Интеллект искусственный, а убытки настоящие. Почему бизнес продолжает спускать деньги на нейросети

Компании всё чаще вкладываются в искусственный интеллект, но реальной отдачи от таких проектов пока немного. Опрос Gartner показал, что лишь 28% решений в области ИТ-инфраструктуры и эксплуатации оправдывают ожидания по возврату инвестиций, а каждый пятый проект заканчивается провалом.

Речь идёт о проектах в сфере инфраструктуры и эксплуатации ИТ-систем, где компании пытаются автоматизировать процессы с помощью искусственного интеллекта. Несмотря на высокий интерес, внедрение часто буксует. В исследовании участвовали 782 руководителя таких направлений, и большинство признали: добиться результата сложнее, чем казалось на старте.

Главная причина неудач банальна. Компании берутся за слишком амбициозные задачи или плохо понимают границы проектов. Когда искусственный интеллект не вписывается в реальные процессы, он не приносит пользы. Более половины опрошенных столкнулись хотя бы с одной неудачей и объяснили её завышенными ожиданиями. Многие рассчитывали, что система быстро автоматизирует сложные задачи, снизит расходы и решит давние проблемы. На практике такие ожидания не оправдываются, доверие падает, а проекты замораживают.

Чаще всего сбои происходят в системах автоматического устранения сбоев, «самовосстанавливающейся» инфраструктуре и управлении рабочими процессами между сервисами. Такие задачи требуют высокой точности и предсказуемости, а современные инструменты пока не всегда справляются с подобной нагрузкой.

Свою роль играют и более приземлённые проблемы. 38% участников указали на нехватку специалистов, ещё столько же – на низкое качество или недостаток данных. Без подготовленных данных и компетентных команд даже перспективные идеи не доходят до результата.

При этом успешные проекты всё же есть. В 77% компаний удалось реализовать хотя бы один удачный сценарий. Разница между успехом и провалом оказалась не в «умности» алгоритмов, а в том, как их внедряют. Лучшие результаты получают те, кто сразу встраивает искусственный интеллект в существующие системы и рабочие процессы, а не запускает отдельные пилоты «в стороне». Когда технология становится частью повседневной работы, сотрудники быстрее начинают ей пользоваться.

Не менее важна поддержка руководства. Там, где топ-менеджмент активно участвует в проектах, проще согласовать приоритеты, убрать внутренние барьеры и сохранить финансирование. Кроме того, успешные команды начинают с реалистичных задач. Наиболее заметный эффект сегодня дают решения для управления ИТ-услугами и облачной инфраструктурой – в этих областях уже есть отработанные подходы и понятная бизнес-ценность.

В ближайшие годы расходы на инфраструктуру для искусственного интеллекта будут только расти и, по оценкам, достигнут 54% всех мировых затрат на ИТ уже в 2026 году. На этом фоне компаниям приходится внимательнее выбирать, куда вкладываться. Лучший подход – сразу привязывать каждый проект к конкретной бизнес-цели, оценивать риски и ожидаемый эффект, а затем расставлять приоритеты.

Пока многие инициативы финансируются отдельными подразделениями, но с ростом затрат решения всё чаще переходят на уровень генеральных и финансовых директоров. В итоге успех определяет не столько выбор идей, сколько их реализация и реальное использование внутри компании.