Три вопроса, которые стоит задать перед инвестированием в ИИ в 2026 году
Matt Nolan
Основатель
Обновлено 30 декабря 2025 г.
Вот что никто не хочет говорить вслух: большинство ИИ-проектов терпят неудачу.
Не потому, что технология не работает. При правильном применении результаты реальны. Исследования показывают рост производительности на 10-40%. Проблема не в ИИ. Проблема в том, что компании покупают решения прежде, чем определят проблемы.
Цифры говорят сами за себя: 42% компаний отказались от большинства своих ИИ-инициатив в этом году, по сравнению с 17% в прошлом году. 95% корпоративных пилотов так и не приносят измеримой отдачи. Миллиарды долларов в погоне за неправильными вопросами.
Это не технологический провал. Это провал мышления, и из него нельзя выкупиться.
Возможность
Когда ИИ работает, вы его практически не замечаете. Он снимает с плеч вашей команды утомительную, повторяющуюся работу и даёт лучшим сотрудникам пространство делать то, что можете делать только вы. Цель никогда не была в автоматизации ради самой автоматизации. Цель — в усилении возможностей.
Но вы не достигнете этого, гоняясь за последними трендами или покупая самые впечатляющие демо. Вы достигнете этого, задавая лучшие вопросы до того, как выпишете первый чек.
Вот три, которые имеют значение.
1. Это проблема модели или проблема данных?
Все хотят говорить о моделях. Почти никто не хочет говорить о данных, что странно, ведь именно данные — это место, где умирает большинство проектов.
Ваша модель хороша ровно настолько, насколько хорошо то, чем вы её кормите. Если ваши данные беспорядочны, разрознены или неполны, никакой алгоритм вас не спасёт. Самый совершенный ИИ в мире будет просто быстрее выдавать уверенные неправильные ответы.
Прежде чем оценивать любое ИИ-решение, спросите: Есть ли у нас действительно данные, которые для этого требуются? Можем ли мы точно описать, чем будем кормить эту систему, и где это находится?
Если ответ на этот вопрос занимает больше нескольких минут, остановитесь. У вас пока нет проблемы с ИИ. У вас проблема с данными, и именно её нужно решить в первую очередь.
2. Нужен ли здесь самый мощный инструмент или подходящий?
В этой индустрии есть предвзятость к сложности. Более крупные модели, больше параметров, всё самое передовое. Звучит впечатляюще в питч-деке. В большинстве случаев это в корне неверно.
Gartner прогнозирует, что к 2027 году предприятия будут использовать малые, узкоспециализированные модели в три раза чаще, чем универсальные большие языковые модели. Причина проста: они быстрее, дешевле и часто точнее для конкретных задач.
Вопрос не в том, «какой вариант самый продвинутый?», а в том, «что самое простое, что действительно решает эту проблему?» Простота требует достаточно глубокого понимания проблемы, чтобы знать, что можно исключить. Это сложно. Но именно в этом ценность.
Спросите у поставщика или своей команды: Почему именно этот подход, а не что-то более простое? Если ответ «потому что это самые современные технологии», уходите. Это не причина, это маркетинг.
Я присутствовал на достаточном количестве демо поставщиков, чтобы знать схему: впечатляющие возможности, расплывчатые ответы о том, что происходит после пилота.
3. Какое решение это действительно поддерживает?
Это вопрос, который отделяет полезный ИИ от дорогого театра.
Легко увлечься возможностями. Дашборды, чат-боты, прогнозы. Но возможности — это не результаты. Единственный вопрос, который имеет значение: что кто-то будет делать по-другому, когда это появится?
Если вы не можете ответить на это чётко, вы не готовы строить.
Попробуйте это: Закончите предложение «После внедрения мы сможем ______, чего не могли раньше». Если вы не можете завершить его в конкретных терминах, с технологией можно подождать. С ясностью — нет.
Что дальше
2026 год станет годом отбора.
Компании, которые относились к ИИ как к галочке в списке, тихо свернут свои проекты. Те, кто начал с проблемы, а не с инструмента, вырвутся вперёд. Речь не о том, кто потратил больше или двигался быстрее. Речь о том, кто мыслил ясно, кто устоял перед давлением просто что-то делать и вместо этого спросил, стоит ли это что-то делать.
Лучшие технологии растворяются в работе. Вы перестаёте их замечать. Они просто делают всё немного лучше.
К этому мы стремимся в Gravitas Grove. Не к ИИ ради ИИ, а к инструментам, которые заслуживают своё место, делая людей более способными.
Если вы прорабатываете эти вопросы и хотите получить второе мнение, мы будем рады помочь.