В крупной компании — 300 идей для ИИ и бюджет на пять. Технология выбора, после которой пилоты доживают до внедрения

В любой крупной организации идей для внедрения ИИ бесконечно много. За пару недель интервью с руководителями функций набирается 100–300 инициатив: ценообразование, прогноз спроса, отток клиентов, генерация контента, разбор документов, скрининг резюме, и дальше по нарастающей, потому что каждая функция видит у себя ещё десяток применений. Бюджета, команды и управленческого внимания хватает на несколько. Всё, что отличает компании с миллиардными эффектами от компаний с кладбищем пилотов, происходит в этом зазоре, в момент выбора.

Выбирают чаще всего без технологии: у кого из спонсоров голос громче, что сейчас в моде, что принёс вендор с красивым демо. Потом запускают пилот, чтобы «посмотреть, будет ли эффект». Статистика 2025 года показывает, чем это заканчивается: до промышленной эксплуатации дошли считаные проценты GenAI-пилотов, а треть свёрнутых закрыли из-за слабой финансовой отдачи, которую в большинстве случаев можно было прикинуть заранее, на бумаге, до того как потрачены деньги и полгода времени.

Эта статья про технологию выбора: как из сотен идей получить десять обоснованных, как оценивать эффект и реализуемость до старта, что должно быть в паспорте инициативы, с которым не стыдно идти на инвесткомитет, и как управлять портфелем после запуска, включая самое психологически трудное, закрытие проектов. Я собирал такие портфели с трёх разных позиций: в Сбере руководил Центром AI-трансформации, который отвечал за управление общим портфелем ИИ-инициатив банка; в Альянсе в сфере ИИ собрал открытую витрину ИИ-кейсов, базу сценариев и внедрений, которая пригодится нам ниже; сейчас в StrategAI мы делаем это для компаний из разных отраслей. Речь пойдёт о крупных и средних организациях: если у вас один-единственный пилот, вам нужен не портфель, а честный расчёт по нему одному.

За годы работы с портфелями я видел четыре типовых механизма отбора. Узнаете свой.

Способ 1. По громкости. Проект получает тот, чей спонсор ближе к генеральному или убедительнее на комитете. В англоязычном консалтинге у этого есть имя: HiPPO, highest paid person's opinion. Проблема не в том, что руководители глупы, они как раз лучше всех чувствуют боль своей функции. Проблема в том, что громкость голоса не коррелирует с размером эффекта.

Способ 2. По моде. В 2023-м всем нужен был свой GPT, в 2024-м RAG по документам, в 2025-м агенты. Мода задаёт технологию до того, как сформулирована задача. Логика переворачивается: инструмент выбран, осталось найти, что бы им починить.

Способ 3. Вендор принёс. Красивое демо, обещание «внедрим за месяц», референсы с логотипами. Вендор не обманывает, он просто продаёт то, что у него есть, а не то, что даст вам максимальный эффект. Пересечение этих множеств бывает, но случайно.

Способ 4. Всем сёстрам по серьгам. Бюджет размазывается тонким слоем по всем функциям, чтобы никого не обидеть. В итоге двадцать недофинансированных пилотов вместо пяти доведённых до конца.

Чем это заканчивается, теперь можно измерить. По опросу «Интеллектуального анализа» (март 2026, 50 крупнейших российских организаций из IT, промышленности, финансов, госсектора и логистики), до промышленной эксплуатации дошли 7–10% GenAI-проектов, запущенных в 2025-м. Остальные свернули. При этом 30–40% пилотов закрыли из-за слабой финансовой отдачи. Обратите внимание на формулировку: не «модель не заработала», не «данных не хватило», а именно слабая отдача. То есть проект технически получился, просто изначально не стоил того, чтобы его делать.

И это на фоне рынка, который за год вырос в четыре с половиной раза, с 13 до 58 млрд рублей. Денег стало кратно больше, а доля доведённого до прода не изменилась. Рынок взрослеет быстрее, чем практика отбора:

Если ИИ действительно инструмент, то и выбирать его нужно как инструмент: под задачу и по расчёту.

Сразу уточню, чтобы не создавать ложную оппозицию: пилот действительно проверяет эффект, и это его законная работа. На реальных данных, на реальных процессах, с реальными пользователями. Ничто это не заменит.

Но примерную оценку того же эффекта можно получить заранее, на бумаге, за несколько дней, силами двух-трёх человек. Да, она грубая, плюс-минус в разы, а не в проценты. И этой точности достаточно для главного управленческого решения: что вообще запускать и в каком порядке. Потому что инициативы в лонг-листе отличаются друг от друга не на проценты, а на порядки: у одной потенциал в сотни миллионов, у другой в единицы. Чтобы увидеть эту разницу, не нужен пилот за десятки миллионов. Нужна таблица.

Бумага не заменяет пилот. Бумага решает, какие пилоты заслуживают запуска, и отсекает те, у которых даже оптимистичный сценарий не окупается. Треть закрытых в 2025-м пилотов, судя по причине закрытия, этой таблицы не видела.

Технология, которой пользуемся мы, устроена как воронка из трёх шагов. На входе все идеи организации, на выходе портфель, посчитанный в деньгах.

Шаг 1. Лонг-лист: собрать 100–300 инициатив по всем функциям, широко и без цензуры. На этом этапе плохих идей не бывает, бывает неполный список.

Шаг 2. Скоринг: из 300 в 50. Каждая инициатива получает быструю оценку по трём осям (эффект, реализуемость, стратегическая релевантность) по единой шкале. Здесь умирает большинство, и это дёшево: смерть на бумаге стоит ноль рублей.

Шаг 3. Паспорта: из 50 в 10. Финалисты получают проработку до паспорта, документа с финмоделью (ROI, NPV, окупаемость), требуемой командой, данными и планом запуска. Из десяти паспортов в первую волну запуска уходят обычно три-пять пилотов, остальные становятся живой очередью.

Весь цикл занимает около пяти недель. На выходе четыре артефакта: презентация для правления, живой Excel-портфель со всеми инициативами, финмодель с методикой расчёта (её принципиально важно передать заказчику, чтобы он мог всё проверить и пересобрать без нас) и роадмап волн внедрения.

Дальше по шагу на раздел, с инструментами для каждого.

Лонг-лист собирается из пяти источников, и они дополняют друг друга, а не дублируют.

Интервью с руководителями функций. Час с каждым директором: где болит, где ручной труд, где решения принимаются вслепую. Это источник самых ценных инициатив, привязанных к реальной боли.

Текущий бэклог. В любой компании уже лежат чьи-то заявки, недоделанные пилоты и «мы когда-то пробовали». Их надо поднять: там есть и мусор, и недооценённые алмазы.

Картирование цепочки создания стоимости. Проход по value chain с вопросом «что здесь может делать модель»: закупки, производство, логистика, маркетинг, продажи, сервис. Систематизирует то, что интервью дают фрагментарно.

Мировые бенчмарки. Что внедрили лидеры вашей отрасли глобально. С переносимостью надо быть осторожным, но как источник идей это обязательный пункт.

Отраслевые библиотеки сценариев. Раньше этот пункт означал «купить исследование или нанять консультанта». Теперь есть открытый инструмент: витрина ИИ-кейсов Альянса в сфере ИИ, почти пять тысяч сценариев применения ИИ, размеченных по десяти отраслям, десяти бизнес-функциям и десяти типам задач, с оценкой силы эффекта, скорости внедрения и технологического стека по каждому. Мы собирали её именно как инструмент для этого шага: садитесь на пересечение «моя отрасль × моя функция», и у вас есть стартовый список, который раньше стоил недели работы аналитиков. Кстати, разметка базы хорошо отрезвляет: 88% сценариев опираются на классический ML, а не на генеративные модели. Мода и рабочие лошадки рынка совпадают гораздо реже, чем кажется по конференциям.

Итог шага 1 — таблица на 100–300 строк. Дефицита идей после этого не бывает; дефицит перемещается туда, где ему и место, в отбор.

Быстрая оценка каждой инициативы по трём осям, по единой шкале, силами небольшой рабочей группы.

Ось 1. Финансовый эффект. Не «большой или маленький», а по типам: рост доходов, снижение OPEX, высвобождение численности, снижение рисков и потерь. Для финансовой отрасли есть подписанная тринадцатью банками методика с восемью типами эффекта (я разбирал её в прошлой статье), для остальных отраслей логика переносится почти без изменений. На этапе скоринга достаточно диапазона: порядок суммы в год и тип эффекта.

Ось 2. Реализуемость. Есть ли данные и в каком они состоянии; сложность интеграции в процессы и системы; требуемая команда; регуляторные ограничения. Именно здесь умирают красивые идеи: эффект огромный, а данных нет и не будет.

Ось 3. Стратегическая релевантность. Двигает ли инициатива то, что компания объявила приоритетом. Это ось-корректор: она не добавляет баллы слабым идеям, но разводит равные по эффекту.

Дальше инициативы ложатся на матрицу «эффект × реализуемость», и с ней связано главное разочарование каждого первого портфеля. Все хотят собрать его из правого верхнего квадранта, где сильный эффект достигается быстро и легко. Так вот, этот квадрант почти пуст. Сильный эффект почти никогда не бывает быстрым, потому что требует перестройки процесса, а перестройка процесса быстрой не бывает. Быстрым бывает то, что процесс не трогает, и оно, как правило, даёт скромный эффект.

Практический вывод отсюда один, и он важнее любой отдельной инициативы: портфель не собирается из одних quick wins. Здоровый портфель складывается как осознанный микс: несколько быстрых побед, которые финансируют доверие организации, и две-три больших ставки, которые принесут основные деньги через год-полтора.

Пятьдесят финалистов скоринга всё ещё слишком много для запуска, поэтому паспорта получают только десять. Паспорт занимает одну-две страницы и состоит из трёх блоков.

Бизнес: как процесс устроен сейчас, какие метрики он двигает, какой прогнозируемый эффект и по какому типу, какие смежные процессы заденет и сколько стоит вообще ничего не делать.

Технологии: какой класс моделей, какие данные нужны и в каком они состоянии, ключевые риски и ограничения, а также честный ответ на вопрос «купить готовое или строить своё».

Операционализация: команда с ролями и загрузкой (дата-сайентисты, ML-инженеры, архитектор, продакт, аналитик процесса), контур внедрения и мощности, ответственные подразделения и последовательность шагов: сетап архитектуры, сбор данных, PoC на истории, MVP на ограниченном контуре, тираж.

К паспорту прикладывается финмодель на три года: эффект по годам, CapEx и OpEx, ROI, NPV, срок окупаемости, с явной методикой расчёта, чтобы финансовый директор мог проверить каждую цифру и пересобрать модель под свои допущения. Там же фиксируется kill-критерий, то есть измеримое условие и дата, при которых проект закрывается. Но сильнее всего дисциплинирует другое: под паспортом стоит подпись бизнес-заказчика, а не команды ИИ. Эффект обещает тот, в чьём P&L он должен появиться.

Два приёма из практики, которые заметно повышают качество этого шага.

Первый: собирать не один топ-10, а сценарии портфеля. Когда мы делали портфель для Асконы (производитель и ритейлер товаров для сна; лонг-лист собирали по всем функциям, от производства и логистики до розницы и e-commerce, шорт-лист утверждали со всеми директорами), финальному выбору предшествовали четыре варианта портфеля: максимум денег, но дольше до отдачи; quick wins с быстрым эффектом при минимуме затрат; максимальный охват функций; сбалансированный. Конкретные цифры под NDA, но суть приёма в другом: правление выбирает не десять инициатив из пятидесяти, что невозможно удержать в голове, а один сценарий из четырёх. Это выбор стратегии, а не перебор списка, и разговор на комитете меняется мгновенно.

Второй: перед финализацией паспорта искать референс. Кто уже сделал похожее? Сколько у него это реально заняло? Сошёлся ли план с фактом? Здесь снова пригодится витрина: помимо сценариев, в ней публикуются верифицированные кейсы внедрений, где компании раскрывают структуру, которую не найти ни в одном пресс-релизе: план и факт по четырём осям (финансы, удовлетворённость, эффективность, безопасность), время до запуска, ресурсы, контур внедрения и контакт человека, с которым можно поговорить. Например, в кейсе Альфа-Банка про CRM AI Sales Engine видно: рост прибыли от цифровых продаж в полтора раза, конверсия в 1,4 раза, шесть месяцев до запуска, on-prem, доведено до тиража. Одна такая карточка калибрует ваш паспорт лучше, чем неделя кабинетных исследований. Если у лидера рынка это заняло шесть месяцев, ваша оценка «сделаем за два» говорит не о смелости, а об ошибке в финмодели.

Самое частое заблуждение: портфель собрали, презентацию показали, работа сделана. На самом деле портфель, которым не управляют, деградирует до того же кладбища пилотов, просто с красивой таблицей в анамнезе. Управление держится на четырёх правилах.

Волны, а не big bang. В первую волну уходят три-пять запусков, микс из быстрых побед и одной большой ставки. Быстрые победы нужны не только ради денег: они покупают организационное доверие для ставок.

Kill-критерии назначаются до старта. У каждого пилота в паспорте записано, при каких условиях он закрывается: качество модели ниже порога на реальных данных к контрольной точке; фактический эффект меньше заданной доли от бумажной оценки; стоимость выросла кратно против паспорта; данные не удалось получить за отведённый срок. Решение о закрытии принимает портфельный комитет, а не команда пилота: у команды всегда конфликт интересов, и это нормально, она и должна верить в свой проект.

Закрытие считается результатом, а не провалом. Пилот, остановленный по kill-критерию, означает, что механизм сработал: вы узнали за пять миллионов то, что могло стоить ста. Если в культуре компании закрытие пилота приравнено к провалу команды, команды будут тянуть мёртвые проекты годами, и бюджет портфеля окажется заперт в них. Высвобожденные деньги сразу получает следующая инициатива из очереди, поэтому очередь и должна быть живой.

Ребалансировка ежеквартально. Раз в квартал портфельный комитет сверяет план и факт по запущенным, закрывает то, что попало под kill-критерии, поднимает из очереди новое и пополняет лонг-лист свежими идеями. Годовой цикл пересмотра для этой технологии слишком медленный: за год меняются и модели, и цены, и приоритеты. Рабочий ритм здесь квартальный.

И ещё один момент. Факт, собранный по единой методике на запущенных проектах, нужен не только для отчётности. Это обратная связь в скоринг: следующая волна оценивается уже с поправкой на то, как ваши прогнозы сходились с реальностью. Портфель постепенно учится.

Зеркало к «пяти ошибкам учёта» из прошлой статьи, теперь на уровне портфеля.

1/ Отбор демократией. Каждой функции по проекту, чтобы никого не обидеть. Портфель превращается в размазанный бюджет без единой доведённой до конца инициативы.

2/ Пилот вместо расчёта. «Запустим и увидим». Треть свёрнутых в 2025-м пилотов увидела то, что было видно на бумаге бесплатно.

3/ Портфель из одних quick wins. Полгода красивых отчётов, потом низковисящие плоды заканчиваются, и оказывается, что больших ставок никто не готовил.

4/ Нет kill-критериев. Пилоты не умирают, а живут вечно в статусе «дорабатываем». Бюджет заперт, очередь стоит.

5/ Портфель собрали и заморозили. Пересмотр раз в год. К этому моменту половина оценок устарела вместе с ценами на модели.

Чтобы всё это не осталось теорией, к статье приложены два файла, которыми можно пользоваться с понедельника.

Excel-шаблон портфеля ИИ-инициатив с готовыми колонками (функция, тип задачи, тип эффекта, оценка эффекта, реализуемость, релевантность, интегральный скор формулой, волна, kill-критерий, статус, референс) и двадцатью строками-примерами. Это упрощённая версия рабочего инструмента, который мы передаём клиентам.

PDF «Паспорт ИИ-инициативы» на двух страницах: пять блоков, чек-боксы по типам эффекта и классам технологий, таблица команды с ролями и загрузкой, финмодель на три года, kill-критерий и две подписи. Каждое поле снабжено вопросом-подсказкой. Распечатайте и требуйте заполненным от любого проекта, который просит бюджет.

Идеи для лонг-листа и референсы лежат на витрине ИИ-кейсов. База пополняется, и чем больше компаний публикуют свои кейсы, тем точнее становятся чужие паспорта. Такая вот экономика обмена опытом.

Первый. Худшие портфели не у тех, кто не умеет считать, а у тех, кому удобнее не считать. Отбор по громкости устраивает всех участников процесса: спонсор получает проект, вендор контракт, команда работу. Не устраивает он только P&L, но у P&L нет голоса на комитете.

Второй. Самый дорогой способ узнать то, что можно было узнать за неделю на бумаге, называется «пилот». И дорог он не только деньгами: полгода команды, внимание руководства и кредит доверия к ИИ в организации восполнить труднее, чем бюджет.

Третий. Умение закрывать проекты создаёт больше стоимости, чем умение запускать. Запускать любят все. Но именно закрытый вовремя пилот финансирует следующую ставку. Портфель без похорон превращается в склеп.

Никита Худов — управляющий партнёр StrategAI. Руководил Центром AI-трансформации Сбера, отвечавшим за портфель ИИ-инициатив банка; в Альянсе в сфере ИИ собрал витрину ИИ-кейсов и лидировал разработку отраслевой методики оценки финэффекта от ИИ. Преподаёт «AI for Business» в МИЭФ ВШЭ. Телеграм-канал: @AGI_Boardroom.