ИИ‑бум‑2025: мода, польза или ловушка?

Слово «ИИ» в 2025 году звучит отовсюду — от новостных лент до кухонных разговоров. Казалось бы: вот он, технологический прорыв! Но давайте посмотрим глубже: что стоит за этим ажиотажем и какие подводные камни мы уже видим в реальной работе?

Громкий тренд — а что за ним?
Да, ИИ проник везде:
🔹в новостях — как волшебная палочка для любых открытий;
🔹в рабочих чатах — как универсальный исполнитель («попросим ИИ сделать…»);
🔹в быту — как личный советник («мой ИИ‑помощник посоветовал…»);
🔹в образовании — как обязательный модуль почти любого курса.
Но чем громче шум, тем важнее задать неудобные вопросы.

Что не так с «ИИ‑революцией» на практике?
1. «Продукт с AI» — новый стандарт?
Многие компании спешат «приклеить» ИИ к продукту, не улучшая его суть. Результат: функционал есть, а пользы — ноль. Пользователь получает ту же слабую идею, но теперь «с нейросетью». Это не развитие — это маркетинговый камуфляж.

2. Чёрный ящик вместо прозрачности
Большинство пользователей (и даже разработчиков!) не понимают, как именно работает ИИ в их инструментах. Мы доверяем решениям, механизм которых остаётся загадкой. Это опасно: ошибки накапливаются, а ответственность размывается.

3. Цена без ценности
В России ИИ‑ассистенты зачастую стоят неадекватно дорого по сравнению с западными аналогами. При этом функционал может быть скромнее, а поддержка — слабее. Вопрос: за что мы платим?

4. Внедрение без стратегии
Компании массово интегрируют ИИ в процессы, но редко задумываются:
🔹как это согласуется с долгосрочной продуктовой стратегией;
🔹кто будет дообучать модель под специфику бизнеса;
🔹то делать, когда «волшебство» перестанет работать.
Итог: ресурсы потрачены, а результат — размыт.

Где золотая середина?
ИИ — не враг и не панацея. Это инструмент, который требует:
🔹Осознанного применения. Не «добавить ИИ потому что модно», а «решить конкретную проблему с помощью ИИ».
🔹Прозрачности. Понимание принципов работы модели — минимум для тех, кто её использует.
🔹Экономической логики. Стоимость должна соответствовать реальной пользе, а не громкому названию.
🔹Долгосрочного планирования. ИИ‑решения нужно развивать, а не «устанавливать и забывать».

Мой вывод
2025 год показал: ИИ стал языком эпохи. Но чтобы этот язык не превратился в пустой шум, важно:
🔹отличать реальную пользу от маркетинга;
🔹просить прозрачности от разработчиков;
🔹инвестировать в ИИ только там, где он действительно усиливает продукт.

А как вы оцениваете «ИИ‑волну» в своей сфере? Делитесь мыслями в комментариях — давайте разбираться вместе!

#аналитика #chatgpt #gpt #imananalyst

Нужно ли измерять клиентский опыт?

Почему измерять стоит:
✅ Переходите от догадок к фактам.
✅ Находите «слепые зоны» в сервисе.
✅ Обосновываете улучшения цифрами.
✅ Прогнозируете лояльность и отток клиентов.

Когда измерение может не стоить усилий:
❌ Если превращаете метрики в самоцель (например, гонитесь за скоростью в ущерб качеству).
❌ Если затраты на сбор данных превышают выгоду (актуально для малого бизнеса).
❌ Если игнорируете контекст (цифры без анализа бесполезны).

Как измерять с пользой:
1. Выбирайте метрики под цели (NPS для лояльности, время решения — для скорости).
2. Сочетайте цифры с отзывами клиентов и наблюдениями команды.
3. Действуйте на основе данных — иначе замерять бессмысленно.

С чего начать:
1. Замерьте NPS за месяц.
2. Отследите среднее время решения запросов.
3. Посчитайте долю вернувшихся клиентов за квартал.

✏️ Вывод: измерять нужно, но без фанатизма! Не нужно собираться возле метрик каждый день или неделю;

Главное — не цифры сами по себе, а улучшения, которые они помогают внедрить.

#аналитика #руководителю #imananalyst