Архив блога · Блог
Кто чинит ИИ после запуска: слепая зона автоматизации
Компании платят за сборку ИИ-инструментов и забывают тех, кто их поддерживает. Разбираем слепую зону автоматизации и что с ней делать бизнесу.
На круглом столе по маркетингу один участник вспомнил эпоху доткомов. Тогда ему обещали, что скоро все будут писать HTML. За тридцать лет он набрал три строки разметки. Остальное время пользовался тем, что собрали другие. Ту же логику он ждёт от нейросетей, а вокруг него сотня команд получает премии за то, что строит ботов своими руками.
Всех толкают в билдеры
Маркетинговые команды награждают сотрудников за сборку ИИ-инструментов. В апреле 2025 года глава Shopify Тоби Лютке сказал, что рефлекторное использование ИИ становится базовой нормой и отразится в оценке работы. За ним подтянулись другие компании, Accenture связала применение ИИ с правом на повышение. Планка выросла: мало использовать нейросети, надо собирать кастомных ботов, агентов и автоматизации между CRM и почтой.
В июле Dataiku опросила 685 IT-директоров. 84% согласились, что сотрудники создают ИИ-агентов и приложения быстрее, чем IT успевает их контролировать. Ещё 72% не могут подтвердить, что эти агенты выдают нужный результат. Когда «собери бота» становится показателем, люди начинают подгонять систему под показатель. Это закон Гудхарта в чистом виде.
- 84% признают: сотрудники собирают агентов быстрее, чем IT успевает их контролировать
- 72% не могут подтвердить, что собранные агенты выдают нужный результат
- Две трети крупных компаний завели отдельный бюджет на ИИ, до полного масштаба дошли 10,8% проектов
Билдеры у всех на виду, поддерживающих не замечают
Сильнее всех в сборку уходят люди одного склада: креативные, готовые к риску, счастливые перед чистым листом. Черты хорошие. Но если платить только за них, команда превращается в то, что автор MarTech назвал монокультурой билдеров: набрали, обучили и повысили вокруг одного типа личности.
А систему держат другие люди. Тот, кто следит, чтобы интеграция не отвалилась после обновления CRM. Тот, кто замечает, что агент начал выдавать мусор на третий день. Тот, кто доводит пилот до продакшена. Эта работа не выглядит как инновация, поэтому её не видно в отчётах и на досках почёта. Но именно на ней разваливаются 72% проектов из опроса Dataiku.
Сигналов больше, а понимания нет
Вторая слепая зона лежит на стороне данных. Маркетологи научились ловить сигналы о покупателе: кто кликнул, скачал, вернулся, перешёл порог вовлечённости. Вот только вся эта активность не говорит, что происходит в голове у человека, когда он выбирает.
McKinsey опросил почти 4000 B2B-закупщиков из 13 стран. Покупатель проходит в среднем 10 каналов, прежде чем что-то купить. Gartner добавил свою цифру: 67% предпочитают опыт без менеджера, а 45% использовали генеративный ИИ в недавней покупке. Компания видит этапы воронки, а человек проживает один опыт. Мы называем этап осознанием, потому что тогда осознали его мы. Это разные вещи, и на разнице между ними ломается атрибуция.
Данные о здоровье: договор не заменяет порядок
Третья зона касается данных, которые компания собирает. Маркетологи в сфере здоровья задают вендорам один и тот же вопрос: подпишете бизнес-соглашение. Это неверный первый вопрос. Соглашение ничего не делает для рекламной платформы, куда вы синхронизируете аудитории, и для пикселя, который другая команда добавила в прошлом квартале.
В маркетинге идентификатором редко бывает имя. Это IP-адрес или хешированный email рядом с URL, полем формы или датой записи на приём. Хеширование email не обезличивает: в маркетинге хеш нужен, чтобы сопоставлять записи, а это противоположность обезличиванию. Пока никто не отвечает за то, какие данные куда утекают, никакой агент эту дыру не закроет.
Что это значит для бизнеса
Три истории об одном. Компании платят за видимую часть работы: собрать агента, поймать сигнал, подписать договор. Разваливается всё на невидимой части: поддержать систему, понять покупателя, навести порядок в данных. Пока эта работа не названа и не оплачена, автоматизация будет упираться в потолок.
Практический вывод простой. Прежде чем запускать следующего агента, ответьте на два вопроса. Кто конкретно отвечает за то, что он работает через месяц, а не только в день демо. И откуда система берёт данные, которым агент доверяет. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес стоит начинать с этих двух ответов, а не с самого амбициозного сценария. Побеждают не те, кто быстрее собрал бота, а те, кто быстрее назначил человека, который его чинит. Для компаний во Владивостоке и по Дальнему Востоку порядок тот же.