Топ-5 помилок, які компанії допускають під час впровадження інструментів штучного інтелекту, та як їх уникнути

У 2026 році Meta почне оцінювати працівників за їхні навички роботи зі штучним інтелектом. Це не перший і точно не останній роботодавець, який очікує та вимірює, як його працівники ефективно використовують штучний інтелект, оскільки компанії по всьому світу інтегрують штучний інтелект у свої бізнес-процеси.

За останніми даними, 71% організацій сьогодні регулярно використовують генеративний штучний інтелект принаймні в одній бізнес-функції, однак лише близько 1% вважає себе “зрілими” у своєму розгортанні штучного інтелекту, оскільки більшість все ще бореться з інтеграцією інструментів штучного інтелекту таким чином, щоб вони доставляли реальну цінність.

Ми виявили, що багато компаній все ще недооцінюють, наскільки складною може бути адаптація штучного інтелекту. В результаті вони часто зіштовхуються з одними й тими ж проблемами, які сповільнюють прогрес і запобігають інструментам штучного інтелекту доставляти реальну бізнес-цінність.

Ось п’ять найбільших помилок, які компанії допускають під час впровадження штучного інтелекту, та як їх уникнути.

Помилка 1. Відсутність чітко сформульованої проблеми для вирішення

91% глобальних керівників активно розширюють свої ініціативи зі штучного інтелекту, як показано у другому щорічному звіті G-P “Штучний інтелект на роботі”. Компанії поспішно інтегрують штучний інтелект у свої бізнес-процеси, щоб не відставати. Проблема полягає в тому, що страх бути позаду часто стає основним драйвером впровадження. Але штучний інтелект, введений без чіткої мети, рідко спрощує операції і замість цього може призвести до непотрібних витрат.

За даними CIO, приблизно 88% пілотних проектів зі штучним інтелектом ніколи не досягають виробництва, головним чином через відсутність чітко сформульованих бізнес-цілей і вимірюваних результатів. Це стосується як внутрішніх моделей, так і рішень SaaS. Щоб уникнути невдачі, проект повинен починатися з визначення конкретного бізнес-метрики, chẳng hạn як доходи, економія коштів або швидкість прийняття рішень, і призначити відповідального власника для результатів.

Instinctools прийшов до такого самого висновку, допомагаючи виробнику промислового обладнання впровадити помічника зі штучним інтелектом для адаптації. Клієнт був готовий розгорнути штучний інтелект у своїх процесах, тому команда Instinctools проаналізувала операції компанії та визначила ключову проблему: адаптацію нових працівників. Компанія боролася з тим, щоб надавати безперервну підготовку та підтримку новим працівникам. Рішенням став помічник зі штучним інтелектом, який допомагає тренувати інженерів з продуктивністю, а також надає додатковий канал спілкування між маркетинговою та продуктовою командами та польовими інженерами.

Формування проблеми

Помилка 2. Відсутність якості даних і управління

Помічники зі штучним інтелектом вимагають безперервного доступу до даних. Якість, повнота та узгодженість цих даних визначають, наскільки добре модель буде працювати. Проблеми з якістю даних та відсутність належного управління даними є серед основних перешкод для впровадження штучного інтелекту, згідно з DataCentre Solutions. У дослідженні, проведеному у співпраці з Центром прикладного штучного інтелекту та бізнес-аналітики Ле-Боу Коледжу бізнесу Дрексельського університету, 62% учасників повідомили, що проблеми з даними були серйозною перешкодою.

Хоча 60% організацій стверджують, що штучний інтелект грає критичну роль у їхніх програмах даних, лише 12% повідомляють, що їхні дані достатньої якості та доступності для ефективного впровадження штучного інтелекту.

Компанії, які успішно інтегрують штучний інтелект у свої бізнес-процеси, майже завжди починають з підготовки даних: очищення наборів даних, узгодження визначення між відділами, призначення ролей володіння даними та впровадження процесів контролю якості. Ця основна робота, яка часто займає до 80% часу проекту, є передумовою для створення точних, безупереджених та готових до виробництва систем штучного інтелекту.

Помилка 3. Працівники, які не підготовані до ефективного використання штучного інтелекту

Інша поширена проблема, з якою стикаються компанії, – це розрив навичок серед працівників.

“Хоча організації прагнуть отримати вигоду від можливостей штучного інтелекту, нестача талантів перешкоджає впровадженню штучного інтелекту”, – сказав Муруган Анандараян, PhD, професор і академічний директор Центру прикладного штучного інтелекту та бізнес-аналітики Ле-Боу Коледжу бізнесу Дрексельського університету. “Наші дослідження підкреслюють цей розрив, оскільки 60% респондентів вказали на відсутність навичок та тренінгів зі штучного інтелекту як серйозну проблему при запуску ініціатив зі штучного інтелекту – це сигнал для бізнес-лідерів про те, що підвищення кваліфікації повинно бути стратегічним імперативом.”

Проекти зі штучним інтелектом часто терплять невдачу, оскільки працівники не розуміють, як працювати з інструментами або як вони можуть оптимізувати процеси. Без структурованого тренінгу, який включає конкретні кроки для інтеграції штучного інтелекту у робочі процеси, працівники часто повертаються до знайомих методів.

Помилка 4. Відсутність управління ризиками

За даними глобального опитування Ernst & Young, майже всі великі компанії, які впроваджують штучний інтелект, зазнали фінансових втрат через помилки моделей, порушення правил або неконтрольовані ризики, що склало приблизно 4,4 мільйона доларів. Компанії часто не помічають необхідність передбачення ризиків, визначення політики використання, впровадження контролю якості та планування обробки помилок.

За даними звіту, найбільш поширені ризики, з якими стикаються компанії, включають невідповідність вимогам законодавства про штучний інтелект, коли системи штучного інтелекту визнаються порушенням законів або внутрішніх корпоративних політик, а також тенденцію штучного інтелекту приймати упереджені рішення.

Штучний інтелект може як допомогти зростанню бізнесу та покращенню процесів, так і стати пасткою,导致ячи серйозні проблеми для компанії. Організації повинні завжди мати план управління ризиками, а також дотримуватися місцевих законів та встановлених стандартів. Наприклад, Закон ЄС про штучний інтелект вимагає прозорості алгоритмів, підзвітності та обов’язкової участі людини. Рамка управління ризиками штучного інтелекту NIST надає керівництво щодо управління ризиками штучного інтелекту, яке можна адаптувати для будь-якої організації, від стартапів до великих корпорацій, та різних галузей. Також існують міжнародні стандарти ISO/IEC, які пропонують узгоджену критерію для якості, безпеки та керованості.

Дотримання цих стандартів та управління ризиками є критичними для успішного розгортання штучного інтелекту.

Помилка 5. Відсутність плану масштабування

Знову ж таки, багатокроковий план є необхідним. Інтеграція штучного інтелекту – це довгостроковий процес, який вимагає безперервних оновлень та коригувань. Компанії повинні враховувати, як рішення буде інтегровано в ІТ-архітектуру, хто буде підтримувати модель, як буде контролюватися дрейф даних та як будуть розподілені ролі та відповідальність між відділами. Це вимагає постійного фінансування та ресурсів.

Щоб досягти успіху, організація повинна створити єдине середовище, в якому всі моделі штучного інтелекту, набори даних та пов’язані інструменти будуть зберігатися, керуватися та доступні, створити інфраструктуру, яка забезпечує надійну роботу систем штучного інтелекту у масштабі, чіткі політики оновлення моделей для того, коли та як перешколювати, валідувати та повторно розгортати моделі, та стандартизовані процеси моніторингу.