AI-зима наступила тихо и незаметно
2025 год стал переломным. Не громкий крах, не кризис. Медленное, мучительное угасание тысяч ИИ-проектов. Компании, которые в 2023-2024 бросали миллионы на ChatGPT API и нейросетевые пилоты, теперь молча закрывают отделы. Инвесторы перестали верить в магию слова "AI".
Почему? Цифры говорят сами за себя: 87% проектов не показали ROI. Термин "AI slop" - тот самый мусорный контент, генерируемый нейросетями - стал настолько очевидным, что даже неспециалисты видят подделку. К 2026 году это основная причина разочарования в генеративных моделях.
AI slop - не просто плохой контент. Это системная проблема: компании пытались прыгнуть сразу на третий этаж, не построив первый. Как в той статье про 5 скрытых причин страха корпораций - фундаментальные страхи никуда не делись, просто их замазали хайпом.
Диагноз: вы пытаетесь лечить простуду химиотерапией
Представьте врача, который назначает химиотерапию при обычной простуде. Абсурд? Именно это происходит в 98% компаний. Они внедряют сложнейшие LLM (GPT-5, Claude 4, Gemini Ultra 2.0) в процессы, которые до сих пор работают на Excel и интуиции.
Сколково и Redmadrobot в совместном исследовании 2025 года провели вскрытие 500+ провалившихся AI-проектов. Результат? Три четких уровня зрелости. И 70% компаний пытаются внедрять решения для третьего уровня, находясь на первом.
1 Уровень 1: Бизнес на Excel и интуиции
Вы узнаете эти компании сразу. У них:
- Данные разбросаны по десяткам Excel-файлов (иногда даже разных версий)
- Нет четких метрик успеха - KPI меняются каждый квартал
- Решения принимаются "по ощущениям" и в кулуарах
- Технический долг измеряется годами, а не днями
Такая компания покупает доступ к GPT-5 (или его аналогу на 2026 год) и ожидает чуда. Менеджер пишет промпт "увеличить продажи", получает красивый отчет... и ничего не меняется. Потому что ИИ не может работать с хаосом.
2 Уровень 2: Цифровые процессы, но без культуры данных
Здесь уже есть CRM, ERP, какие-то дашборды. Данные собираются, но... Они живут в отдельных базах. Нет единой data-архитектуры. Команды работают в изоляции: маркетинг не знает, что делает продажи, продажи не видят аналитики.
Типичная ошибка уровня 2: переоценка возможностей моделей. Компания внедряет RAG-систему поверх разрозненных документов и ожидает, что она "сама все поймет". Результат? Галлюцинации, неправильные ответы, потеря доверия.
Именно на этом уровне появляется тот самый AI slop - низкокачественный контент, который только имитирует ценность.
3 Уровень 3: Data-driven культура и AI-first подход
Здесь ИИ - не отдельный проект, а часть ДНК компании. Каждый процесс проектируется с учетом возможностей автоматизации. Данные - единый актив, а не разрозненные файлы. Команды говорят на одном языке метрик.
Но есть ловушка: отсутствие бизнес-фокуса. Компания внедряет сложные модели просто потому что "это круто", а не потому что решает конкретную бизнес-проблему. Как в той истории про три уровня зрелости - даже подготовленные компании падают в эту яму.
| Уровень | Характеристики | Типичные ошибки | Успешность проектов |
|---|---|---|---|
| Уровень 1 | Ручные процессы, Excel-аналитика, отсутствие data culture | Попытка внедрить LLM без данных | 15% |
| Уровень 2 | Цифровые процессы, сбор данных, первые эксперименты | Переоценка возможностей моделей | 45% |
| Уровень 3 | Data-driven культура, AI-first подход, инновации | Отсутствие бизнес-фокуса | 78% |
Как не попасть в 98%: практический план
Диагностика - это только первый шаг. Второй - построить реалистичный план, который не закончится очередным провалом.
Шаг 1: Честная диагностика (без самообмана)
Возьмите чек-лист из статьи про убыточное внедрение ИИ и пройдите его. Не с командой энтузиастов. С самыми скептичными сотрудниками. Они укажут на реальные проблемы, которые оптимисты предпочитают не замечать.
Ключевые вопросы:
- У вас есть единая source of truth для данных? Или каждый отдел хранит свою версию правды?
- Можете ли вы измерить влияние любого изменения на бизнес-метрики?
- Есть ли у вас процессы для быстрого тестирования гипотез?
Если ответ "нет" на два из трех вопросов - вы на уровне 1. Не тратьте деньги на сложные модели. Начните с автоматизации Excel-отчетов через Python-скрипты.
Шаг 2: Выбрать правильную точку входа
На уровне 1: забудьте про генеративные модели. Ваша задача - автоматизировать рутину. Примеры:
- Автоматическое заполнение шаблонных документов
- Парсинг и структурирование входящих данных
- Базовый анализ тенденций в исторических данных
На уровне 2: можно пробовать RAG-системы, но только для хорошо структурированных знанийых баз. И только после того, как вы почистили данные и создали единую архитектуру.
На уровне 3: здесь уже можно экспериментировать с автономными агентами, сложными цепочками рассуждений, персонализированными рекомендательными системами. Но даже здесь - начинайте с конкретных бизнес-кейсов, а не с технологического поиска.
Шаг 3: Измерить реальный ROI, а не красивые графики
Самый опасный миф: "ИИ повысит эффективность". Повысит на сколько? За какой срок? Как это измерить?
Правильная метрика для уровня 1: сокращение времени на рутинные операции (в часах в неделю).
Для уровня 2: качество принимаемых решений (например, точность прогнозов).
Для уровня 3: создание новых бизнес-моделей или продуктов.
Новые скептики 2026: почему они правы
В 2026 году появился новый тип скептиков. Это не те, кто боится технологий. Это те, кто видел десятки провальных проектов и понимает, где подвох.
Они правы в трех вещах:
- ИИ не решает проблему плохих процессов. Он их только усугубляет. Автоматизированный хаос - это просто быстрый хаос.
- Стоимость ошибки растет экспоненциально. Человек может ошибиться в отчете - это исправит проверяющий. ИИ, обученный на ошибочных данных, будет тиражировать ошибки в масштабе.
- Зависимость от вендоров становится критической. Как показывает пузырь AI-инфраструктуры, цены на вычисления растут, а качество моделей не всегда соответствует ожиданиям.
Что делать прямо сейчас: no-regret moves
Независимо от вашего уровня зрелости, есть действия, которые не будут ошибкой в любом случае:
1. Инвестировать в data literacy, а не в технологии
Обучите команду основам работы с данными. Не программированию на Python, а именно data literacy: как задавать правильные вопросы данным, как интерпретировать результаты, как избегать когнитивных искажений.
2. Создать "песочницу" для экспериментов
Выделите небольшой бюджет и команду для быстрых экспериментов. Правило: один эксперимент - не больше месяца. Если за месяц не видно результатов - закрываем. Это защитит от долгих и дорогих провалов.
3. Начать с обратного: от проблемы к технологии
Не "давайте внедрим ChatGPT". А "у нас есть проблема X, которая стоит компании Y денег в месяц. Какие технологии могут ее решить?". Иногда ответом будет не ИИ, а простая автоматизация или даже редизайн процесса.
Самый опасный миф: "Мы особенные"
Каждая компания думает: "Да, у других не получилось, но у нас-то особенные данные/процессы/команда". Это самообман. Статистика беспощадна: 98% провалов происходят по одинаковым причинам.
Проблема не в технологиях. GPT-5, Claude 4, Gemini Ultra 2.0 - все они работают. Проблема в том, что их пытаются использовать не по назначению. Как молотком забивать шурупы. Получается, но криво, долго и дорого.
К 2026 году стало очевидно: следующая волна успешных компаний будет не у тех, кто быстрее внедрит новейшие модели. А у тех, кто честно оценит свой уровень зрелости и будет двигаться шаг за шагом. От автоматизации рутины - к оптимизации процессов - к трансформации бизнеса.
Никаких прыжков. Только системная работа. Скучно? Да. Зато работает.
