Почему 95% ИИ-пилотов университета умрут, не дойдя до эффекта
🎓 Инсайты Сколково для университетов, 3/8
Николай Верховский (я у него училась, рекомендую) показал слайд, который, по его словам, экономит кучу денег. Наверху цифры: 95% ИИ-пилотов не выходят за рамки эксперимента, 56% руководителей не видят отдачи от вложений, и только 6% компаний могут показать вклад ИИ в финансовый результат.
Ниже лесенка из четырёх ступеней, по которой руководители идут снизу вверх.
▫️ Первый вопрос: какую модель выбрать? На рынке много тех, кто с радостью «установит всё».
▫️ Второй: модель не работает, нужна обвязка. Появляется второй слой поставщиков.
▫️ Третий: хакатоны и прототипы. Прототипов много, до денег не доехал ни один.
▫️ Четвёртый: наконец бизнес-анализ, который показывает, что модель, обвязка и прототипы были не те. Но бюджет уже потрачен.
Узнаёте? В университетах эта лесенка выглядит так: закупили лицензии, создали центр компетенций по ИИ, провели студенческий хакатон, отчитались. Через год приёмная кампания идёт по-прежнему, нагрузка на преподавателей не изменилась, а ректорат спрашивает, где эффект.
Правильный порядок обратный. Цель и задача. Прототип, который проверяет, достижимо ли это вообще. Технологическое решение для продакшна. И последним пунктом модель.
Верховский добавил три боли, которые Марк Цукерберг назвал главными при внедрении агентов. Для ректората они звучат так:
1. Нет точки отсчёта. Хорошее внедрение начинается с фразы «сейчас приёмная отвечает на обращение за сутки, хотим за десять минут». Без цифр «от и до» эффект невозможно увидеть.
2. Плохие данные. Агенту нельзя дать то, что лежит в двадцати таблицах у разных проректоров.
3. Нет владельца. Владелец агента не сотрудник ИТ-управления, а тот, кто отвечает за результат: ответственный секретарь приёмной комиссии, начальник учебного управления, проректор по маркетингу.
Павел Мягких на той же сессии добавил парадокс: в 80-90% случаев ИИ не нужен, достаточно выпрямить процесс. Задача человека, отвечающего за ИИ, часто решить, где его не внедрять.
Мы начинаем любой проект по ИИ-трансформации университета с модели управления данными, и почти всегда ее приходится собирать впервые.
С какой ступени лесенки начался ИИ в Вашем университете?
#ИИтрансформация #Сколково2026
🎓 Инсайты Сколково для университетов, 3/8
Николай Верховский (я у него училась, рекомендую) показал слайд, который, по его словам, экономит кучу денег. Наверху цифры: 95% ИИ-пилотов не выходят за рамки эксперимента, 56% руководителей не видят отдачи от вложений, и только 6% компаний могут показать вклад ИИ в финансовый результат.
Ниже лесенка из четырёх ступеней, по которой руководители идут снизу вверх.
▫️ Первый вопрос: какую модель выбрать? На рынке много тех, кто с радостью «установит всё».
▫️ Второй: модель не работает, нужна обвязка. Появляется второй слой поставщиков.
▫️ Третий: хакатоны и прототипы. Прототипов много, до денег не доехал ни один.
▫️ Четвёртый: наконец бизнес-анализ, который показывает, что модель, обвязка и прототипы были не те. Но бюджет уже потрачен.
Узнаёте? В университетах эта лесенка выглядит так: закупили лицензии, создали центр компетенций по ИИ, провели студенческий хакатон, отчитались. Через год приёмная кампания идёт по-прежнему, нагрузка на преподавателей не изменилась, а ректорат спрашивает, где эффект.
Правильный порядок обратный. Цель и задача. Прототип, который проверяет, достижимо ли это вообще. Технологическое решение для продакшна. И последним пунктом модель.
Верховский добавил три боли, которые Марк Цукерберг назвал главными при внедрении агентов. Для ректората они звучат так:
1. Нет точки отсчёта. Хорошее внедрение начинается с фразы «сейчас приёмная отвечает на обращение за сутки, хотим за десять минут». Без цифр «от и до» эффект невозможно увидеть.
2. Плохие данные. Агенту нельзя дать то, что лежит в двадцати таблицах у разных проректоров.
3. Нет владельца. Владелец агента не сотрудник ИТ-управления, а тот, кто отвечает за результат: ответственный секретарь приёмной комиссии, начальник учебного управления, проректор по маркетингу.
Павел Мягких на той же сессии добавил парадокс: в 80-90% случаев ИИ не нужен, достаточно выпрямить процесс. Задача человека, отвечающего за ИИ, часто решить, где его не внедрять.
Мы начинаем любой проект по ИИ-трансформации университета с модели управления данными, и почти всегда ее приходится собирать впервые.
С какой ступени лесенки начался ИИ в Вашем университете?
#ИИтрансформация #Сколково2026