4 ошибки при внедрении ИИ, которые повторяют сценарий провала блокчейна

Десять лет назад Acronis, международная компания с российскими корнями, решила внедрить блокчейн в свои продукты. Не потому, что пользователи просили, а потому, что руководство боялось упустить волну хайпа. Внедрили сервис цифровых подписей на базе Ethereum (одна из блокчейн-платформ). Через год посчитали стоимость поддержки инфраструктуры, увидели убытки и проект свернули. Можно ли было посчитать заранее? Автор оригинальной публикации, работавший тогда в Acronis, уверен: можно.

Сегодня тот же управленческий рефлекс проявляется при внедрении ИИ. Ниже разберём четыре ключевые ошибки и дадим пошаговый план, который поможет не повторить историю с блокчейном.

Что понадобится

• Доступ к любому чат-боту: ChatGPT, YandexGPT, GigaChat или другому
• Таблица для расчёта экономики (Excel, Google Таблицы, «Яндекс Таблицы»)
• 2 часа на аудит одного процесса, который хотите автоматизировать
• Готовность честно ответить на вопрос: «Просят ли об этом пользователи или сотрудники?»

Четыре ошибки и как их обойти: пошаговая инструкция

1. Проверьте, для какой работы ИИ действительно подходит

Исторически ключевым направлением применения ИИ была автоматизация управления и принятия решений. Грубо говоря, программисты думали, как заменить менеджеров. А получилось наоборот: менеджеры думают, как заменить программистов.

Руководитель поиграл с чат-ботом, убедился, что тот ускоряет его работу, и решил: раз ИИ делает половину моей работы, значит, он сделает половину работы программистов и дизайнеров. Это не так. ИИ ускоряет именно менеджерские задачи, потому что создавался для них.

Что делать:

• Составьте список задач, которые хотите автоматизировать
• Для каждой задачи ответьте: «Это управленческая рутина (письма, отчёты, сводки) или творческая и инженерная работа?»
• Рутину автоматизируйте первой, для творческих задач проведите тестовый забег с реальным специалистом

Промпт для аудита процесса:

Я хочу автоматизировать задачу: [описание].
Разбей её на подзадачи.
Для каждой подзадачи укажи:

1. Тип: рутина или творческая/инженерная.
2. Потенциал автоматизации: высокий, средний, низкий.
3. Риски при передаче ИИ.

2. Посчитайте экономику до внедрения, а не через год после

Управленцы часто переносят на ИИ логику индустриальной экономики: чем больше людей пользуются, тем дешевле продукт. Но ИИ это не конвейер. Чем больше людей претендует на один ресурс (электроэнергию, микросхемы памяти), тем дороже он становится.

Acronis наступил на эту ошибку с блокчейном. Руководство надеялось, что инфраструктура подешевеет по законам конвейерного производства. Но чем больше людей использовали криптовалюту, тем дороже становился майнинг, затратнее поддержка, выше комиссии.

Что делать:

• Перед внедрением ИИ запишите текущую стоимость процесса: часы сотрудников, инструменты, накладные расходы
• Рассчитайте стоимость ИИ-решения: подписка, токены (единицы текста, за которые платит пользователь при обращении к модели), время на проверку результатов, обучение команды
• Сравните. Если экономия меньше 30%, внедрение ИИ, скорее всего, не окупится после учёта скрытых затрат

3. Учтите ориентацию нейросети на средний результат

Обучающие данные (training data, массив текстов, изображений и кода, на котором тренируют модель) не состоят сплошь из шедевров. На каждый сонет Шекспира приходятся сотни посредственных текстов. Нейросеть балансирует коэффициенты и приходит к равновесию, при котором любое проявление гениальности воспринимается как аномалия.

Менеджер генерирует картинку или текст, остаётся доволен и думает: «Если даже я получил такой результат, то профессионал с этим инструментом достигнет высот!» Но профессионал получит точно такой же средний результат. А затем будет вручную дотягивать его до приемлемого качества, и время на доработку часто съедает всю экономию.

Что делать:

• Дайте одну и ту же задачу ИИ и специалисту параллельно
• Засеките полное время: генерация плюс доработка результата до готовности к использованию
• Примите решение на основе реальных замеров, а не на основе восторга от первого черновика

4. Отделите демо от реальности

На конференциях Apple, Microsoft, Figma выступающий диктует ИИ-агенту (agent, программа, которая выполняет задачи самостоятельно): «Анимируй этот интерфейс» или «Спроектируй дачный дом», и через минуту всё готово. Публика в восторге. Но мало кто обращает внимание на ремарку ведущего: «С этим интересно поиграть». Компании не заявляют, что фокусы применимы в реальной работе, потому что за такое заявление можно получить судебный иск.

Есть и внутренний источник обмана: сотрудники. Дизайнер сгенерирует нейрослоп (низкокачественный контент, созданный ИИ без доработки) и скажет, что сейчас так модно. Программист сгенерирует непригодный код и заверит, что его легко поддерживать. Все будут рапортовать об ускорении, забывая учесть внерабочие часы на наладку процесса.

Что делать:

• Проверяйте результат внедрения ИИ не по самоотчётам, а по итоговому качеству продукта
• Введите параллельный контроль: часть задач делается без ИИ, часть с ИИ, затем сравниваются сроки и качество
• Не наказывайте за отказ от ИИ, иначе получите фальшивые отчёты

Что это значит для вашей работы?

Авторам Дзена: ИИ помогает быстрее собрать черновик, но финальное качество определяете вы. Генерируйте структуру и фактуру промптом, а затем дотягивайте текст до уровня, который нейросеть выдать не способна. Считайте реальное время: генерация плюс правка.

Маркетологам: внедрение ИИ в команду требует замера, а не приказа. Введите двухнедельный пилот на одном процессе с параллельным контролем. Только после замера принимайте решение о масштабировании.

Предпринимателям в РФ и СНГ: доступные инструменты (YandexGPT, GigaChat, ChatGPT через VPN) позволяют тестировать ИИ на рутинных задачах уже сегодня. Но экономику считайте в рублях, с учётом стоимости токенов, времени сотрудников на проверку и рисков нейрослопа в продукте.

Главный урок из кейса Acronis с блокчейном и из всей истории ИИ-хайпа прост: считайте до, а не после. Откройте таблицу, впишите стоимость текущего процесса, стоимость ИИ-решения с учётом скрытых затрат и покажите цифры команде. Это займёт два часа и сэкономит месяцы разочарований.