Почти все ИИ-проекты заканчиваются провалом
По данным RAND Corporation, около 80% ИИ-проектов в мире не достигают результата. В России ситуация схожая:
🔘В Napoleon IT оценивают ежегодные расходы бизнеса на ИИ более чем в 90 млрд руб., при этом технологии реально используют лишь примерно в 6% компаний. Ключевая проблема — управленческая незрелость.
🔘По оценке экспертов ДАР (ГК Корус Консалтинг), значительная часть проектов реализуется без четкой системы метрик эффективности. В К2Тех сообщают, что до 80-90% пилотов не получают продолжения.
🔘Среди причин — некорректная постановка задач, слабая интеграция в процессы, дефицит качественных данных и отсутствие управления данными. В Софтлайн Решения (ГК Softline) подчеркивают: без связки бизнеса, data science и MLOps ИИ остается «витриной моделей» без экономического эффекта.
🔘Дополнительный фактор — высокая смертность стартапов. В Артифика указывают на дефицит венчурного финансирования: многие проекты закрываются еще на этапе создания минимально жизнеспособного продукта.
📄 Дело в цифрах
По данным RAND Corporation, около 80% ИИ-проектов в мире не достигают результата. В России ситуация схожая:
🔘В Napoleon IT оценивают ежегодные расходы бизнеса на ИИ более чем в 90 млрд руб., при этом технологии реально используют лишь примерно в 6% компаний. Ключевая проблема — управленческая незрелость.
🔘По оценке экспертов ДАР (ГК Корус Консалтинг), значительная часть проектов реализуется без четкой системы метрик эффективности. В К2Тех сообщают, что до 80-90% пилотов не получают продолжения.
🔘Среди причин — некорректная постановка задач, слабая интеграция в процессы, дефицит качественных данных и отсутствие управления данными. В Софтлайн Решения (ГК Softline) подчеркивают: без связки бизнеса, data science и MLOps ИИ остается «витриной моделей» без экономического эффекта.
🔘Дополнительный фактор — высокая смертность стартапов. В Артифика указывают на дефицит венчурного финансирования: многие проекты закрываются еще на этапе создания минимально жизнеспособного продукта.
📄 Дело в цифрах