Семь признаков ИИ-хаоса в бизнесе 1. Нет понятной цели внедрения • ИИ внедрен «потому что все внедряют» • Нет измеримого KPI • Никто не может объяснить, какую бизнес-проблему он решает Симптом: проект живет, но ценности не видно. 2. Растет операционный хаос • Сотрудники дублируют работу • Часть решений принимает ИИ, часть - люди, но логика не согласована • Появляются противоречивые данные в системах Симптом: больше времени уходит на исправление ошибок ИИ, чем на работу. 3. Снижается доверие сотрудников • Люди обходят систему • Используют «старые способы» • Делают параллельную проверку каждого решения ИИ Это значит, что модель либо нестабильна, либо плохо объяснима. 4. Нет контроля качества данных • Модель обучена на устаревших данных • Нет процесса обновления • Не отслеживается drift (изменение поведения модели) Результат: система начинает деградировать. 5. Нет ответственного за результат • ИИ внедрил IT-отдел • Но за бизнес-результат никто не отвечает • Нет владельца продукта Это почти гарантированный путь к провалу. 6. Рост затрат без роста ценности • Увеличиваются лицензии, сервера, консалтинг • Но нет роста прибыли, сокращения времени или повышения качества 7. Юридические и репутационные риски • Ошибки в коммуникациях • Предвзятые решения • Нарушение регуляторных норм Нашли себя в этом чек-листе? Тогда точно оставайтесь с нами