Об этом сообщает «КТРК» со ссылкой на HackerNoon
Большинство AI-проектов в компаниях заканчиваются неудачей. Модели разрабатываются, интерфейсы создаются, бюджеты осваиваются — но конечный результат не достигает пользователей. После краткой демонстрации продукт теряет поддержку и уходит в тень, так и не став частью рабочего процесса. Причины часто остаются не проанализированными, а опыт не документируется.
Одной из ключевых ошибок становится восприятие AI как одноразового эксперимента, а не как продукта, требующего поддержки, развития и постоянного взаимодействия с конечными пользователями. Без обратной связи и внимания к реальному опыту использования, даже самая точная модель теряет актуальность. Подход, при котором искусственный интеллект воспринимается как полноценный продукт, кардинально меняет результат.
Главные причины провала AI-инициатив
AI-проекты часто не доходят до финальной реализации по трём основным сценариям. Первый — это изоляция команды разработчиков, когда продукт создаётся без понимания потребностей и контекста пользователя. Второй — завышенные ожидания со стороны бизнеса, надеющегося на мгновенный результат. Третий — отсутствие поддержки модели после внедрения, что приводит к её «дрейфу» и снижению точности.
Проблема заключается не в недостаточной мощности моделей, а в том, что они запускаются без стратегии управления жизненным циклом. AI требует не только инженерного мышления, но и продуктоведческого подхода: понимания, кто будет использовать систему, как она будет развиваться и кто понесёт ответственность за её функционирование в будущем.
Решающее изменение в стратегии разработки
Ключевым фактором успеха AI-проекта становится вовлечение продуктового менеджера — человека, способного переосмыслить суть задачи, задать неудобные вопросы и сфокусироваться на опыте пользователя. Такой специалист способен преобразовать технически корректную модель в реальный инструмент, востребованный в ежедневной работе.
Именно продуктовый подход позволяет пересмотреть логику взаимодействия пользователей с системой, адаптировать интерфейс, уточнить цели и определить, каким должен быть успешный результат. Без такой роли команды склонны переоценивать собственную работу и недооценивать реальные вызовы эксплуатации в бизнес-среде.
Переработка на основе пользовательского опыта
Переход к проектированию на основе наблюдений за пользователями открывает скрытые проблемы. Например, врачи в больницах испытывали не трудности с поиском информации, а с доверием к найденному контенту. Это дало толчок к изменению интерфейса: добавление источников информации к каждому ответу резко повысило уверенность в системе.
Помимо этого, стало очевидно, что вовлечение экспертов в разметку данных значительно увеличивает точность модели. Заменив младших аналитиков на специалистов по соблюдению нормативов и практикующих врачей, удалось повысить точность системы с 68% до 91%. Контекст и экспертиза оказались важнее, чем алгоритмическая мощность.
Доверие как основа успешного внедрения
Создание доверия к системе начинается с прозрачности. Добавление механизма оценки ответов пользователями, указание источников и внедрение возможности отклонения вопроса при недостаточной уверенности — все это формирует ощущение честности и надёжности. Пользователи начинают воспринимать AI как партнёра, а не как непонятную чёрную коробку.
Дополнительно была внедрена система отслеживания происхождения данных и предупреждения при использовании автоматически сгенерированного контента. Эти элементы усиливают контроль над качеством информации и позволяют формировать систему, которая не просто выдаёт результат, а позволяет понять, как он был получен.
Что изменилось после запуска
Через полгода после внедрения новый AI-ассистент стал неотъемлемой частью рабочих процессов. Автоматизация охватила более трети рутинных задач, снизив число ошибок и повысив удовлетворённость сотрудников. Система перестала быть экспериментом и стала живым продуктом с собственной траекторией развития.
Продукт оказался устойчивым, потому что был создан не для демонстрации, а для использования. Его успех стал результатом не только точной настройки модели, но и понимания роли продукта в экосистеме компании. Это доказало, что устойчивые AI-проекты начинаются с правильных вопросов и стратегий сопровождения.
Напомним, ранее мы писали о том, как DOGE и ИИ могут разрушить доверие к государству.
