Решением стал ИИ-помощник, который помогает инженерам получать знания о продукте, а также предоставляет отделам маркетинга и разработки продукта дополнительный канал для общения с выездными инженерами.

Обрамление, ориентированное на проблему

Ошибка 2. Отсутствие качества данных и управления

Помощникам на основе ИИ необходим постоянный доступ к данным. Качество, полнота и согласованность этих данных определяют эффективность модели. По данным DataCentre Solutions, проблемы с качеством данных и отсутствие надлежащего управления данными являются одними из основных препятствий для внедрения ИИ. В исследовании, проведенном совместно с Центром прикладного ИИ и бизнес-аналитики при бизнес-колледже LeBow Университета Дрекселя, 62% компаний-участников сообщал что проблемы с данными являются серьезным препятствием.

Хотя 60% организаций сообщили ИИ играет решающую роль в их программах обработки данных, только 12% сообщают, что их данные достаточно качественные и доступны для эффективного внедрения ИИ.

Компании, которым удается интегрировать ИИ в бизнес-процессы, почти всегда начинают с подготовка данных: очистка наборов данных, согласование определений между отделами, распределение ролей владельцев данных и внедрение процессов контроля качества. Эта основополагающая работа, часто занимающая до 80% времени проекта, является необходимым условием для создания точных, объективных и готовых к использованию систем ИИ.

Ошибка 3. Сотрудники не готовы эффективно использовать ИИ

Еще одной распространенной проблемой, с которой сталкиваются компании, является нехватка навыков у сотрудников.

«Хотя организации стремятся извлечь выгоду из возможностей ИИ, нехватка кадров препятствует интеграции ИИ», заявила Муруган Анандараджан, доктор философии, профессор и научный руководитель Центра прикладного искусственного интеллекта и бизнес-аналитики в бизнес-колледже Лебоу при Университете Дрекселя. «Результаты нашего исследования подчёркивают этот пробел: 60% респондентов назвали нехватку навыков и обучения в области ИИ серьёзной проблемой при запуске инициатив в этой области. Это сигнал для руководителей компаний о том, что повышение квалификации должно стать стратегическим императивом».

Проекты с использованием ИИ часто терпят неудачу, потому что сотрудники не понимают, как работать с инструментами или как оптимизировать процессы. Без структурированного обучения, включающего конкретные шаги по интеграции ИИ в рабочие процессы, сотрудники часто по умолчанию используют привычные методы.

Ошибка 4. Отсутствие управления рисками

По Согласно глобальному опросу Ernst & Young, почти все крупные компании, внедряющие ИИ, понесли финансовые потери из-за ошибок моделей, нарушений нормативных требований или неконтролируемых рисков на сумму около 4.4 млн долларов США. Компании часто упускают из виду необходимость прогнозирования рисков, определения политик использования, внедрения контроля качества и планирования обработки ошибок.

Согласно отчету, наиболее распространенные риски, с которыми сталкиваются компании, включают несоблюдение правил в отношении ИИ, когда системы ИИ нарушают законы или внутреннюю корпоративную политику, а также тенденцию ИИ принимать предвзятые решения.

ИИ может способствовать развитию бизнеса и оптимизации процессов, но также может стать ловушкой, приводящей к серьёзным проблемам для компании. Организациям следует всегда иметь план управления рисками, а также соблюдать местные законы и установленные стандарты. Например, Закон ЕС об ИИ требует прозрачности алгоритмов, подотчётности и обязательного человеческого контроля. Структура управления рисками ИИ Национального института стандартов и технологий (NIST) предоставляет рекомендации по управлению рисками ИИ, которые можно адаптировать к любой организации, от стартапов до крупных корпораций, и к различным отраслям. Существуют также международные стандарты ISO/IEC, которые устанавливают единые критерии качества, безопасности и управляемости.

Соблюдение этих стандартов и управление рисками имеют решающее значение для успешного внедрения ИИ.

Ошибка 5. Отсутствие плана масштабирования

И снова, многоэтапный план имеет решающее значение. Интеграция ИИ — это долгосрочный процесс, требующий постоянных обновлений и корректировок. Компаниям необходимо продумать, как решение будет интегрировано в ИТ-архитектуру, кто будет поддерживать модель, как будет отслеживаться дрейф данных и как будут распределены роли и обязанности между отделами. Это требует постоянного финансирования и ресурсов.

Чтобы добиться успеха, организации необходимо создать единую среду, в которой все модели ИИ, наборы данных и связанные с ними инструменты будут храниться, управляться и к ним будет осуществляться доступ, создать инфраструктуру, которая обеспечит надежную масштабируемую работу систем ИИ, четкие политики обновления моделей, определяющие, когда и как проводить переобучение, проверку и повторное развертывание моделей, а также стандартизировать процессы мониторинга.