Наш анализ показал: компании с преобладанием культуры, опирающейся на данные (data-driven), успешнее внедряют ИИ, чем организации, полагающиеся на авторитет отдельных экспертов (people-driven) или формальное следование регламентам (process-driven).
Увы, тут очевиден принцип “что посеешь, то и пожнешь”: даже лучшие алгоритмы не работают, если входные данные хаотичны. Корпоративная система часто переполнена дублями, устаревшими файлами и несовместимыми форматами. Во многих изученных нами кейсах именно подготовка и стандартизация данных занимала больше ресурсов, чем сама разработка модели.
Мы выделили три ключевые когнитивные функции в работе организаций: распознавание, принятие решений и исполнение. Каждая из них может выполняться вручную, совместно с ИИ (аугментированно) или полностью автоматически. Как выяснилось, попытки автоматизировать все подряд чаще приводят к провалам. Наибольший эффект достигается при грамотном сочетании режимов: ИИ усиливает или заменяет человека там, где это оправдано, а ключевые процессы остаются за людьми.
Дело в когнитивной дистанции – различиях в профессиональном языке и мышлении между топ-менеджерами, владельцами процессов и разработчиками. Если разрыв слишком велик — проекты буксуют из-за недоверия и срывов сроков. Если слишком мал — возникает групповое мышление, и вместо реальных KPI выбираются суррогатные метрики. Важен баланс.
Проекты, где команды показывают результат короткими циклами (прототип → тест → обратная связь → улучшение), значительно устойчивее: быстрее выявляют ошибки и корректируют ожидания. Напротив, длинные изолированные спринты без демонстрации промежуточных версий приводят к накоплению ошибок, росту недоверия и увеличению рисков провала.
Александр Диденко
Руководитель Лаборатории ИИ Школы управления СКОЛКОВО
Владислав Запылихин
Инженер по машинному обучению Лаборатории ИИ Школы управления СКОЛКОВО, аспирант
Анна Шабанова
Исследователь-координатор Лаборатории ИИ Школы управления СКОЛКОВО
Александр Антипов
Инженер по машинному обучению Лаборатории ИИ Школы управления СКОЛКОВО
Руслана Раемгулова
Исследователь Лаборатории ИИ Школы управления СКОЛКОВО
Ася Филатова
Научный сотрудник Центра образовательных разработок на основе технологий искусственного интеллекта ТюмГУ