Внедрение ИИ в бизнес буксует: почему 18 месяцев пилотов не дают результата

Издание TechCrunch анонсировало совместную сессию на конференции Disrupt 2026 (Сан-Франциско, 13–15 октября). На сцене встретятся три стороны внедрения ИИ в бизнес: Кэт де Йонг из Anthropic, которая работает напрямую с корпоративными клиентами, внедряющими Claude (закрытая модель Anthropic) в критические процессы; Грант Ли, сооснователь и CEO Gamma; и Карим Амин, сооснователь и CEO Clay.

Почему пилоты зависают, а не масштабируются?

Де Йонг занимается прикладным ИИ (applied AI, направление, которое помогает корпорациям встраивать модель в реальные рабочие процессы). Её фокус не на том, что компании могли бы сделать с ИИ, а на том, что происходит после запуска.

По словам TechCrunch, де Йонг видит две категории компаний: те, кто извлекает реальную ценность, и те, кто спустя полтора года всё ещё «гоняет пилоты». На Disrupt она разберёт, где развёртывания буксуют и что отличает первых от вторых.

Для российских предпринимателей и маркетологов этот паттерн знаком: демо выглядит блестяще за пять минут, а затем сотрудники начинают использовать продукт в сценариях, которые никто не предусматривал, и быстро выясняют, решает ли он достаточно крупную задачу или остаётся очередным экспериментом.

Gamma и Clay: два примера, где внедрение дошло до продукта

Грант Ли из Gamma принесёт на сессию опыт компании, которая выросла из альтернативы обычным презентациям в платформу визуальных коммуникаций с ИИ. По данным TechCrunch (март 2026), Gamma приближалась к 100 миллионам пользователей, расширив ИИ-инструменты на маркетинговые материалы и другие форматы визуального контента.

Карим Амин из Clay представляет другой срез. Clay предоставляет инфраструктуру для сбора данных, запуска агентных процессов (agentic workflows, когда ИИ-агент сам выполняет цепочку действий без ручного контроля на каждом шаге) и автоматизации работы с клиентами. По данным TechCrunch (январь 2026), Clay стал одним из первых приложений, интегрированных в Claude, когда Anthropic запустила интерактивные рабочие инструменты внутри интерфейса своей модели.

Такая связка делает позицию Амина особенно показательной: он видит, как ИИ встраивается в существующие рабочие процессы и что происходит, когда клиенты начинают от него зависеть.

Что понадобится

Чтобы применить выводы из этой сессии к собственному проекту, подготовьте:

• Список текущих ИИ-пилотов или экспериментов в вашей компании, даже незавершённых
• Доступ к любой ИИ-модели для тестов: Claude, ChatGPT, YandexGPT, GigaChat (из доступных в РФ)
• Описание одного конкретного рабочего процесса, который вы хотите автоматизировать
• 2–3 часа на аудит: где пилот застрял и почему

Пошаговая инструкция: от пилота к продуктиву

1. Выберите одну задачу, а не «внедрение ИИ вообще». Gamma начинала с замены презентаций, не с «платформы для всего». Сформулируйте задачу в одном предложении.

2. Проверьте, решает ли ИИ достаточно крупную проблему. Де Йонг подчёркивает: пользователи быстро выясняют, стоит ли продукт того, чтобы менять привычный процесс. Спросите трёх реальных пользователей, готовы ли они отказаться от текущего способа работы.

3. Заложите сценарии, которые вы не предусмотрели. По наблюдениям из анонса TechCrunch, клиенты «заталкивают продукт в процессы, которые вы не предвидели». Проведите тестовую неделю с реальными пользователями и зафиксируйте все нестандартные сценарии.

4. Установите дедлайн перехода из пилота в продуктив. Проблема 18 месяцев пилотирования, о которой говорит Anthropic, часто возникает из-за отсутствия конкретного срока. Дайте себе 8–12 недель: либо задача решена, либо пилот закрывается.

5. Измерьте, возвращаются ли пользователи. Грант Ли из Gamma ставит вопрос прямо: «Что делает ИИ-продукт достаточно полезным, чтобы клиенты возвращались?» Если через две недели сотрудники перестали пользоваться инструментом, это ответ.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Проверьте свои ИИ-инструменты для контента по критерию Gamma: вы возвращаетесь к ним каждый день или открыли один раз и забыли? Если второе, инструмент не решает достаточно крупную задачу, ищите другой.

Маркетологу. Подход Clay, встроить ИИ-агента в существующий процесс, а не создавать отдельную систему, применим к любой воронке. Из доступных в РФ аналогов: YandexGPT и GigaChat позволяют автоматизировать отдельные этапы работы с клиентами, хотя агентные возможности пока скромнее.

Предпринимателю РФ и СНГ. Claude напрямую в России недоступен, но паттерны Anthropic универсальны. Если ваш пилот с любой моделью длится больше трёх месяцев без чётких метрик, вы, вероятно, в той самой категории «18 месяцев пилотирования». Установите дедлайн и критерий отказа.

Сессия пройдёт 13–15 октября на Moscone West в Сан-Франциско. Даже если вы не поедете на Disrupt, один вопрос от Кэт де Йонг стоит задать себе прямо сегодня: ваш пилот решает достаточно крупную задачу, чтобы люди перестроили под него работу, или это ещё одна демо, которую все видели и никто не использует?