Почему большинство ИИ-пилотов в промышленности не переходят в продукт, анализ успехов и неудач
Ефименко Георгий Алексеевич, генеральный директор VibeLab.
VII Санкт-Петербургский Промышленный Конгресс. Организатор ВО «РЕСТЭК».
Большинство AI/ML-проектов не доходят до результата: звучала оценка, что успешными становятся лишь около 5% проектов.
Бюджет стоит распределять по формуле 10/20/70: 10% — на алгоритмы, 20% — на данные и технологии, 70% — на команду, процессы, обучение и внедрение.
Не нужно делать ставку только на модель: важнее качество данных, их очистка, подготовка, версионирование и контроль качества.
Лучше брать один главный проект, считать эффект в рублях и ставить конкретные бизнес-KPI; если за 6 месяцев по трём ключевым метрикам прогресса нет, проект предлагают закрывать.
Нужна гибридная кросс-функциональная команда: AI-специалисты + доменные эксперты + операторы, которые дают обратную связь в процессе разработки.
Важны MLOps, правильно встроенный Human-in-the-loop и чёткие рамки для агентов; отдельно подчёркивалось, что агент — это не copilot.
Проект должен быть встроен в бизнес-модель, а не жить как R&D: без ИИ система не должна нормально работать, а собственные данные — это ключевой ресурс для роста.
