Артем Сусеков, эджайл-практик в ЛАНИТ, разбирает в своем выступлении на TechWeek 2026 знакомую ситуацию: все сделали правильно, а ИИ не окупился. Причин, по его версии, три: данные, операционная модель и доверие к системе. каждая следующая обходится дороже предыдущей. Данные при этом скорее отговорка, чем настоящая причина.

Артем сравнивает две операционные модели. В первой сотрудник сам принимает решение без участия ИИ результат идет только в kpi сотрудника. Во второй у рекомендации ИИ есть владелец, у решения сотрудника есть ответственный, обратная связь замкнута на конкретного человека, а kpi считается в деньгах вместо точности.
И немного про доверие: три архитектурных свойства, без которых руководство не примет систему.

В конце, три практических шага для бизнеса: закрепить ответственность за ИИ на стороне бизнеса, встроить его в процесс вместо добавления рядом, и посчитать стоимость в деньгах еще до запуска.