AI-жобалардың зираты: неге көптеген енгізулер нәтиже бермейді

Соңғы бірнеше жылда AI бизнес әлеміндегі ең көп талқыланатын тақырыптардың біріне айналды. Әр апта сайын жаңа AI-сервистер, AI-агенттер, сатуды автоматтандыру жүйелері және “процестердің жартысын ауыстырамыз” деген уәделер пайда болып жатыр.

Бірақ хайпқа емес, нақты енгізулерге қарасақ, қызық нәрсе байқалады: көптеген AI-жобалар не мүлдем нәтиже бермейді, не бірнеше айдан кейін оғаш жұмыс істей бастайды.

Ең қызығы — мәселе көбіне технологияда емес.

Дұрыс емес проблеманы автоматтандырды

Бұл ең жиі кездесетін жағдайлардың бірі.

Компания “AI енгізгіміз келеді”, “процесті автоматтандырғымыз келеді”, “AI-сату бөлімі керек” деген сұраныспен келеді.

Техникалық тұрғыда бәрін жасауға болады. Жүйе шынымен тезірек жұмыс істей бастайды.

Бірақ уақыт өте келе мәселе жылдамдықта болмағаны анықталады.

Мысалы менеджерлер заявкаларды тезірек алады, бірақ бәрібір оларды дұрыс квалификацияламайды.

Немесе AI клиенттерге тез жауап береді, бірақ сатудың ішкі процесі бәрібір ретсіз қалады.

Яғни AI бар хаосты жай ғана жылдамдатады 😄

Жүйенің нақты иесі жоқ

Бұл — екінші үлкен проблема.

Жүйе енгізілді. Бәрі жұмыс істейді. Алғашқы айларда бәрі риза.

Бірақ кейін деректер ескіреді, контекст өзгереді, жауаптардың сапасы төмендейді.

Сол кезде ешкім “жүйенің сапасына кім жауап береді?” деген сұраққа нақты жауап бере алмайды.

Көп компания AI-ды “бір рет қостық — әрі қарай өзі жұмыс істейді” деп қабылдайды.

Бірақ нәтижеге жауапты адам жоқ AI-жүйе ұзақ өмір сүрмейді.

Барлығы нәтиже туралы ойлайды, бірақ архитектура туралы ойламайды

Басында бәрі тез нәтиже алғысы келеді. Бұл қалыпты нәрсе.

Бірақ кейін проблемалар басталады.

Ешкім жүйеге жүктеме өссе не болады, деректер көлемі 10 есе көбейсе не болады, бір компонент істен шықса не болады деп ойламайды.

Соңында алғашқы нәтиже тез алынады, бірақ кейін архитектураны қайта жасауға тура келеді.

Неге AI-жобалардың көбі дәл осы жерде бұзылады

Көп мәселенің түпкі себебі біреу: бәрін алдын ала мінсіз жоспарлауға тырысу.

Бірақ AI-жобалар бұлай жұмыс істемейді.

Алдын ала нақты түсіну мүмкін емес: нағыз bottleneck қай жерде, пайдаланушылар жүйемен қалай жұмыс істейді, қандай деректер пайдалы болады және бизнес логикасы қалай өзгереді.

Сондықтан қазір көптеген командалар AI-жүйелерді итерациялық түрде жасап жатыр.

Алдымен алғашқы жұмыс істейтін нұсқаны іске қосады, кейін нәтижені қарап, өзгерістер енгізіп, жүйені біртіндеп жақсартады.

Неге итерациялық тәсіл қазір тиімді

Практикада AI идея, іске қосу және кері байланыс арасындағы уақыт минималды болғанда әлдеқайда жақсы дамиды.

Егер кез келген өзгеріс бірнеше апта келісуді, жаңа ТЗ мен бюрократияны талап етсе — жүйе өзін өзі баяулата бастайды.

Ал егер логиканы тез өзгертуге, агентті қайта үйретуге және ережелерді жылдам жаңартуға болса — AI бизнеспен бірге эволюциялана бастайды.

Қазір дәл осы нәрсе тірі AI-өнімдерді “AI-жобалар зиратынан” бөліп тұр.