Ошибки в стратегии ИИ: Уроки из MIT Sloan CIO Symposium 2025

На MIT Sloan CIO Symposium 2025 многие лидеры в области технологий и бизнеса выразили свои разочарования по поводу инициатив в области искусственного интеллекта (ИИ), которые не приносят бизнес-ценности. Пилотные проекты, которые так и не вышли в продукцию, и постоянные усилия разобраться, что идет не так, стали общей темой обсуждения. Мы обратились к этим лидерам и экспертам в области ИИ с ключевым вопросом: какие распространенные ошибки все еще делают организации при формировании своей стратегии в области ИИ?

Общие ошибки в стратегии ИИ

Ответы участников симпозиума выявили определённые закономерности. Джордж Уэстерман, старший преподаватель MIT Sloan, отметил, что «низко висящие плоды — на самом деле не так уж и низки, как нам кажется». Это предупреждение касается переоценки возможностей ИИ. Но проблемы выходят за рамки технических ограничений.

Моніка Калдас, исполнительный вице-президент и CIO Liberty Mutual Insurance, подчеркнула необходимость формирования кросс-функциональных команд и управления культурными изменениями, а также пересмотра того, как организации функционируют. Партнёр McKinsey Ханна Майер сделала заметное наблюдение о скорости изменений: «Сотрудники в три раза более готовы и заинтересованы использовать ИИ на рабочем месте, чем ожидают их руководители». Она указала на разногласия среди руководства как на узкое место, сдерживающее организации.

Нереалистичные ожидания

Одна из самых распространённых ошибок — это установка нереалистичных ожиданий, основанных на переоценке текущих возможностей инструментов ИИ. Многие организации верят, что ИИ сможет решить все их проблемы без должного понимания его ограничений. Это приводит к разочарованию и потере ресурсов.

• Переоценка технологий.
• Недостаток понимания процессов внедрения ИИ.
• Отсутствие четких KPI для оценки эффективности.

Упущение возможностей трансформации

Другой распространённой ошибкой является восприятие ИИ как просто ещё одного программного инструмента. Это приводит к тому, что организации упускают возможности настоящей трансформации, которую может принести ИИ. Вместо того чтобы интегрировать ИИ в свои бизнес-процессы, многие компании рассматривают его как дополнение, что ограничивает его потенциал.

Застревание на этапе пилотирования

Многие организации застревают на этапе пилотирования, не переходя к полноценным внедрениям. Это может быть вызвано недостаточной уверенностью в технологии или боязнью неудачи. Тем не менее, успешные компании понимают, что необходимо быстро тестировать и адаптировать свои решения, чтобы двигаться вперёд.

Замедление из-за исполнительного колебания

Замедление процесса внедрения ИИ часто связано с колебаниями среди руководства. Когда лидеры не согласны в вопросах стратегии или приоритетов, это может стать серьезным препятствием для прогресса. Важно, чтобы руководство было едино в своих целях и подходах к внедрению ИИ.

Человеческий фактор

Не менее важным является забывание о человеческом факторе. Сосредоточение на технологиях в ущерб людям может привести к сопротивлению со стороны сотрудников. Важно учитывать, как ИИ изменяет рабочие процессы и как его внедрение влияет на сотрудников.

Недостаток внимания к безопасности

Наконец, недооценка рисков безопасности и недостаток устойчивости также являются распространёнными ошибками. В условиях растущих угроз кибербезопасности организации должны уделять внимание созданию безопасной и устойчивой инфраструктуры для ИИ.

Реальные примеры и кейсы

Рассмотрим несколько примеров успешного внедрения ИИ. Например, компания Netflix использует алгоритмы ИИ для персонализации контента, что значительно увеличивает удержание пользователей. По данным компании, персонализированные рекомендации приводят к увеличению времени просмотра на 80%.

Другой пример — компания Amazon, которая успешно интегрировала ИИ в свою логистику, что позволило сократить время доставки и снизить затраты. Их система предсказания спроса использует ИИ для оптимизации запасов, что также повышает финансовую устойчивость бизнеса.

Рекомендации для успешного внедрения ИИ

• Установите реалистичные ожидания и четкие KPI для оценки успеха.
• Рассматривайте ИИ как инструмент для трансформации бизнес-процессов.
• Стимулируйте переход от пилотирования к полноценным внедрениям, используя методологии Agile.
• Обеспечьте согласованность среди руководства и вовлекайте сотрудников в процесс изменений.
• Не забывайте о человеческом факторе и учитывайте потребности сотрудников.
• Уделяйте внимание вопросам безопасности и устойчивости.

Заключение

Ошибки в стратегии ИИ могут стоить организациям времени, денег и конкурентных преимуществ. Понимание распространённых ошибок и применение практических рекомендаций может значительно повысить шансы на успех. Важно не только внедрять технологии, но и пересматривать организационные структуры и культуру, чтобы полностью реализовать потенциал ИИ. С правильным подходом, ИИ может стать мощным инструментом для трансформации бизнеса и повышения его эффективности.