Искусственный интеллект в B2B: как подготовка инфраструктуры определяет успех проектов

В последние годы интерес к искусственному интеллекту стремительно вырос: генеративные модели, большие языковые модели и AI-инструменты обещают автоматизацию, оптимизацию процессов и повышение эффективности. Особенно это стало актуально для B2B и enterprise-компаний, которые рассчитывают на ИИ как способ трансформировать бизнес, повысить конкурентоспособность и ускорить принятие решений.

Однако реалии внедрения часто оказываются более скромными. Согласно отчёту Boston Consulting Group (BCG) «AI Adoption in 2024», лишь около 26 % компаний смогли перейти от пилотных ИИ-проектов к масштабному использованию и извлечению реальной бизнес-ценности. Напротив, 74 % либо не получили ожидаемой отдачи, либо проекты остались на стадии экспериментов.

Эта статистика ставит под вопрос распространённое представление о том, что ИИ — это просто технология, которую достаточно «подключить», чтобы получить выгоду. Вместо этого она подчёркивает: искусственный интеллект — это не отдельный инструмент, а технологический слой, который требует подготовленной инфраструктуры, чётко налаженных процессов, грамотной работы с данными и системной организационной поддержки.

Если компании подходят к технологиям искусственного интелекта как к «волшебной кнопке», ожидания часто расходятся с реальностью. Данные BCG показывают, что без фундаментальной подготовки даже продвинутые модели не способны обеспечить устойчивый результат — что приводит к тому, что большинство проектов так и остаются либо неэффективными, либо узкоспециализированными пилотами.

В дальнейшем мы рассмотрим, какие именно факторы чаще всего становятся препятствиями на пути от эксперимента к результату, и какие подходы позволяют преодолеть эти барьеры.

Почему внедрения ИИ проваливаются — ключевые причины по данным исследований и практического опыта компаний

Несмотря на массовый интерес к искусственному интеллекту, путь от экспериментов до устойчивой ценности остаётся сложным и фрагментированным. Исследования, проведённые Boston Consulting Group (BCG) — одной из крупнейших международных консалтинговых компаний (отчёт AI Adoption in 2024) — и совместный аналитический обзор Georgian и NewtonX (отчёт AI, Applied: Enterprise Benchmarks 2025) подтверждают, что лишь ограниченное число компаний способны интегрировать ИИ в реальную операционную деятельность. Georgian — это венчурный фонд, специализирующийся на технологиях и продуктах на базе ИИ, а NewtonX — исследовательская компания, проводящая B2B-аналитику. Их совместное исследование демонстрирует аналогичный вывод: ключевые барьеры внедрения повторяются из года в год, а у B2B-компаний они проявляются даже острее, чем в общерыночных данных.

1. Фрагментированные данные и низкая инфраструктурная зрелость

BCG выявляет, что основной причиной неудач становится низкое качество корпоративных данных: отсутствие единых хранилищ, дублирование информации, множество несвязанных систем и слабая автоматизация обновлений.

На практике это проявляется в том, что модели не могут работать стабильно — не из-за недостатка способности LLM, а из-за отсутствия стандартизированных объектов данных, отсутствия корректной схемы данных, несовпадения структур между CRM, ERP и документами.

Georgian + NewtonX подтверждают: компании, которые не инвестировали в архитектуру данных до внедрения ИИ, почти никогда не достигают масштабируемых результатов — даже при наличии сильных моделей.

2. Завышенные ожидания от универсальных AI-агентов

С точки зрения технологий, ключевая ошибка многих компаний — ставка на одного «универсального агента», который будет выполнять широкий набор функций: от анализа документов до управления процессами.

Фактическая практика показывает обратное: успешные внедрения строятся на многоагентной архитектуре. Узкие агенты, работающие с ограниченным объёмом контекста, структурированными данными и ограниченными задачами, обеспечивают более высокую точность, предсказуемость и управляемость.

Georgian в своём исследовании подчёркивает: компании, которые структурируют задачи и создают набор специализированных ИИ-агентов под каждый этап процесса, достигают значительно более высокой окупаемости инвестиций (ROI) и демонстрируют более предсказуемое масштабирование решений. Такой подход снижает операционные риски, повышает точность выполнения задач и позволяет выстраивать архитектуру, которую можно расширять без резкого роста затрат и сложности сопровождения.

3. Недостаток операционной подготовки и процессов вокруг ИИ

Исследования подчёркивают, что ИИ проваливается не из-за ошибок моделей, а из-за отсутствия операционной рамки:

• нет процесса валидации данных,
• нет стандартов качества,
• отсутствует ответственный за жизненный цикл модели,
• отсутствуют регламенты обновления данных и процедур тонкой донастройки моделей (fine-tuning),
• компания не готова к постпродакшен-поддержке.

В реальности многие проекты завершаются успешным пилотом, но «зависают» перед интеграцией: бизнес-процессы остаются прежними, роли сотрудников не пересмотрены, не определены зоны, где решения модели будут финальными, а где рекомендательными.

4. Проблемы интеграции в существующую цифровую архитектуру

Даже в компаниях с хорошей AI-стратегией возникает барьер: как именно подключить ИИ к текущим системам?

Здесь наблюдается типичный набор затруднений:

• несоответствие API между внутренними системами,
• отсутствие событийной архитектуры, позволяющей автоматически запускать агентов,
• необходимость «обвязки» вокруг модели (ETL-процессы, валидация, обработка ошибок),
• отсутствие мониторинга качества и дрейфа данных.

BCG прямо указывает, что именно интеграционный слой является одним из самых недооценённых. Компании часто считают, что модель — это «продукт», хотя на практике модель — лишь малая часть экосистемы, которая должна взаимодействовать с десятками внутренних процессов.

5. Отсутствие чётких KPI и бизнес-метрик для оценки успеха

По данным Georgian, значительная часть проектов не имеет конкретных показателей эффективности. ИИ внедряется «для инноваций», а не для измеримого улучшения метрик.

На практике это приводит к тому, что даже при наличии качественной модели невозможно доказать эффект или аргументировать масштабирование. Успешные компании задают метрики заранее: скорость обработки задач, снижение нагрузки на команду, сокращение времени аналитики, уменьшение ошибок, повышение конверсии.

Таким образом, провалы внедрений — это результат не слабости технологий, а отсутствия фундаментальной базы: структурированных данных, операционных процессов, сегментированной архитектуры агентов и чётких бизнес-метрик. В следующей главе мы рассмотрим, какие подходы используют компании, которым всё же удаётся извлечь устойчивую, масштабируемую ценность из ИИ.

Как компании достигают успеха — практики лидеров, которые действительно работают

Несмотря на то что большинство проектов по внедрению ИИ застревают на стадии пилотов, существует группа компаний, которым удаётся масштабировать решения и получать реальную операционную и финансовую отдачу. Их опыт показывает: успешные внедрения — это результат системного подхода, где технология занимает лишь небольшую часть, а ключевую роль играют данные, процессы и архитектура решений.

1. Данные и инфраструктура — основа зрелого внедрения

Компании, добившиеся устойчивых результатов, начинают не с выбора модели, а с подготовки инфраструктуры данных. Они работают над тем, чтобы внутри организации появилась единая логика данных, стабильные источники, понятные структуры и автоматизированные механизмы обновления.
В таких организациях:

• данные стандартизированы на уровне бизнес-объектов,
• системы интегрированы через единый API-слой,
• процессы очистки и нормализации автоматизированы,
• доступность и качество данных контролируются постоянно.

Даже при высоком уровне финансирования российские модели ИИ часто демонстрируют более высокую склонность к ошибкам и генерации недостоверной информации по сравнению с зарубежными аналогами. Это подчеркивает, что для стабильной и масштабируемой работы искусственный интеллект компании вынуждены строить собственные вычислительные контуры, создавать промежуточные центры обработки данных и внедрять механизмы предобработки. Такая инфраструктура позволяет минимизировать «галлюцинации» моделей, контролировать качество данных и обеспечивать предсказуемую работу ИИ в реальных бизнес-процессах.

2. Отказ от универсальных решений в пользу сети узких агентов

Лидеры рынка постепенно отходят от идеи «одного супер-агента», который решает всё. Практика показывает, что наибольший эффект достигается при использовании архитектуры из нескольких узкоспециализированных агентов, где каждый отвечает за конкретную задачу, ограничённую контекстом и доменом.

Например:

• агент обработки документов,
• агент извлечения данных,
• агент аналитики,
• агент контроля качества,
• агент взаимодействия с CRM или ERP и другими.

Такой подход повышает точность, позволяет контролировать поведение каждого агента и упрощает масштабирование.

3. Чётко сформированные бизнес-кейсы и измеримые метрики

Компании, которые получают реальную ценность от ИИ, всегда начинают с ответа на вопрос: какой конкретный процесс должен измениться и как мы это измерим?

Они заранее определяют:

• какие операции будут автоматизированы,
• какую нагрузку ИИ должен снять с команды,
• какие показатели должны улучшиться,
• как будет оцениваться качество результата.

Этот подход позволяет избежать типичной ситуации, когда пилот выглядит «интересно», но его невозможно масштабировать, потому что неясно, какие именно эффекты он создаёт.

4. Построение операционной модели вокруг AI

Успешные внедрения всегда сопровождаются созданием операционного слоя. Это означает, что ИИ перестаёт быть экспериментом и становится полноценной частью рабочего процесса.

Компании выстраивают:
● регламенты обновления и обучения моделей,
● процессы контроля качества и обработки ошибок,
● мониторинг стабильности данных,
● структуру ответственности: кто владеет технологией, а кто отвечает за бизнес-результат.

Критически важным фактором успеха является выделенный ответственный за внедрение (AI owner).

Это человек, который:

● владеет метриками внедрения и контролирует динамику изменений,
●обладает полномочиями влиять на команды и процессы,
● обеспечивает приоритет внедрения среди операционных задач.

Практика показывает: большинство команд настолько загружены текущей операционной работой, что не могут внедрять новое «своими руками». Выделенный ответственый устраняет этот разрыв, создаёт фокус и обеспечивает движение инициативы от пилота к масштабированию.

5. Поэтапное масштабирование, а не «революция за один шаг»

Лидеры всегда идут постепенно:

1. выбирают узкий, но критически важный процесс;
2. запускают пилот только на этой зоне;
3. оценивают метрики и оптимизируют работу агентов;
4. автоматизируют интеграции;
5. масштабируют решение на соседние части цепочки.

Этот подход позволяет быстро получать первые результаты, снижает риски и формирует внутри команды понимание того, как работать с ИИ в реальной операционной среде. Компании, которые добиваются успеха, сходятся в одном: ИИ работает только там, где есть сильная инфраструктура, чёткая цель и операционная дисциплина. Именно эти элементы отличают лидеров от тех, у кого проекты остаются экспериментами.

Как превратить AI из эксперимента в системный источник ценности

Опыт компаний, успешно внедряющих искусственный интеллект, показывает, что технология работает эффективно только при системном подходе. Искусственный интеллект перестаёт быть экспериментом, когда становится частью операционной модели компании и встроен в архитектуру данных, процессы и IT‑экосистему.

Успешное внедрение начинается с анализа бизнес-процессов и выявления точек, где ИИ создаёт ценность. Это позволяет строить систему, способную проводить глубокую аналитику, оценивать риски, оптимизировать процессы и поддерживать взвешенные оперативные решения, а не ограничиваться простыми текстовыми моделями или чат-ботами.

Ключевые элементы комплексного подхода:

• Персонализация под бизнес-процессы — модели адаптируются к особенностям компании, обеспечивая точное выполнение задач от закупок и логистики до финансов, аналитики и управления рисками.
• Глубокая интеграция в IT‑инфраструктуру — ИИ объединяется с CRM, ERP, SRM, BI и внутренними платформами, создавая единую цифровую архитектуру для прозрачной аналитики и контроля данных.
• Автоматизация ключевых процессов — обработка документов, проверка поставщиков, формирование и исполнение контрактов, управление закупками и конкурсной документацией выполняются с минимальным ручным участием, повышая эффективность и снижая риски.
• Обучение и вовлечение команды — сотрудники получают инструменты для работы с ИИ и понимают, как использовать результаты моделей для принятия решений.

Пример комплексного внедрения — AGORA, которая реализует ИИ «под ключ»: от аудита и разработки персональной дорожной карты до интеграции решений в ежедневную практику и обучения команды. AGORA обеспечивает персонализацию, глубокую интеграцию в IT‑системы, автоматизацию закупок, контроль исполнения контрактов и поддержку аналитики на всех уровнях.

Таким образом, ИИ становится инструментом системного управления, позволяя оптимизировать процессы, снижать затраты, повышать качество данных и скорость принятия решений. Компании, применяющие комплексный подход, получают устойчивую и масштабируемую ценность, создавая конкурентное преимущество.

Если вы планируете внедрение ИИ в процессы вашей компании, свяжитесь с менеджером AGORA для подбора оптимального решения.