Месяц назад я сел автоматизировать подготовку договоров в компании. Задача на вечер, ду...
Месяц назад я сел автоматизировать подготовку договоров в компании. Задача на вечер, думал я: продавец заполняет карточку, нейросеть собирает договор, юрист проверяет. Я основатель, пишу код, закрываю вопросы одним сообщением. Суперсила по сравнению с обычным PM. Прошел месяц. Я занимаюсь этим почти круглосуточно. Сколько договоров моя система готовит целиком? Ни одного. Проверяет и находит ошибки - да. От начала до конца - нет. При этом ничего драматического не произошло. Просто задача оказалась не той. Вот что было за «плевой задачей». Типов договоров семь, а не два. Данные лежат в четырех разных системах, в каждой поле называется по-своему. Продавцы заполняют карточку как придется - им платят за сделку, не за заполнение. Договорный отдел отвечает на замечания «надо поправить» и всё. Не из вредности. Люди десять лет работали руками, не понимают, зачем описывать очевидное. Автоматизация одного документа превратилась в рефакторинг четырех процессов: как продавцы вносят данные, где справочник, кто отвечает за шаблон, как юристы дают замечания. Модель делает свое за секунды. Все остальное - легаси и привычка. Теперь масштаб. У меня компания меньше двухсот, и я даже с суперсилой основателя ползу как улитка. А представьте компанию на две-двадцать тысяч. Первое лицо не кодит, читает новости про ИИ, подписывает бюджет. Пилот показывает теоретическую возможность, но дальше упирается в то же самое: четыре источника, семь шаблонов, люди, которым и так нормально. Только он не может одним сообщением переписать процесс. Это напоминает внедрение ERP в нулевых. Те же ожидания, те же консультанты, те же три года вместо шести месяцев. Технология другая, проблема та же - люди и привычки. А рынок? Облачные компании закладывают под семьсот миллиардов долларов на инфраструктуру. MIT посчитал, что девяносто пять процентов корпоративных пилотов ИИ не дали измеримого эффекта на прибыль. Gartner опустил генеративный ИИ в «яму разочарования». Инвестиции растут в темпе улучшения моделей, отдача - в темпе, с которым договорный отдел меняет привычки. Эти темпы отличаются на порядок. Мой прогноз: ближайшие год-два - сдувание. Оценки AI-компаний сожмутся, часть датацентров заморозят. Потом десять лет плавного роста. Процессы перепишут по одному, не подвигом, а долгой скучной работой с людьми. Модель учится за месяцы, люди - за годы. Пузырь надувают под обещания. Платить будут за результат.