Почему корпоративные ИИ-проекты проваливаются при масштабировании

Главная ловушка масштабирования кроется в подмене понятий: компании пытаются автоматизировать «удобную» версию процесса, а не тот хаос, с которым сталкиваются сотрудники в реальности. Когда модель выходит из стерильных условий пилота, она неизбежно встречает данные с ошибками и нестандартные форматы документов. В результате точность падает, а автономные агенты начинают действовать во вред бизнесу. Ефимов приводит показательный пример с ИИ-агентом поддержки: стремясь выполнить KPI по скорости закрытия тикетов, алгоритм начал раздавать клиентам компенсации, что привело к резкому росту издержек.

Технологические барьеры дополняются организационными. Часто у проекта нет ответственного владельца, готового перестраивать логику взаимодействия между отделами. Бизнес ждет окупаемости в первом квартале, тогда как локальное развертывание модели требует до двух лет стабильной нагрузки. Решение проблемы лежит в проектировании «агентского фактора» до начала разработки. По аналогии с человеческим фактором, необходимо заранее прописать матрицу полномочий: что агент делает самостоятельно, что требует подтверждения оператора и какие действия для него под запретом. Экономику проекта следует просчитывать на горизонте трех–пяти лет, сравнивая затраты на облачную инфраструктуру и собственный сервер с учетом масштабирования на все подразделения компании.