Сколково.СКАЙ, центр внедрения искусственного интеллекта Фонда «Сколково», провел анализ более ста корпоративных запросов на искусственный интеллект, пришедших в центр за последний год. Эти данные дали нам право на неудобное наблюдение: 70% ИИ-проектов в крупном российском бизнесе не выходят за рамки тестирования. Что мы взяли у международного рынка, переложили на российский — и почему это может остановить главную болезнь корпоративных ИИ-внедрений: смерть на пилотах?

По данным Сколково.СКАЙ, семь из десяти ИИ-проектов в крупном российском бизнесе: от банков и нефтегазовых холдингов до промышленных групп и логистических операторов, сегодня заканчиваются на стадии пилота. Деньги потрачены, презентация показана, демо состоялось, а в промышленную эксплуатацию решение не вышло. Через год после пилота на эту тему в компании никто не возвращается. Через два года команда заказчика, делавшая пилот, уже работает в другом месте.

Это не вина руководителей, которые принимали решение. И не вина исполнителей, которые делали проект. Это структурная проблема рынка, у которого пока нет общего языка между двумя сторонами сделки. Я хочу разобрать три причины, по которым пилоты не превращаются в реально работающие технологии. И показать, как эта проблема решается за рубежом, и как мы решаем ее в России.

Причина первая: заказчик не понимает, что покупает. Когда первое лицо корпорации подписывает решение о крупном ИИ-внедрении, оно редко имеет техническую возможность отличить продукт, способный изменить операционную модель компании, от красивой демонстрации, собранной из открытых компонентов. Подписание происходит на доверии — к ИТ-директору, к презентации подрядчика, к репутации поставщика. Через год после внедрения часто выясняется, что купленное решение либо не масштабируется на реальный объем данных компании, либо требует поддержки внутренней команды, которой у заказчика нет, либо просто закрывает не ту задачу, которая стоит перед бизнесом.

Причина вторая: исполнители не знают, что делать после демо. Большинство российских ИИ-команд сегодня умеют делать прототипы и пилоты — фаза, которую отрасль освоила за последние пять лет. Но между пилотом и промышленной эксплуатацией стоит несколько слоев задач: интеграция в корпоративные системы, организация поддержки, обучение пользователей, управление качеством модели в продакшне. Команд, способных сделать это целиком, единицы. Большинство останавливается там, где начинается настоящая работа.

Причина третья: никто не считает реальный эффект. Этот пункт самый болезненный и перекрывает все остальные. Когда у проекта нет измеримого бизнес-эффекта на старте, нет шанса доказать его на финише.

Заказчик не считает экономию операционных затрат и ускорение процессов, не фиксирует ожидание по выручке, не определяет качество клиентского опыта в цифрах. Исполнитель не знает, по чему его будут оценивать. Между ними возникает молчаливое согласие: давайте сделаем пилот, потом посмотрим. И смотрят. И ничего не находят. Потому что искать было нечего.

Можно описать эту картину сложнее, но суть одна — у российского корпоративного ИИ-рынка нет языка работы. Каждая сделка — импровизация, в которой стороны договариваются по ходу, и каждый раз заново.

Международный опыт

За двадцать лет работы американский бизнес решил ровно ту же задачу — соединить интересы корпоративного заказчика и команды разработчиков ИИ.

Сделала она это через два инструмента, которые сегодня знает любой руководитель технологической функции в США. Первый — Forward Deployed Engineers, инженеры, которые приезжают к заказчику не презентовать продукт, а садиться за один стол с его командой и решать задачу на его реальных данных. Второй — Bootcamps, короткие интенсивные периоды работы с заказчиком, в которых за несколько недель строится функциональное решение под его конкретный процесс.

Не пилот, не демонстрация — рабочий инструмент с измеримым эффектом. На этой модели ряд компаний-разработчиков выросли до капитализации в миллиарды долларов и стали стандартом для индустрии корпоративного ИИ во всем мире.

Модель для российского рынка

Российский корпоративный заказчик более консервативен в выборе подрядчиков, наш рынок меньше, объемы данных у компаний другие. Но логика «короткий интенсив с командой на стороне заказчика → измеримый бизнес-эффект → этап за этапом масштабирование» работает у нас точно так же. Мы в Сколково.СКАЙ адаптировали ее под российскую специфику следующим образом.

Первое: не работать по логике большого единовременного контракта. Корпоративный ИИ-проект разбивается на этапы с понятными критериями завершения, и заказчик платит за каждый этап отдельно. Это радикально меняет модель риска — заказчик не уходит в инвестиционный проект на годы без гарантии результата. Он покупает первую часть работы, видит результат, решает, идти ли дальше.

Второе: корпоративный интенсив, или буткэмп. Месяц работы над реальной задачей заказчика на его реальных данных — с оплатой времени команды. За это время мы не презентуем, а выходим с решением и измеримым результатом для бизнеса. Если не получилось — не идем дальше, и это нормально. Если получилось — переходим к следующему этапу с понятной экономикой и понятным масштабированием.

Третье: мы не делаем проект до тех пор, пока вместе с заказчиком не сформулируем измеримый бизнес-эффект. Не «улучшение клиентского опыта в принципе», а экономия Х рублей на операционных затратах. Не «оптимизация процессов», а сокращение времени обработки документа на Y минут. Если заказчик не может сформулировать ожидаемый эффект, мы помогаем ему это сделать. Если эффект не считается даже на ожиданиях — мы не беремся за проект.

Ближайшее будущее

В горизонте ближайшего года я ожидаю, что российский корпоративный ИИ-рынок начнет перестраиваться. Большие единовременные контракты будут уходить, потому что заказчики устали платить за пилоты, которые не превращаются в работающую технологию. Модель совместной работы над решением с измеримым эффектом и его поэтапное внедрение будет расти. Команды, которые умеют доводить проект в такой логике до промышленной эксплуатации, окажутся в дефиците.

Пример Сколково.СКАЙ в этом смысле скорее отражает общий сдвиг рынка. Сегодня ценность создается уже не вокруг самой модели или технологии, а вокруг способности довести внедрение до рабочего производственного контура. Исследовательская экспертиза, сильная инженерная база и поэтапная работа с бизнес-задачей начинают становиться важнее громких заявлений о «собственном ИИ». Именно в эту сторону, как мне кажется, и будет двигаться корпоративный рынок в ближайшие годы.