Где настоящая ценность ИИ? Две недели назад по сети разошлось исследование MIT, которое многие СМИ пересказали с громким заголовком, что 95% попыток внедрения ИИ-проектов проваливаются (спойлер: все сложнее). В тот момент у меня не нашлось времени разобрать подробно, но сейчас появилась возможность вернуться к теме на примере из личного опыта. Если коротко, то суть исследования MIT не в том, что 95% ИИ-проектов проваливаются, а в том, что компании пока не видят от них финансовой отдачи. Причем на коротком сроке в 6 месяцев. Прогресс в ИИ настолько быстрый, что большие организации просто не понимают, как его внедрить в свои процессы, зачастую рассчитанные на годы. При этом в MIT отмечают другое явление — бурный рост “теневого” использования ИИ. Все больше сотрудников оформляют подписки на ChatGPT, Claude, Copilot и другие сервисы, которые активно используют в задачах. Эффективность этого оценить практически нереально: во-первых, нет четких методик, во-вторых, многие сотрудники даже не раскрывают, что используют ИИ в работе. Знакомая история: сам я пользуюсь ИИ в работе с конца прошлого года. Сначала это были робкие эксперименты, но с ростом качества моделей и моего опыта использования, они превратились в мини-проекты, которые экономят время и приносят результат. Например, на этой неделе родилась идея нового веб-сервиса для нашей компании. С учетом спонтанности идеи, бюрократии и загрузки, разработка взялась бы за прототип в лучшем случае через несколько недель. Плюс идея достаточно рискованная, шансы на “взлет” как обычно 50% (может получится, может — нет), поэтому я бы и сам несколько раз подумал, прежде чем отдавать прототип в работу. Но зачем? Высвобождаю вечер времени, скармливаю GPT-5 (режим Thinking, конечно) наш дизайнерский гайд, листок, где я от руки накидал интерфейс и короткое техзадание. Затем несколько доработок — и прототип готов. Уже сегодня я протестировал его на нескольких коллегах, а дальше проверю на небольшой группе пользователей. Лишил ли я этим работы кого-то из программистов? У техотдела задач на несколько месяцев вперед, своим прототипом я бы только их отвлек. Если тесты окажутся удачными, то сразу соберем рабочую версию, если нет — то я не заставил ребят работать вхолостую. Что же до меня, то эксперименты — одна из моих прямых рабочих обязанностей. Создание прототипа оказалось не сложнее написания техзадания, плюс ушла тягомотина с постановкой тасков на доработку и ожиданием результата от них. Я просто писал GPT-5, что поменять, и через несколько минут пробовал новый вариант. У этой истории есть и обратная сторона. Исследователи из MIT отмечают, что когда сотрудники сами выбирают ИИ-инструмент, то они редко учитывают вопросы безопасности — а ведь только недавно отгремели случаи, когда в индексе Google оказались сотни тысяч диалогов ChatGPT и Grok, которые пользователи просто переслали своим друзьям и коллегам. Причем в случае с Grok даже не надо было давать разрешение на индексацию — а у ChatGPT хоть такая функция и была, но пользователи включали ее, не думая о последствиях. Использование ИИ на местах никак не фиксируется в метриках, а компании не понимают, как конвертировать его в выгоду для бизнеса. Наконец, нет никакой стандартизации, а она важна, когда один сотрудник пользуется Claude, второй предпочитает ChatGPT, а третий до сих пор работает исключительно руками. Вывод очень простой. Чтобы компания добилась выгоды от ИИ, не обязательно пытаться создать мега-ассистента внутри или пафосный ИИ-сервис для пользователей. Можно зайти с другой стороны, попробовав выстроить культуру использования ИИ сотрудниками компании. Которая, с одной стороны, не будет обрезать свободу в выборе инструментов и того, как ими пользоваться, а с другой — позволит начать обмениваться опытом и оценивать эффект от подобного внедрения. From Channel [[сбежавшая нейросеть]] https://t.me/ai_exee/215 %% Forward By %%