Почему внедрение ИИ зависит от доменов и данных

Пишу о том, как ИТ и ИИ реально помогают бизнесу: без хайпа, с понятными шагами, критериями и кейсами. 30+ лет в проектах IBM/Microsoft/enterprise — делюсь тем, что работает в российских реалиях. Разбираем стратегию облака, KPI и SLA, роль ИТ-функции и сценарии применения ИИ без кода. Ставка на практику: меньше красивых слов, больше решений, которые можно внедрить завтра.

иидоменыдокументация

🤖 Чат-бот в нашей корпорации отвечает 300 тысячам сотрудников по всему миру. Вопрос по внутренним политикам — быстрый ответ. Запустили без драмы.

📄 А документацию на моём проекте до сих пор ведут руками. Хотя автоматизация — на повестке уже лет восемь.

🔍 Разница простая. Бот живёт в одном домене: одна структура знаний, одна граница комплаенса. Инструмент документации должен работать сразу для managed services и для разработки — разные данные, шаблоны, согласования, требования заказчиков. Другой масштаб задачи.

⚙️ Основные деньги уходят не в модель. Они уходят в цифровой слой под ней: хранение, поиск, подготовка данных, связность между средами. Умножьте на каждый домен, который инструмент должен покрыть.

📐 Сложность внедрения ИИ ≈ люди × число доменов. Компания на 50 человек с одним доменом внедрит за недели то, к чему корпорация на тысячи готовится годами. Она медленнее не потому, что не понимает технологию: каждый новый домен умножает объём подготовки до первого запуска.

💡 Для себя меряю так: инструмент покрывает один домен — можно запускать сразу. Больше трёх — сначала порядок в данных, потом ИИ.

Читайте так же