Вся дискуссия про корпоративный ИИ почему-то всегда сводится к одному вопросу: строить самим, покупать готовое или заказывать разработку? Это ловушка. И пока топ-менеджеры спорят об этом, их проекты тихо умирают, так и не начавшись. Потому что этот вопрос — последний, а не первый.
Настоящая ИИ-трансформация начинается гораздо глубже. Она начинается с фундамента. И если этого фундамента нет, то неважно, какую стратегию вы выберете. Вы просто выберете способ, которым ваш бюджет будет сожжён.
Первый слой фундамента: Данные. Их нет или они разрозненные
Большинство компаний уверены, что у них много данных. На самом деле, у них много информации, которая лежит в десятках разных систем, никак не связана между собой
и часто непригодна для анализа.
Возьмём типичный кейс: телеком-компания хочет прогнозировать отток клиентов. Казалось бы, у компании данные о звонках лежат в биллинге в одном формате. Параметры сети — в системе мониторинга в другом. Активность в мобильном приложении — в своей аналитике. Жалобы и обращения в техподдержку — в CRM, часто в виде неструктурированного текста. Полгода уйдет только на то, чтобы собрать всё это в одну кучу, написать интеграции, вычистить дубликаты и ошибки. А потом ещё выяснится, что данные о геопозиции нужно сложно и дорого обезличивать, чтобы не нарушить закон о персональных данных. Месяц, запланированный на сбор данных, превратился в шесть.
Второй слой: Архитектура. Она не выдержит новой нагрузки
Допустим, вы откопали и вычистили свои данные. Куда их складывать? Ваша текущая IT-инфраструктура, скорее всего, не готова к нагрузкам, которые создаёт ИИ. Она построена для плановых отчётов раз в месяц, а не для анализа потока данных в реальном времени. Это называется "технический долг".
Классический пример — e-commerce. Решили внедрить персонализированные рекомендации. Но как только модель начала анализировать каждый клик, каждый просмотр, каждую брошенную корзину, старые базы данных просто легли. API начали "отваливаться", а операционная деятельность замедлилась: обновления остатков на складе стали приходить с задержкой, клиенты видели неактуальную информацию, кассы подвисали. Потому что аналитические запросы начали конфликтовать с основными бизнес-процессами. Пришлось всё срочно перестраивать.
Правильный фундамент ИИ — это не просто серверы помощнее. Это гибкая архитектура, способная выдержать эту новую реальность, не ломая при этом то, что уже работает.
Третий слой: Цели. Конфликт интересов вместо синергии
Даже если у вас идеальная техника, проект может провалиться из-за людей. Потому что никто не договорился, чего именно он хочет.
За красивым словом "оптимизация" у каждого отдела скрывается свой KPI.
Задача "оптимизировать логистику" на заводе. Через три месяца выясняется, что у каждого своё понимание этого слова. Логисты смотрели на дашборд со временем доставки. Финансисты — на Excel-таблицу с расходом дизеля. Продажи — на уровень удовлетворённости клиентов (SLA). Айтишники — на стоимость интеграции. Эти четыре мира никак не пересекались. В итоге — конфликт интересов, замороженный проект и демотивированная команда, которая потратила квартал впустую.
Четвёртый слой: Люди. Найти нельзя, вырастить долго
Найти на рынке готового специалиста по ИИ, который с порога понимает специфику вашего бизнеса, почти невозможно. Опыт "звезды" из ритейла, которая работала с кликстримом, бесполезен при оптимизации доменной печи, где нужно анализировать данные с тысяч датчиков.
Поэтому готовность к ИИ — это не про хантинг, а про внутренний рост.
Гораздо эффективнее отобрать своих лучших аналитиков и разработчиков и вложиться в их переобучение. Привлечь внешних консультантов не как подрядчиков, которые сделают всё за вас, а как менторов,
которые будут работать вместе с вашей командой и передадут ей экспертизу. Так, по крайней мере, знания и компетенции останутся внутри компании.
И только теперь — про стратегию
И вот когда вся эта невидимая, тяжёлая работа проделана, можно вернуться к вопросу "строить или покупать?". Теперь ответ будет осознанным, а не основанным на модных трендах.
- Строить (Build) Только если у вас действительно уникальные процессы, и вы готовы содержать R&D-отдел годами. Это самые большие риски и затраты, включая риск, что вся экспертиза будет держаться на одном-двух ключевых сотрудниках.
- Заказывать (Custom) Вы получите решение под себя, но попадёте в "вендорскую ловушку". Любое изменение, любая доработка — новый счёт. Стоимость владения таким решением через несколько лет может оказаться заоблачной.
- Покупать (Buy) Быстро, но стандартно. Вы получаете "коробочное" решение, которое, возможно, не учтёт всех ваших нюансов. Плюс скрытые затраты на интеграцию и постоянные лицензионные платежи.
Вся эта история — не про выбор софта. Это про готовность компании к фундаментальным изменениям. Все эти подводные камни ИИ — это не технические, а управленческие проблемы.
И пока вы не разберётесь со своими данными, архитектурой, целями и людьми, любая стратегия внедрения корпоративного ИИ — это просто дорогая лотерея с очень низкими шансами на выигрыш.
