# Что замедляет внедрение AI: ключевые барьеры и как их преодолеть Canonical: https://www.kt-team.ru/blog/what-slows-ai-implementation Source: https://www.kt-team.ru/blog/what-slows-ai-implementation Canonical URL: https://www.kt-team.ru/blog/what-slows-ai-implementation Original URI: /blog/what-slows-ai-implementation ## SEO / GEO Metadata - Title: Что замедляет внедрение AI: ключевые барьеры и как их преодолеть - Description: Какие факторы мешают эффективному внедрению искусственного интеллекта в бизнесе: организационные барьеры, проблемы качества данных и технологические ограничения - Canonical: https://www.kt-team.ru/blog/what-slows-ai-implementation - Robots: not specified - Open Graph tags: 4 - Twitter tags: 4 - JSON-LD blocks: 2 ## Layout Blocks ### ИИ / AI AI решения инструменты кейсы карьера +7 (495) 204-14-33 Стать клиентом --- ### Что мешает внедрению AI-ассистентов? Что мешает внедрению AI-ассистентов? Разбираемся, какие препятствия могут замедлить интеграцию ИИ в процессы 28.10.2024 Время на прочтение: 8 мин. Задумываясь о внедрении AI -ассистентов, руководители компаний взвешивают риски: «наши процессы сложно унифицировать», «самое важное — это безопасность данных, а как на нее повлияет использование ИИ?», «эти инструменты слишком сложно использовать». Опасения накладываются на сопротивление подчиненных: если они игнорируют доступные ИИ, есть ли смысл внедрять более сложные и дорогие технологии? Однако большинства потенциальных проблем можно избежать. В статье расскажем, как именно, на примере внедрения AI -ассистента звонков. Что мешает внедрению AI-ассистентов? Опрос Deloitte показал, что 61% компаний видят в искусственном интеллекте (ИИ) возможности для повышения эффективности своих операций→, но при этом лишь 30% уже внедрили ИИ в свои бизнес-процессы. Решиться мешает неопределенность. Можно опираться на положительный опыт партнеров и конкурентов, оценивать потенциальные риски, консультироваться с интеграторами… Но всё это будет не столь важно, пока нет четкого понимания — новая технология принесет компании пользу. Разберем несколько барьеров, которые могут препятствовать внедрению AI -ассистентов. Пришлем вам необходимые материалы или КП Напишите нам: clients@kt.team Ответим в течение 30 минут! «ИИ не подойдет для наших процессов» Большая часть отдельных операций и алгоритмов в разных компаниях достаточно похожи, но выстроенные на них бизнес-процессы могут быть уникальными. Многие руководители опасаются, что ИИ не справится с ними или потребует долгой настройки. ‍ Это правда, когда дело касается коробочных решений. Они действительно ничего не знают про ваши процессы и разработаны для усредненных алгоритмов. Часто у них есть собственные, не всегда удобные интерфейсы. И уж точно всегда они требуют дополнительных действий для получения результата. Например, чтобы использовать ИИ-расшифровщик из коробки, нужно сделать запись звонка, загрузить ее в интерфейс ИИ, а затем скопировать текст расшифровки из интерфейса или скачать в виде файла. Вспомните, как должен быть составлен ваш фоллоу-ап по звонку. Например, должен содержать только ключевую информацию — в пределах 10 пунктов. Вы обязательно включаете в письмо с фоллоу-апом ссылку на запись звонка. Письмо должно быть отправлено как можно быстрее, в идеале — в течение часа после звонка. В начале письма вы прописываете шапку: проект, команда, участники звонка, этап проекта… Коробочный ИИ-продукт об том не знает. У него есть стандартные настройки: что, в каком виде и кому отправлять в письме. И вам либо придется смириться с этим стандартным набором, либо изобретать собственный продукт. Впрочем, есть еще вариант — интеграция ИИ-ассистента с учетом ваших процессов. Но об этом чуть ниже в тексте. «Сломаются действующие бизнес-процессы» Сегодня вы пользуетесь системой управления клиентами (CRM), таск-менеджером для контроля проектов и корпоративным мессенджером. Некоторые давние клиенты предпочитают звонки по телефону, а не онлайн-конференции. Еще часть данных хранится в облаке, а часть — на сервере, который приобрели лет десять назад. Вся эта инфраструктура связана между собой и вы точно знаете, что и где искать. Но как встроить в нее еще и AI -ассистента и «рассказать» ему, что и где брать и куда складывать? А вдруг ради ИИ придётся поменять привычные паттерны? Вдруг существующие инструменты будут несовместимы с новым ИИ? Команда не примет новый инструмент Еще один барьер, который замедляет внедрение ИИ, — сопротивление сотрудников компании. Кому-то может показаться, что применять AI -ассистентов слишком сложно, что это требует дополнительного времени или усилий. Другие боятся, что ИИ сделает их роль в компании менее значимой или даже приведет к сокращению должности. В итоге внедрение споткнется о сопротивление сотрудников. Одни будут использовать инструмент неправильно, другие — намеренно или случайно будут забывать об ИИ-помощнике. Получается, что деньги на внедрение будут потрачены зря: польза от него нулевая, а люди демотивированы. Непонятно, у кого будет доступ к конфиденциальным данным В одной из прошлых статей→ мы рассказывали о кейсе компании Samsung, которая обнаружила фрагменты своего кода в ответах GPT. Вы имеете дело с не менее деликатными данными: личной информацией клиентов, финансовыми данными, уникальными наработками, договоренностями под NDA. Можно ли доверять все это AI , который находится в облаке и учится на всех данных, с которыми работает? Не увидите ли вы через пару месяцев данные из конфиденциальных телефонных разговоров в новой статье конкурентов? И не закончится ли использование ИИ-помощника иском от клиента? Опасения справедливы — но ниже мы расскажем, как минимизировать риски. Не пользоваться, разрабатывать с нуля или… интегрировать? Использование ИИ в рутинных задачах, по прогнозам аналитиков McKinsey, может дать до 70% буста к мировой экономики — и к эффективности работы в вашей компании. И уже очевидно, что компании, игнорирующие возможности ИИ, через пару лет рискуют оказаться среди отстающих. Поэтому вариант «не пользоваться ИИ» в рамках этой статьи мы даже не будем рассматривать. Вариант номер два — разрабатывать ИИ-ассистента под себя — выглядит разумным. Так вы сможете учесть все малейшие нюансы своих процессов и с большей вероятностью защитите внутренние данные. Но если посмотреть на бюджет и усилия, которые потребуются на собственную разработку, этот вариант будет выглядеть крайне непривлекательным. Только на первом этапе OpenAI потребовала 1 млрд долларов вложений в разработку. Свободный миллиард долларов и лишние 5 лет есть не у всех. Остается третий вариант — правильно внедрить коробочные продукты в свои процессы. И с этим вам должен помочь интегратор. Пришлем вам необходимые материалы или КП Напишите нам: clients@kt.team Ответим в течение 30 минут! Правильное внедрение ИИ: пошаговая инструкция Давайте представим компанию, которая хочет избавиться от рутины по расшифровке звонков, сохранению фоллоу-апов и особенно — от сложной задачи по поиску договоренностей среди миллиона аудиофайлов. На старте у нее есть «коробка» — ИИ-инструмент, который умеет идеально расшифровывать аудиозвонки. Например, Yandex SpeechKit или TL;DV. Но как мы уже говорили, этот инструмент не устраивает компанию-заказчика: по удобству. Каждый день — десятки звонков, каждый нужно загрузить, не забыть забрать транскрибацию, правильно оформить краткий протокол; по уровню безопасности. На звонках обсуждаются конфиденциальные данные, которые не должны попасть в открытый доступ; по результату. Для отправки нужно оформлять протокол встречи строго регламентированным образом, расшифровки надо хранить на корпоративном диске. А искать информацию о старых звонках должно быть легко. Коробочная версия ИИ умеет только расшифровывать и делать саммари. Первое, что интегратор и компания-заказчик должны обсудить, — процесс звонка. Как и где назначается встреча. Пользуется ли компания для этого отдельным календарем или, например, расширением Битрикса? Умеет ли календарь сразу формировать ссылку для онлайн-звонка? Где проводятся встречи и в каком формате? Проходят ли все встречи в формате видеозвонка в Meet или Телемосте? Или, может, для каждого звонка выбирается инструмент, удобный второй стороне — от телефонии до того же Meet’а? Что должно произойти после встречи? Должны ли все участники получить фоллоу-ап письмо или его получает только внешний пользователь? Должно ли письмо попадать еще к кому-то: например, к руководителю подразделения, чтобы он был в курсе всех новых договоренностей? Куда еще, помимо фоллоу-апа, нужно складывать данные о звонке: в календарь, CRM-систему, ERP? По итогам этого обсуждения интегратор распишет, с какими системами нужно интегрировать ИИ-решение, чтобы обеспечить бесшовный процесс звонка. Например, компания KT.Team внедрила ИИ для работы со звонками в свои процессы так, что сотруднику достаточно нажать во время звонка только кнопку записи. ИИ-ассистент «понимает», к какой встрече относится запись, в рамках какого проекта проходит звонок (по составу участников), сам отправляет фоллоу-ап письма всем участникам и сохраняет расшифровки на корпоративном диске. Для этого ИИ-ассистента интегрировали с календарем Google, почтой, корпоративным диском. Чтобы ИИ присылал письма по корпоративному стандарту оформления, ему задали шаблоны и промты составления резюме встречи. Второе, что нужно обсудить, — дальнейшая судьба данных звонка. Как компания планирует использовать данные дальше: хранить их в карточке клиента или проекта? Или достаточно размещения на корпоративном диске? Обращаются ли сотрудники к данным прошлых звонков? И если сейчас обращаются редко, то почему: нет такой необходимости или это слишком долго и сложно? Какую информацию, помимо самого содержания звонка, хочется получать руководству: соблюдение скриптов, умение зафиксировать договоренности на звонке, умение вежливо общаться и т. д.? Эти три пункта позволят понять две вещи. Первое — нужен ли компании чат-бот, как его интегрировать с хранилищем расшифровок. Второе — какие дополнительные промты нужно проработать для анализа расшифровок. Например, компания хочет анализировать эффективность менеджеров отдела продаж и их умение вести диалог. Для этого можно использовать, например, такой набор вопросов с оценкой по шкале Ликерта (от 1 до 5 баллов): Руководителю нужно анализировать эффективность каждого сотрудника и его динамику во времени — для этого есть сводная таблица с условным цветовым форматированием ячеек. Прогресс сотрудника или проекта можно отследить по простейшей визуализации. Чтобы узнать данные по прошлым звонкам, не нужно копаться в десятках расшифровок — достаточно задать вопрос чат-боту, который интегрирован с хранилищем данных. Он сам найдет ответы и даст ссылку на файл с расшифровкой. Третий блок вопросов, которые поможет решить интегратор, — безопасность данных. Звучат ли на звонках личные данные клиентов: имена, телефоны, медицинские данные, сведения о финансовых счетах и т. д.? Есть ли различия в содержании фоллоу-апов для внутренних и внешних пользователей? Какие требования по безопасности у вас есть в целом? На основе этих ответов интегратор предложит вариант размещения ИИ и дополнительные меры для обеспечения безопасности. Например, если на звонках вы часто обсуждаете конфиденциальные данные: персональную информацию, интеллектуальные разработки — интегратор порекомендует разместить языковую модель для обработки звонков на ваших серверах. Это позволит изолировать «ваш» ИИ от ИИ, который работает со всеми данными мира. И защитит вас от утечек конфиденциальной информации. Интегратор разработает для вас сценарии для обновления языковой модели, чтобы вы могли без риска пользоваться самыми свежими версиями ИИ. Чек-лист: как подготовиться к внедрению AI-ассистента? Перед тем как внедрять ИИ, проанализируйте несколько аспектов: Определите, для чего и как именно ваши сотрудники будут использовать ИИ. Какие задачи он должен решать? Установите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки работы AI -ассистента. Как вы будете измерять его успех? Проведите аудит имеющихся данных. Понимание того, какие данные у вас есть и как их можно использовать для обучения ИИ, критически важно. Разберитесь, как AI -ассистент будет встроен в текущие бизнес-процессы компании. Каким образом он будет взаимодействовать с другими системами? Запланируйте обучение для сотрудников, чтобы они узнали о возможностях AI -ассистента и правилах работы с ним. Назначьте ответственного за внедрение и поддержку AI -ассистента. Кто будет следить за его работой и решать возникающие вопросы? Главная задача — сделать так, чтобы AI -ассистент стал естественной частью работы пользователей, а не воспринимался как отдельный инструмент. Для этого важно найти правильный баланс между возможностями технологий и вниманием к потребностям пользователей, особенно в дизайне интерфейса. Пришлем вам необходимые материалы или КП Напишите нам: clients@kt.team Ответим в течение 30 минут! Оглавление Что мешает внедрению AI-ассистентов? Не пользоваться, разрабатывать с нуля или… интегрировать? Правильное внедрение ИИ: пошаговая инструкция Чек-лист: как подготовиться к внедрению AI-ассистента? Другие статьи Смотреть все DORA 2025, Часть 6. Платформенная инженерия как стратегическая основа: влияние на эффективность, нестабильность и масштабирование AI в Software Development 5/12/2025 Подробнее Системы цифровой трансформации: Как инновации меняют бизнес-процессы и создают новые возможности для роста 31/7/2025 Подробнее Что такое API интеграция данных, как она работает и почему критически важна для современного ИТ и цифрового бизнеса 20/8/2025 Подробнее Мы используем файлы cookie, чтобы предоставить наилучшие возможности сайта Ок Давайте обсудим ваш проект С вами свяжутся персональные менеджеры clients@kt.team Email: @kt_team_it Telegram: О нас Услуги Кейсы Блог Карьера Основы ценообразования Бизнес-стажировка Отзывы PIM/MDM-системы ESB-интеграции DevOps Low-code Микросервисы B2B-порталы и e-commerce PWA Magento Калькулятор проекта Unit-экономика © 2026 ООО «КТ Групп» ООО «КОМПЛИЦЕРТЕ ТЕХ» Komplizierte Technologien, GmbH Россия Тольятти, ул. 40 лет Победы, 41 Москва, Романов переулок, 2с1, пространство Noodome clients@kt.team +7 (495) 204-14-33 Положение о работе с персональными данными → ![image](/assets/original/692eaa53733811886568e0cd78ee8923-e361-49b1-b7e9-8937bb4b890d-38a7274617.webp) ![image](/assets/original/688b58839885ba0cb1ac50f7coverdigital-transformation-35e09fa8c8.avif) ![image](/assets/original/68a5b66005d4562eb224f97fcover32-8dced4d0c1.avif) --- О нас Услуги Кейсы Блог Карьера Основы ценообразования Бизнес-стажировка Отзывы PIM/MDM-системы ESB-интеграции DevOps Low-code Микросервисы B2B-порталы и e-commerce PWA Magento Калькулятор проекта Unit-экономика © 2026 ООО «КТ Групп» ООО «КОМПЛИЦЕРТЕ ТЕХ» Komplizierte Technologien, GmbH Россия Тольятти, ул. 40 лет Победы, 41 Москва, Романов переулок, 2с1, пространство Noodome clients@kt.team +7 (495) 204-14-33 Положение о работе с персональными данными →