Почему 95% ИИ-проектов проваливаются: причина та же, что и у наркомании
Автор колонки на
Хабре сравнивает корпоративное внедрение генеративного ИИ с зависимостью: инструмент используется как «пластырь», чтобы снять симптомы (давление, KPI, сокращения), не леча первопричину. Поводом служит «план успеха с ИИ» от Work AI Institute — исследовательской организации, управляемой Glean AI, что создаёт очевидный конфликт интересов.
В исследовании (на основе опыта 100+ руководителей, технологов и исследователей) фиксируются эффекты, важные для управления продуктом и персоналом: «иллюзия экспертизы» (сотрудники чувствуют себя умнее/продуктивнее, хотя навыки деградируют), а при замене человеческого суждения ИИ может делать работу пустой и отчуждающей. Итоговая рамка — выбор между «когнитивным дивидендом» и «когнитивным долгом».
- Когнитивный дивиденд возможен, когда ИИ выступает партнёром эксперта и работает в пределах компетенции пользователя.
- Когнитивный долг возникает, когда ИИ применяют для «срезания углов» (автоматизация, расширение обязанностей, сокращения) — растёт ложная уверенность и разрушаются ключевые навыки.
- По данным McKinsey, 80% AI-пилотов не дали положительного эффекта на прибыль; MIT оценивает, что 95% проектов провалились, причём часть снизила производительность.
Вывод автора: «правильное использование» не снимает системную проблему — позитивных сценариев мало, а стимулы корпораций (оптимизация затрат, краткосрочная прибыль, рост котировок) подталкивают к вредным внедрениям. Практический акцент — измерять реальные результаты, не вознаграждать «частоту использования ИИ» и не автоматизировать задачи, где критичны человеческое суждение и творчество.
Читайте также
В графиках: состояние сектора маркетинговых агентств
Как OpenAI похоронила традиционный BI — и что пришло ему на смену
Брифинг о будущем маркетинга: ментальная гимнастика principal media
Как закон «О запрете иностранных слов» влияет на рекламу и брендинг
Как «Нетология» сократила цикл сделки и трансформировала отдел продаж с помощью ИИ
- Рамка «когнитивный дивиденд vs когнитивный долг» для оценки GenAI: Для внедрений GenAI полезно фиксировать не «эффективность инструмента», а направление накопленного эффекта: либо высвобождение времени и усиление экспертного суждения, либо деградация навыков и рост ложной уверенности. Практически это означает: отдельными метриками отслеживать признаки «долга» (ошибки, снижение качества решений, падение самостоятельности) и прекращать/перепроектировать сценарии, где GenAI замещает judgement вместо поддержки.
[Регламенты и методологии / Оценка эффективности AI]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться