ИИ-психоз в компаниях: консультант увидел 0% успешных ИИ-проектов

Автор анонимного эссе на блог-платформе ludic.mataroa.blog, консультант, который последний год вёл продажи и технические части почти всех проектов своей компании, а за время существования блога провёл около 300 бесед со специалистами по всему миру, от сотрудников нишевых сервисных фирм до топ-менеджеров компаний из списка Fortune 500. По его словам, за полтора года его команда не увидела ни одного успешного ИИ-проекта, ни среди тех, в которых участвовала сама, ни среди тех, за которыми просто наблюдала со стороны, занимаясь другой работой. Он называет происходящее в бизнесе и госсекторе «массовым психозом»: руководители либо не имеют плана, либо просто пытаются пересидеть шумиху, не признаваясь в этом публично.

Автор описывает два типичных провала. Внутренние корпоративные чат-боты почти не используются сотрудниками, потому что в компаниях плохая документация, а языковая модель не может знать то, что нигде не записано. Клиентские чат-боты редко дают приятный опыт, из личных примеров автор приводит контакт-центр Mitsubishi: после поломки автомобиля голосовой бот вежливо принял заявку и пообещал перезвонить, но звонка не последовало за шесть месяцев; в итоге автор передумал покупать следующую машину этой марки. По его наблюдениям, руководители проектов сознательно избегают отслеживать базовые метрики использования или следят только за метриками, которые легко подделать, поэтому провал остаётся незаметным для верхов.

Во втором разделе эссе, «Еретиков, к стенке», автор описывает атмосферу в компаниях от 500 сотрудников: карьерный рост и само сохранение места требуют не идей по применению ИИ, а публичных «деклараций веры» в его преобразующую силу, причём чаще всего это исходит от нетехнических сотрудников. Он приводит случай, когда топ-менеджер компании с выручкой свыше 2 млрд долларов представил ИИ-центричную стратегию компании, притом что сам никогда не пользовался ChatGPT или любым другим ИИ-инструментом. В другом случае руководитель уволил своих лучших сотрудников именно за то, что те показывали результат без использования языковых моделей.

Давление привело к тому, что сотрудники начали обманывать начальство: инженеры выполняют работу вручную по-старому, а затем утверждают, что её сделал ИИ («ИИ-побелка» своей работы), чтобы удовлетворить требование руководства использовать ИИ. Другой пример, «токен-лидерборды»: производительность специалистов оценивают по объёму потраченных токенов ИИ, и часть сотрудников просто зацикливает модель на саморазговор, имитируя активную работу, пока сами занимаются посторонними делами; таких случаев ни разу не разоблачили, даже когда сами исполнители считали результат непригодным для реального использования.

Автор ссылается на эссе разработчика Томаса Птачека «My AI Skeptic Friends Are All Nuts», с которым он в целом спорит, но соглашается с его ключевым тезисом: руководители в приказном порядке навязывают сотрудникам использование языковых моделей, и это плохая стратегия, вне зависимости от того, насколько полезны сами модели. Итоговый вывод эссе: почти все публичные заявления компаний о «колоссальном росте продуктивности от ИИ», неправда, а честные оценки происходящего внутри организаций подавляются страхом увольнения.

Ключевые факты

Анонимный консультант утверждает: 0% успешных ИИ-проектов за полтора года среди всех, что наблюдала его команда, и в тех, где участвовала, и в тех, за которыми следила со стороны
Внутренние чат-боты не приживаются из-за плохой документации компаний; пример с клиентским ботом, сервис Mitsubishi обещал перезвонить после поломки машины и не перезвонил за полгода
В компаниях от 500 сотрудников карьера требует публичных деклараций веры в ИИ; топ-менеджер компании с выручкой $2+ млрд подготовил ИИ-стратегию, ни разу не воспользовавшись ChatGPT
Сотрудники обманывают руководство: делают работу вручную, но приписывают её ИИ («ИИ-побелка»); часть зацикливает модели на саморазговор, чтобы накрутить «токен-лидерборды», пока сами не работают
Руководитель уволил лучших сотрудников именно за то, что те добивались результата без использования языковых моделей

Почему это важно

Эссе описывает разрыв между публичным нарративом об «ИИ-революции» в бизнесе и тем, что, по утверждению автора, реально происходит внутри компаний: провалы систематически замалчиваются, потому что честность об ИИ-проектах стала карьерно опасной. Это переворачивает обычную логику освещения технологий, вопрос не в возможностях моделей, а в том, что организационная культура вокруг ИИ стала дисфункциональной сама по себе.

Кому это важно

Руководителям, которые принимают решения об ИИ-стратегии компании и отчитываются перед советом директоров и инвесторами; сотрудникам и менеджерам среднего звена, которые ощущают давление изображать использование ИИ; консультантам и инвесторам, оценивающим реальную, а не заявленную отдачу от ИИ-инвестиций.

Как это применить

Требовать от ИИ-проектов заранее заданных, не поддающихся манипуляции метрик использования и результата, а не деклараций об «успехе». Относиться скептически к публичным заявлениям компаний о «росте продуктивности от ИИ» без подтверждающих цифр. Отделять реальную пользу конкретных задач (автор упоминает, например, живую расшифровку речи на приёме у врача) от массового, слабо обоснованного пивота всей стратегии компании на ИИ.

Можно ли доверять

Эссе, личное мнение анонимного автора, без названий компаний, имён и проверяемых данных: все примеры (Mitsubishi, топ-менеджер с выручкой $2 млрд, уволенные сотрудники) описаны со слов автора и не поддаются независимой проверке. Цифра «0% успеха», это оценка одного консультанта и его команды по собственному опыту, а не выборочное исследование. Материал стоит читать как заострённое личное свидетельство о атмосфере в отрасли, а не как статистически обоснованный вывод.

Риски и подводные камни

Если описанная динамика реальна хотя бы отчасти, компании рискуют принимать стратегические решения на основе фиктивных метрик и добровольного вранья сотрудников, а увольнение скептиков и лучших исполнителей без ИИ создаёт отрицательный отбор кадров. Обратный риск, эссе само может искажать картину: один консультант с ограниченной, нерепрезентативной выборкой контактов рискует принять частные неудачи за универсальный закон отрасли.

«Мы наблюдали все ИИ-проекты нашей команды за полтора года, и получили ноль процентов успеха, ни одного исключения.»

— автор эссе, анонимный ИТ-консультант