Публикация систематизирует реально работающие архетипы GenAI-проектов для бизнеса и предупреждает об ожиданиях. На фоне «витринных» кейсов Microsoft (Sandvik: +30% продуктивности; Topsoe: 85% вовлечения ИИ за 7 месяцев; Toshiba: −5,6 ч на сотрудника в месяц; Volvo Group: экономия >10 000 человеко-часов; отчёт содержит ~1000 историй) автор отмечает: провалы часто связаны с попыткой решить слишком сложную задачу сразу и игнорированием галлюцинаций LLM.

• RAG по внутренним данным. Индексация гайдлайнов/баз знаний (RAG) решает лимиты контекста и позволяет проверять документы на соответствие правилам.
• Черновая суммаризация. LLM генерируют draft-выжимки, которые быстрее править, чем писать с нуля; применяются «chain of density», кейсы Pressw.ai, медицина, Datadog (postmortem).
• Генерация медиаконтента. Подходит для субъективных задач (промо); качество контролируется правилами бренда из RAG.
• AI-агенты с откатом. Начинать с поддержки/рутине, жёстко ограничивать права, избегать необратимых действий; всегда иметь переключение на оператора (уроки инцидентов вроде удаления прод-БД).

Рекомендация: стартовать с RAG и черновой суммаризации для быстрой выгоды и «разогрева» команды к более сложным сценариям.