5 ошибок при внедрении AI в компанию

Я за последние полгода консультировал три команды, которые внедряли AI. Все пять ошибок повторялись с завидной регулярностью.

Ошибка 1: Начали с инструмента, а не с задачи. Купили ChatGPT Enterprise, а потом смотрели, куда его пристроить. Правильный путь — найти задачу, которая убивает 30% времени людей, и проверить, решает ли её AI.

Ошибка 2: Нет пайплайна данных. Модель без данных — как бензопила без электричества. Если у вас нет структурированного хранилища, ретроспективы, CRM — AI нечего будет потреблять.

Ошибка 3: Решение за неделю. «Алексей, а можно за 2 дня сделать AI-ассистента?» Нельзя. MVP — это 2–4 недели, а продакшн — месяцы. Когда обещают за вечер — это продажа, а не разработка.

Ошибка 4: Нет человека, который следит за моделью. Модель деградирует, данные меняются, контекст устаревает. Без devops/MLOps никто не заметит, что ответы стали хуже.

Ошибка 5: Ждут волшебства. AI — это инструмент. Он ускоряет, но не заменяет. Компания, которая плохо работала до AI, будет работать плохо и с ним, только быстрее.

Что делать: Начните с аудита рабочих процессов. Найдите места, где люди делают одно и то же вручную. Тестируйте на реальных данных. И наймите человека, который будет следить за системой после запуска.