Бизнес Интеллект искусственный, а убытки настоящие. Почему бизнес продолжает спускать деньги на нейросети

weaver

Make zeroday easy.
Admin
Регистрация
06.10.25
Сообщения
471
Реакции
569
Депозит
0.00
Завышенные ожидания губят даже здравые идеи.

Компании всё чаще вкладываются в искусственный интеллект, но реальной отдачи от таких проектов пока немного. Опрос Gartner Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся, что лишь 28% решений в области ИТ-инфраструктуры и эксплуатации оправдывают ожидания по возврату инвестиций, а каждый пятый проект заканчивается провалом.

Речь идёт о проектах в сфере инфраструктуры и эксплуатации ИТ-систем, где компании пытаются автоматизировать процессы с помощью искусственного интеллекта. Несмотря на высокий интерес, внедрение часто буксует. В исследовании участвовали 782 руководителя таких направлений, и большинство признали: добиться результата сложнее, чем казалось на старте.

Главная причина неудач банальна. Компании берутся за слишком амбициозные задачи или плохо понимают границы проектов. Когда искусственный интеллект не вписывается в реальные процессы, он не приносит пользы. Более половины опрошенных столкнулись хотя бы с одной неудачей и объяснили её завышенными ожиданиями. Многие рассчитывали, что система быстро автоматизирует сложные задачи, снизит расходы и решит давние проблемы. На практике такие ожидания не оправдываются, доверие падает, а проекты замораживают.

Чаще всего сбои происходят в системах автоматического устранения сбоев, «самовосстанавливающейся» инфраструктуре и управлении рабочими процессами между сервисами. Такие задачи требуют высокой точности и предсказуемости, а современные инструменты пока не всегда справляются с подобной нагрузкой.

Свою роль играют и более приземлённые проблемы. 38% участников указали на нехватку специалистов, ещё столько же – на низкое качество или недостаток данных. Без подготовленных данных и компетентных команд даже перспективные идеи не доходят до результата.

При этом успешные проекты всё же есть. В 77% компаний удалось реализовать хотя бы один удачный сценарий. Разница между успехом и провалом оказалась не в «умности» алгоритмов, а в том, как их внедряют. Лучшие результаты получают те, кто сразу встраивает искусственный интеллект в существующие системы и рабочие процессы, а не запускает отдельные пилоты «в стороне». Когда технология становится частью повседневной работы, сотрудники быстрее начинают ей пользоваться.

Не менее важна поддержка руководства. Там, где топ-менеджмент активно участвует в проектах, проще согласовать приоритеты, убрать внутренние барьеры и сохранить финансирование. Кроме того, успешные команды начинают с реалистичных задач. Наиболее заметный эффект сегодня дают решения для управления ИТ-услугами и облачной инфраструктурой – в этих областях уже есть отработанные подходы и понятная бизнес-ценность.

В ближайшие годы расходы на инфраструктуру для искусственного интеллекта будут только расти и, по оценкам, достигнут 54% всех мировых затрат на ИТ уже в 2026 году. На этом фоне компаниям приходится внимательнее выбирать, куда вкладываться. Лучший подход – сразу привязывать каждый проект к конкретной бизнес-цели, оценивать риски и ожидаемый эффект, а затем расставлять приоритеты.

Пока многие инициативы финансируются отдельными подразделениями, но с ростом затрат решения всё чаще переходят на уровень генеральных и финансовых директоров. В итоге успех определяет не столько выбор идей, сколько их реализация и реальное использование внутри компании.

Источник: securitylab.ru