Hype Correction: почему пора сбросить ожидания от ИИ и сосредоточиться на реальных применениях

ИИ не стал искусственным интеллектом. И не станет

Прошло три года с момента ChatGPT-3.5. Мы прошли через стадии восторга, страха, инвестиционного безумия. Сейчас наступает фаза отрезвления. И она болезненная.

Самый честный вопрос сегодня: "А что, собственно, изменилось?" Помимо генерации текста и картинок. Помимо чат-ботов, которые иногда лгут. Помимо дорогих экспериментов корпораций.

Технологический цикл Гартнера на практике

Пик завышенных ожиданий пройден в 2023 году. Сейчас мы катимся вниз по склону разочарования. Это нормально. Так было с блокчейном, метавселенными, IoT.

Проблема не в технологиях. Проблема в ожиданиях. Мы ждали ИИ как в фильмах — разумный, автономный, понимающий. Получили статистические модели, которые хорошо предсказывают следующее слово.

Где ИИ реально работает (и где нет)

Давайте разделим области применения на три категории:

• Работает отлично: генеративный контент (текст, изображения), перевод, суммаризация, классификация
• Работает с оговорками: код-генерация (но требует проверки), анализ данных (нужны эксперты), чат-боты (ограниченные сценарии)
• Не работает или опасно: автономные ИИ-агенты (исследование о вреде агентов), медицинская диагностика, юридические решения

Пять причин почему корпорации до сих пор боятся ИИ

Не "верят в технологии", а сталкиваются с реальностью:

1. Интеграция стоит дороже разработки. Подключить ИИ к legacy-системам — кошмар инженеров
2. Нет ясного ROI. Экономический эффект появляется через 2-3 года, а отчетность квартальная
3. Юридические риски. Кто отвечает за ошибку ИИ? (Пока никто не знает)
4. Требуются новые компетенции. Не "запустили и забыли", а постоянная настройка
5. Данные — это проблема. Качественных данных мало, messy данных много

Об этом подробнее в статье "5 скрытых причин почему корпорации боятся ИИ". Но суть простая — технологии оторвались от бизнес-реальности.

Пузырь акций: когда лопнет?

Nvidia выросла в 8 раз за три года. Microsoft добавила триллионы к капитализации благодаря ИИ-нарративу. Но фундамент шаткий.

Проблема в диссонансе: оценка компаний основана на ожидании революции, а реальные продажи — на инструментах для разработчиков. Когда инвесторы поймут разницу? (Подробнее о пузыре ИИ-акций)

# Пример диссонанса: ожидание vs реальность
class AIExpectation:
    def __init__(self):
        self.revenue_growth = "1000%"  # Ожидание
        
class AIReality:
    def __init__(self):
        self.actual_roi = "-15% первые два года"  # Реальность
        self.integration_cost = "x3 от прогноза"
        
# Большинство компаний сейчас здесь:
current_state = {
    "pilot_projects": 10,
    "production_ready": 1,
    "positive_roi": 0.3
}

Что делать пока ждем AGI (никогда)

Вместо поиска "искусственного интеллекта" ищите "инструменты автоматизации". Вместо "революции" планируйте "постепенное улучшение".

1 Ставьте конкретные, ограниченные задачи

Не "внедрить ИИ", а "сократить время обработки заявок на 20% с помощью классификатора". Не "создать ИИ-ассистента", а "автоматизировать ответы на 10 частых вопросов".

2 Считайте реальные затраты (все)

API-вызовы, инженерное время, обучение сотрудников, мониторинг, юридическое сопровождение. Умножьте первоначальную оценку на три. Если все еще выгодно — делайте.

3 Начинайте с данных, а не с моделей

80% успеха — качественные данные. 20% — модель. Если у вас messy данные, никакой GPT-5 не поможет. Сначала наведите порядок в данных, потом думайте об ИИ.

Три сценария: куда движется индустрия

Про сценарии для ИИ-агентов мы уже писали. Для всей индустрии картина похожая:

Самый вероятный сценарий — коррекция. Мы ее уже видим: сокращения в ИИ-отделах, падение оценок стартапов, скепсис инвесторов. Это здорово. Пузырь сдувается, остаются реальные применения.

2026: год прагматизма (или краха)

К 2026 году станет ясно, кто играл в технологии, а кто строил бизнес. Корпорации либо увидят прибыль от ИИ, либо закроют проекты. (Подробнее о 2026 годе)

Сигналы для отслеживания:

• Рост числа ИИ-проектов в production (не pilot)
• Публичные кейсы с измеримым ROI (не "улучшили опыт")
• Снижение стоимости владения (инфраструктура + API)
• Появление стандартов и регуляций (сейчас дикий запад)

Что делать сегодня (пока не поздно)

Прекратите читать хайповые заголовки. Перестаньте ждать революцию. Начните с малого.

Найдите одну бизнес-процедуру, которая:

def good_ai_candidate(business_process):
    """Критерии для хорошего кандидата на автоматизацию"""
    
    criteria = {
        "repetitive": True,           # Повторяющаяся задача
        "rule_based": True,          # Есть правила (не творчество)
        "high_volume": True,         # Большой объем
        "low_stakes": True,          # Ошибка не критична
        "data_available": True,      # Есть данные для обучения
        "measurable": True           # Можно измерить улучшение
    }
    
    return all(criteria.values())

# Примеры хороших кандидатов:
# - Классификация обращений клиентов
# - Извлечение данных из документов
# - Базовая техническая поддержка
# - Генерация контента по шаблону

Индустрия ИИ проходит проверку на прочность. 2025 год стал переломным — слишком много обещаний, слишком мало результатов. (Итоги 2025 года в ИИ)

Лучший совет сегодня: представьте, что ИИ — это просто еще один софт. Со своими багами, кривой обучения, стоимостью владения. Оценивайте его как софт. Внедряйте как софт. Измеряйте ROI как от софта.

Искусственный интеллект? Возможно когда-нибудь. Сейчас это просто инструмент. Дорогой, сложный, но инструмент. И относиться к нему нужно соответственно.