Как масштабировать ИИ-проекты? Итоги июньской встречи дискуссионного клуба
Как масштабировать ИИ-проекты? Итоги июньской встречи дискуссионного клуба
9 июня 2025 года в рамках ежемесячного дискуссионного клуба, организуемого экспертным сообществом Нейролаб, состоялась встреча, посвящённая масштабированию пилотных проектов на базе ИИ и реальным препятствиям, с которыми сталкиваются компании.
В обсуждении приняли участие представители госкорпораций, ритейла, банковского сектора, ИТ-компаний и независимых разработчиков.
Среди них:
Павел Перов, коммерческий директор Imprice (Первый Бит)
Петр Асратян, IT директор группы компаний Simple
Сергей Есман, ex IT руководитель Wildberries, Летуаль, Связной, розничная сеть МТС и др., консультант IT аудита и IT трансформации
Владимир Лещенко, директор Центра Компетенций компании Цифрум (Росатом)
Денис Носков, эксперт по нейросетям, основатель Neuron
Олеся Колосовская, руководитель лаборатории генеративного ии в НЛМК
Ярослав Шмулев, кофаундер R77 AI, ex-руководитель вндрения ИИ SAP Consulting, МФТИ-Сколтех
Алексей Чеканов, CIO Циан
Евгений Смирнов, глава ML-лаборатории АльфаБанка
Андрей Камарицкий, PO Самолет
Ключевые инсайты встречи:
ИИ никому не нужен сам по себе — заказчики хотят решать конкретные бизнес-задачи, а не “внедрять ИИ ради ИИ”. Как отметили в Росатом, «нет ни одного внутреннего запроса на искусственный интеллект — есть запросы на решение проблем».
Ритейл и e-commerce — драйверы спроса на ИИ, но сталкиваются с проблемой локальности решений и нехватки зрелых команд. Внедрение идет зачастую через инициативы отдельных IT-руководителей, а не как часть системной стратегии.
Пилоты “умирают” не из-за технологий, а из-за ошибок в проектировании экспериментов, нехватки внутренней экспертизы, отсутствия продуманного процесса масштабирования и сопротивления со стороны сотрудников.
Фактор людей — главный барьер. Внедрение ИИ меняет роли, вызывает страх “замены людьми машиной” и требует глубокой проработки внутрикомандной коммуникации. «Мы потратили 4 недели на модель и 8 месяцев — на то, чтобы убедить людей её использовать», — признался один из участников.
Продуктовый подход и метрики — в дефиците. Большинство пилотов страдают от нечетко заданных целей и отсутствия системы оценки эффекта. Обоснование экономических результатов внедрения ИИ — слабое звено как у разработчиков, так и у бизнеса.
Что поможет бизнесу:
Качественный дизайн эксперимента: чёткие гипотезы, метрики и методология измерения.
Формирование продуктовой культуры и ролей владельцев продукта в ИИ-проектах.
Сильный project-менеджмент и стратегия масштабирования до пилота.
Эффективная работа с данными — от качества сбора до структурирования.
Налаженная связка бизнес- и IT-команд, а также внутренняя «евангелизация» ИИ.
Встреча завершилась призывом к рынку: если мы хотим больше успешных внедрений ИИ в России — нужно перестать надеяться на «волшебство» и начать строить зрелую, системную инфраструктуру под каждое решение.
