Где ИИ точно НЕ НУЖЕН. Как это понять?

Все говорят про ИИ. Но нас, как тех, кто его создает и внедряет это сильно настораживает. Почему? - По свежему опросу McKinsey, хотя во многих функциях уже видят рост выручки/снижение затрат, более 80% компаний пока не ощущают заметного эффекта на уровне всего бизнеса (EBIT). То есть, вроде бы и работает, но масштабировать не удается.

Так почему же? И как понять куда внедрять ИИ, если сильно хочется?

Давайте о главном. Вот три критерия по которым все нужно оценивать все в первую очередь:

Повторяемость + Данные.
Прежде всего, ИИ работает и обучается на данных, если у Вас мало данных для конкретной задачи (примеры ее решения, вариации ошибок, успешные кейсы и др.), то ИИ работать корректно не будет. Так же, повторяемость: если процесс/задача, которую Вы хотите автоматизировать через ИИ случается у Вас раз в месяц - то вопрос "зачем" можете считать первоочередным. ИИ силен там, где много данных и в том, что часто повторяется!
Цена ошибки и надзор.
Жизнь и здоровье человека, стратегические принятия решения, вопросы сохранности имущества. Там, где цена ошибки велика - не место ИИ. Не на данном этапе его развития. Любой, даже самый точный и настроенный/обученный ИИ имеет точность НЕ БОЛЕЕ 90%, кто бы что не писал в своих соц. сетях.
Ожидаемая польза измерима.
Не стоит вводить ИИ туда, где Вы видите его пользу только косвенно (например, только в отдаленном будущем). Наибольшая ценность — в клиентских операциях, маркетинге/продажах, софт-инжиниринге и R&D.

Поговорим о том, где точно НЕТ. Пусть "на сейчас", но "нет".

Низкая повторяемость / редкие кейсы без данных.
Если процессов мало, данные шумные и обратной связи нет - ИИ создаёт иллюзию точности и добавляет риски. NIST прямо указывает на необходимость оценивать «готовность» задачи и данные перед внедрением.
Высокая цена ошибки (без «второго глаза»).
Здравоохранение: ВОЗ предупреждает о рисках LMM/генИИ в клинике и требует клинического надзора и процедур безопасности (не «ИИ вместо врача»). Юр./фин.решения: рамки управления рисками требуют человеческой ответственности и верификации в высоких рисках. Безопасность/инциденты в реальном времени: те же принципы - человеческий надзор и протоколы при критичных последствиях.
Требуется доверие/эмпатия и тонкая «социальная инженерия».
Переговоры, урегулирование конфликтов, кризис-коммуникации — источники подчёркивают: ИИ может помогать, но не заменяет человеческое сочувствие, ответственность и принятие рисков; лучшие практики по кризис-коммуникациям требуют человеческого лидерства и этики.
HR-решения «в одиночку» (финальные этапы найма/продвижений).
ИИ должен быть вспомогательным инструментом, а не единственным/решающим лицом в найме/увольнении — нужен обязательный человеческий обзор, чтобы снизить риск дискриминации.
Творческие и брендовые риски.
Айдентика «с нуля», позиционирование, публичные извинения в кризисе - практики кризис-PR подчёркивают приоритет человеческой ответственности и живого тона, ИИ — вспомогательный. Эмо-распознавание/манипуляции в коммуникации с сотрудниками/учениками - в ЕС это прямо ограничено/запрещено.
Ну и наконец: Там, где простой регламент решает лучше.
Если задачу можно закрыть чек-листом, шаблоном, RPA/триггерами - избыточно включать ИИ. Рынок автоматизации растёт именно за счёт таких сценариев, где «ум» не обязателен.

Теперь давайте о "100% надо".

Скорость ответа в продажах/поддержке.
Первые этапы воронки. Холодные касания.Исследования «speed-to-lead»: контакт в первые 5 минут кратно повышает шансы дозвона/квалификации; после 5 минут — обрыв. Авто-ассистенты закрывают первую реплику за секунды. Так же, что обязательно нужно понимать: когда Клиент с Вами не знаком и у него нет доверия (первые этапы Вашего общения) - нужна четкость, быстрота и холодный расчет. Здесь и выходит на сцену ИИ.
Разработка ПО и ИТ-операции.
Рандомизированные испытания и корпоративные кейсы (GitHub+Accenture, Microsoft Copilot for Security) показывают ускорение и снижение когнитивной нагрузки у разработчиков/аналитиков.
Аналитика, контроль и прогнозирование.
Самое очевидное на первый взгляд. Когда данных много, они понятны, измеримы - ИИ точен и незаменим. Человек просматривая 10 записей видеокамер длиной по 1 часу, тратит на это... 10 часов. ИИ сделает это за несколько минут. При этом точность будет выше человеческой.
Маркетинг и продажи.
Макрооценка McKinsey: до 75% ценности генИИ — в customer operations, marketing&sales, software engineering и R&D. Это направления с измеримой выручкой/экономией.
«Тяжёлые» вертикали с отлаженными данными.
Финансовые услуги, ритейл, производство — лидеры по доле ИИ-бюджетов и зрелым кейсам (антифрод, рекомендации, прогноз спроса, предиктив-обслуживание).

Прогоняешь кейс через фильтр: повторяемость + данные → цена ошибки + надзор → право/запреты (AI Act). Если «мимо» - не запускаем ИИ.
Если кейс «серый» - начинаем с простой автоматизации/чек-листов и пилота с человеком в петле», чтобы накопить данные без лишних рисков.
Если кейс «белый» - идём в зоны доказанной ценности: скорость ответа, разработка ПО, персонализация/саппорт в маркетинге и продажах; там эффект подтверждён исследованиями и метриками.

Надеюсь теперь Вам стало понятнее и легче в выборе. Если нет - мы ждем Вас в Телеграм. Были рады донести эту информацию до Вас! С Уважением, Astro AI.

Где ИИ точно НЕ НУЖЕН. Как это понять?

Как понять: нужен ли ИИ? Критерии.

Где ИИ точно не нужен.

Где ИИ действительно обязателен (прагматично — «короткие деньги»).

Итог: как принять решение сегодня.