Почему ИИ работает не у всех

HSBC, Walmart, Klarna и десятки других компаний внедряют ИИ — но результаты у всех разные. Кто выигрывает, а кто разочаровывается? Разбираем кейсы с акцентом на причинно-следственные ошибки.


Генеративный искусственный интеллект обещал революцию в бизнесе: автоматизация, новые продукты, сокращение расходов и рост прибыли. Однако практика показала, что успех далеко не гарантирован. Одни компании делают технологию частью ДНК, другие — лишь экспериментируют, не меняя базовых процессов. В итоге ИИ либо приносит миллионы, либо становится балластом.

Один из заметных кейсов — Walmart. Ритейлер внедрил генеративные модели для внутреннего поиска, рекомендаций товаров и автоматизации документооборота. Команда ИИ-инженеров встроена в бизнес-модули, а обучение персонала проходит на регулярной основе. Результат — оптимизация логистики и рост маржинальности.

Совсем иной подход — у Klarna. Финтех-компания рапортовала о 500 новых ИИ-функциях, включая чат-бота на GPT-4o. Но за грандиозными цифрами скрывается маркетинговая надстройка: эксперты отмечают, что ИИ часто используется для задач, которые эффективнее решаются другими средствами. Снижение издержек в Klarna — не прямой результат ИИ, а эффект реструктуризации.

Банк HSBC пошёл промежуточным путём: тестирует генеративные алгоритмы в клиентской поддержке и для автоматического составления отчётов. Пока внедрение ограничено пилотными отделами, но уже наблюдаются позитивные тренды — особенно в снижении времени реакции на запросы.

Что объединяет успешные кейсы? Не технология, а культура. Там, где ИИ становится не внешним инструментом, а частью стратегического мышления, он даёт отдачу. Там же, где его внедряют по моде или для инвесторов, эффект почти всегда мнимый.

Подкаст «Мы и Оно» от Forbes предлагает подробный разбор реальных примеров: от технологических гигантов до небольших команд. Почему один и тот же инструмент работает по-разному? Ответ — в том, как компании меняются вместе с ним.

ИЗНАНКА:

Пример Klarna наглядно демонстрирует ловушку: генеративный ИИ не спасает бизнес, если он встроен формально. Без пересмотра процессов он не работает. Парадокс в том, что чем глубже компания адаптируется под ИИ, тем реже она об этом говорит. И наоборот — чем больше заявлений, тем слабее результат.

Фото: ИЗНАНКА.

Читайте, ставьте лайки, следите за обновлениями в наших социальных сетях и присылайте свои материалы в редакцию.

ИЗНАНКА — другая сторона событий.