Корпоративное Внедрение

Почему 95% компаний проваливают внедрение AI: исследование MIT о разрыве в генеративном ИИ

16 мин чтения

Компании вложили $30–40 миллиардов в генеративный ИИ. ChatGPT используют 80% организаций. Пилотные проекты запускают все, от стартапов до Fortune 500. Заголовки в LinkedIn кричат о революции. Но вот что показывает исследование MIT NANDA из 300+ проектов внедрения: 95% организаций получают нулевую отдачу от инвестиций в корпоративный AI.

Читать полностью
Почему 95% компаний проваливают внедрение AI: исследование MIT о разрыве в генеративном ИИ
ИИ в школах: 86% используют, но 50% чувствуют себя одинокими
13 мин

ИИ в школах: 86% используют, но 50% чувствуют себя одинокими

Традиционные подходы к образованию перестают работать. ИИ пишет эссе и сочинения за минуты – и это навсегда изменило смысл креативных заданий в школах. Запрещать нейросети не получается, изоляция от технологий не работает. Вопрос не в том, использовать ИИ или нет. Вопрос в том, как использовать, чтобы технология развивала навыки учеников, а не заменяла их мышление.

82% руководителей используют ИИ еженедельно: как AI проникает в разные отрасли – отчет Wharton 2025
12 мин

82% руководителей используют ИИ еженедельно: как AI проникает в разные отрасли – отчет Wharton 2025

Третий год подряд Wharton School of Business и GBK Collective изучают, как американские компании внедряют генеративный ИИ. Свежие данные за октябрь 2025 показывают: технология перешла из стадии экспериментов в ежедневную практику. В предыдущей статье мы разбирали разрыв между использованием AI рядовыми сотрудниками (19% видят результат) и корпоративными проектами (80% успешны). Новый отчет Wharton показывает, как именно компании достигают этих 80% – и почему результаты различаются по отраслям.

ChatGPT для бизнеса: 5 готовых решений + код на Python
15 мин

ChatGPT для бизнеса: 5 готовых решений + код на Python

79% российских компаний в 2024-2025 годах экспериментировали с ChatGPT API, но только 11% реально внедрили его в продакшн – по данным аналитиков Yandex Cloud. Остальные 68% застряли на этапе proof-of-concept, потратив от 100 тысяч до 2 миллионов рублей впустую.

В конце 2024 года я интегрировал ChatGPT в систему поддержки клиентов одного интернет-магазина. Ожидали сократить нагрузку на операторов на 70%. Реально получили 23%. Парадокс, не правда ли?

Проблема оказалась не в качестве ответов модели, а в том, что клиенты задавали вопросы иначе, чем мы прописали в промптах. Пришлось переделывать всю логику.

В этой статье – пять рабочих паттернов интеграции ChatGPT API с кодом на Python, которые я протестировал на реальных проектах в 2024-2025 годах. Без хайпа: что сработало, что провалилось, и сколько это стоит на самом деле.