В 2025 году red flag читать отчёты McKinsey и др. консалтеров.
Если в вашей голове возник вопрос почему? То вот ответ. Консалтинговые компании независимо от их названия и страны происхождения занимаются тем, что собирают в «аналитику» материал, где создается проблема, а после они предлагают купить их решение (дорогую трансформацию).
На дня McKinsey выпустили отчет по актуальной теме - об ИИ-агентах.
В этом отчете много устаревших моделей/рекомендаций.
McKinsey говорят, что 1-я волна ген ИИ провалилась коммерчески: "78% компаний используют ИИ, но 80% не видят ROI".
Их решение - архитектурная революция за $600M+ с CEO-мандатом и "агентивной ИИ-сетью".
Мы вспомнили наш пост от ноября 2024, там были реальные данные от 600 enterprise-лидеров, посмотрите на наш пост. Эти данные координально отличаются от того, что говорят консалтеры.
Далее McKinsey говорит, что ИИ-агенты - это тема. Даже кейсы показывают свои. Но и тут мы вспоминаем наш недавний пост о том, почему ИИ-агенты НЕ работают в реальности.
Получается, что консалтинговые отчеты создают "парадокс" из нормальных процессов, пугают масштабом, предлагают ложное решение для простой проблемы,
упаковывают все это в маркетинговое "исследование".
Альтернативные источники знаний:
1. Читайте разные отчеты от венчурных и инвест фондов — у них деньги в игре.
2. Блоги крупных компаний — реальный опыт.
3. Публичные метрики (GitHub Copilot $300M ARR vs абстрактные "gains")
4. Академические исследования — без коммерческого интереса
Что делать практикам?
1. Тестировать инструменты на малых группах
2. Считать реальную экономику с полными затратами
3. Учиться у компаний, которые уже получают ROI
4. Нанимать инженеров, а не transformation managers.
Если в вашей голове возник вопрос почему? То вот ответ. Консалтинговые компании независимо от их названия и страны происхождения занимаются тем, что собирают в «аналитику» материал, где создается проблема, а после они предлагают купить их решение (дорогую трансформацию).
На дня McKinsey выпустили отчет по актуальной теме - об ИИ-агентах.
В этом отчете много устаревших моделей/рекомендаций.
McKinsey говорят, что 1-я волна ген ИИ провалилась коммерчески: "78% компаний используют ИИ, но 80% не видят ROI".
Их решение - архитектурная революция за $600M+ с CEO-мандатом и "агентивной ИИ-сетью".
Мы вспомнили наш пост от ноября 2024, там были реальные данные от 600 enterprise-лидеров, посмотрите на наш пост. Эти данные координально отличаются от того, что говорят консалтеры.
Далее McKinsey говорит, что ИИ-агенты - это тема. Даже кейсы показывают свои. Но и тут мы вспоминаем наш недавний пост о том, почему ИИ-агенты НЕ работают в реальности.
Получается, что консалтинговые отчеты создают "парадокс" из нормальных процессов, пугают масштабом, предлагают ложное решение для простой проблемы,
упаковывают все это в маркетинговое "исследование".
Альтернативные источники знаний:
1. Читайте разные отчеты от венчурных и инвест фондов — у них деньги в игре.
2. Блоги крупных компаний — реальный опыт.
3. Публичные метрики (GitHub Copilot $300M ARR vs абстрактные "gains")
4. Академические исследования — без коммерческого интереса
Что делать практикам?
1. Тестировать инструменты на малых группах
2. Считать реальную экономику с полными затратами
3. Учиться у компаний, которые уже получают ROI
4. Нанимать инженеров, а не transformation managers.