🔥 95% компаний сливают бюджеты на ИИ впустую
MIT выпустил отчёт The GenAI Divide: State of AI in Business 2025:
только 5% корпоративных пилотов по генеративному ИИ реально приносят деньги.
Почему остальные 95% — провал?
❌ Компании пытаются строить свои «супер-ИИ», вместо того чтобы брать готовые решения. MIT прямо пишет: компании, которые покупают готовые AI-решения и встраивают их в процессы, успешны в 67% случаев. Те, кто «городит своё» — только в 33%.
❌ Деньги на ИИ уходят в маркетинг и продажи , хотя реальный ROI даёт автоматизация бэк-офиса.
❌ Интеграция буксует: ИИ не подстраивается под процессы, и проекты застревают.
Персональные ИИ-инструменты (например ChatGPT) работают отлично у отдельных людей, потому что они универсальны и гибки и все визжат от восторга. Но в компании ИИ должен «вжиться» в конкретные процессы — CRM, ERP, документооборот, регламенты.
🔹 В большинстве пилотов этого не происходит:
ИИ запускают как отдельный эксперимент, без интеграции с рабочими системами.
Нет адаптации под реальные данные и задачи компании.
Сотрудники не понимают, как именно встроить ИИ в свой повседневный рабочий процесс.
В итоге получается эффект «игрушки»: демонстрации красивые, но ценности для бизнеса почти нет. Пилот застревает на стадии тестов и не доходит до масштабирования.
❌ «Shadow AI» (несанкционированное использование ChatGPT и др.) — массовое явление. Сотрудники избегают использования корпоративного ИИ и в тихую используют корпоративный ИИ.
⚡️ Следующая волна — агентные ИИ, которые будут учиться, помнить и действовать сами.
Подробнее в статье Yahoo.
MIT выпустил отчёт The GenAI Divide: State of AI in Business 2025:
только 5% корпоративных пилотов по генеративному ИИ реально приносят деньги.
Почему остальные 95% — провал?
❌ Компании пытаются строить свои «супер-ИИ», вместо того чтобы брать готовые решения. MIT прямо пишет: компании, которые покупают готовые AI-решения и встраивают их в процессы, успешны в 67% случаев. Те, кто «городит своё» — только в 33%.
❌ Деньги на ИИ уходят в маркетинг и продажи , хотя реальный ROI даёт автоматизация бэк-офиса.
❌ Интеграция буксует: ИИ не подстраивается под процессы, и проекты застревают.
Персональные ИИ-инструменты (например ChatGPT) работают отлично у отдельных людей, потому что они универсальны и гибки и все визжат от восторга. Но в компании ИИ должен «вжиться» в конкретные процессы — CRM, ERP, документооборот, регламенты.
🔹 В большинстве пилотов этого не происходит:
ИИ запускают как отдельный эксперимент, без интеграции с рабочими системами.
Нет адаптации под реальные данные и задачи компании.
Сотрудники не понимают, как именно встроить ИИ в свой повседневный рабочий процесс.
В итоге получается эффект «игрушки»: демонстрации красивые, но ценности для бизнеса почти нет. Пилот застревает на стадии тестов и не доходит до масштабирования.
❌ «Shadow AI» (несанкционированное использование ChatGPT и др.) — массовое явление. Сотрудники избегают использования корпоративного ИИ и в тихую используют корпоративный ИИ.
⚡️ Следующая волна — агентные ИИ, которые будут учиться, помнить и действовать сами.
Подробнее в статье Yahoo.
😁3👍2
Что такое граф знаний контента?
Серия постов «Как продвинуться в ИИ-ботах». Пост 3. #продвигаемсявместе
Нужно сделать так, чтобы у ИИ была максимально цельная картина о вашем товаре, услуге, продукте. Вот такая целостная картина и называется «графом знания».
Граф знаний контента организует данные вашего веб-сайта в сеть взаимосвязанных сущностей и тем, определяемых с помощью разметки Schema на основе словаря Schema.org . Этот граф служит цифровой картой экспертности и тематического авторитета вашего бренда.
🤓 Представьте, что ваш сайт — это библиотека.
✅ Если вы сделали графом знаний контента, то:
📌 Сущности определены. Машины могут точно определить, о ком, о чём и где идёт речь.
📌 Темы взаимосвязаны. Машины могут лучше понимать и делать выводы о взаимосвязи между ними. Например, ИИ-бот может предположить, что «рюкзак» охватывает такие понятия, как туризм, путешествия, отдых или реальные курорты.
📌 Контент становится готовым к запросам. Вашему контенту помогают превратить его в структурированные данные, на которые ИИ может ссылаться, цитировать и включать в ответы.
❗️ Когда ваш контент организован в виде графа знаний, вы фактически предоставляете платформам ИИ информацию о своих продуктах, услугах и экспертных знаниях.
Это становится мощной точкой контроля того, как ваш бренд представлен в результатах поиска с использованием ИИ.
‼️Руководители компании, директора по маркетингу должны понимать, что теперь это стратегический вопрос, а не только технический.
Граф знаний о контенте дает вам определенное влияние на то, как экспертные знания и авторитет вашей организации распознаются и распределяются системами искусственного интеллекта, что может повлиять на видимость, репутацию и конкурентные преимущества в быстро меняющейся цифровой среде.
🤓 Ну, конечно, граф знаний мы будем делать с ChatGPT или подобным ИИ, но всё будем очень тщательно контролировать, чтобы достичь желаемых целей – продаж и видимости в ответах ИИ-ботов.
Такая структура может повысить ваши шансы на появление в ответах, генерируемых искусственным интеллектом, и предоставить вашим командам по контенту и SEO аналитические данные для управления вашей контентной стратегией и усилиями по оптимизации.
В следующем посте разберём как составлять граф знаний.
Серия постов «Как продвинуться в ИИ-ботах». Пост 3. #продвигаемсявместе
Нужно сделать так, чтобы у ИИ была максимально цельная картина о вашем товаре, услуге, продукте. Вот такая целостная картина и называется «графом знания».
Граф знаний контента организует данные вашего веб-сайта в сеть взаимосвязанных сущностей и тем, определяемых с помощью разметки Schema на основе словаря Schema.org . Этот граф служит цифровой картой экспертности и тематического авторитета вашего бренда.
🤓 Представьте, что ваш сайт — это библиотека.
Без графа знаний системам искусственного интеллекта, пытающимся прочитать ваш сайт, придётся просматривать тысячи страниц, пытаясь собрать воедино смысл разрозненных слов и фраз, а собирают они из рук вон плохо, поэтому мы должны сделать часть работы за них. Это в наших же интересах!
✅ Если вы сделали графом знаний контента, то:
📌 Сущности определены. Машины могут точно определить, о ком, о чём и где идёт речь.
📌 Темы взаимосвязаны. Машины могут лучше понимать и делать выводы о взаимосвязи между ними. Например, ИИ-бот может предположить, что «рюкзак» охватывает такие понятия, как туризм, путешествия, отдых или реальные курорты.
📌 Контент становится готовым к запросам. Вашему контенту помогают превратить его в структурированные данные, на которые ИИ может ссылаться, цитировать и включать в ответы.
❗️ Когда ваш контент организован в виде графа знаний, вы фактически предоставляете платформам ИИ информацию о своих продуктах, услугах и экспертных знаниях.
Это становится мощной точкой контроля того, как ваш бренд представлен в результатах поиска с использованием ИИ.
Вместо того чтобы полагаться на волю случая в том, как системы искусственного интеллекта интерпретируют ваш веб-контент, вы можете проактивно формировать представление о вашем товаре и быть уверенным, что ИИ-боты будут получать правильные сигналы для потенциального включения вашего бренда в обсуждения, сводки и рекомендации.
‼️Руководители компании, директора по маркетингу должны понимать, что теперь это стратегический вопрос, а не только технический.
Граф знаний о контенте дает вам определенное влияние на то, как экспертные знания и авторитет вашей организации распознаются и распределяются системами искусственного интеллекта, что может повлиять на видимость, репутацию и конкурентные преимущества в быстро меняющейся цифровой среде.
🤓 Ну, конечно, граф знаний мы будем делать с ChatGPT или подобным ИИ, но всё будем очень тщательно контролировать, чтобы достичь желаемых целей – продаж и видимости в ответах ИИ-ботов.
Такая структура может повысить ваши шансы на появление в ответах, генерируемых искусственным интеллектом, и предоставить вашим командам по контенту и SEO аналитические данные для управления вашей контентной стратегией и усилиями по оптимизации.
В следующем посте разберём как составлять граф знаний.
❤3👍1
🧠 Почему нам так трудно осваивать ИИ? Новое когнитивное искажение
Учёные из UC Berkeley описали новый феномен мышления — «doubling-back aversion» (отвращение к возвращению назад).
Суть проста: даже если решение быстрее и эффективнее, люди часто отказываются от него, если оно предполагает «шаг назад» или отмену уже сделанных усилий. Мы готовы тащиться кривой дорогой, лишь бы не признавать, что пора развернуться.
🔹 Мы не хотим признавать, что старались зря.
🔹 Нам психологически проще продолжать неэффективный путь, чем «обнулиться».
🔹 Мы переоцениваем ценность уже вложенных усилий и недооцениваем выгоду новых.
⚡️ Теперь перенесём это в мир ИИ и бизнеса:
— Компании сопротивляются внедрению AI-решений, потому что уже вложились в старые системы.
— Сотрудники упрямо держатся за привычные инструменты, чтобы не «обесценить» свои годы работы.
— Клиенты отвергают новые алгоритмы, если они выглядят как возврат к пройденному пути.
📍 Вывод для бизнеса:
Чтобы преодолеть этот барьер, важно правильно формулировать переходы:
не «начать заново», а «продолжить на новом уровне».
Не «отказ от старого», а «развитие уже накопленного опыта».
ИИ = не откат назад, а шаг вперёд в новой плоскости.
Запоминаем как мотивировать себя и своих сотрудников входить в новый мир ИИ.
Sage Journal (исследование)
Gizmodo статья более популярное изложение
Учёные из UC Berkeley описали новый феномен мышления — «doubling-back aversion» (отвращение к возвращению назад).
Суть проста: даже если решение быстрее и эффективнее, люди часто отказываются от него, если оно предполагает «шаг назад» или отмену уже сделанных усилий. Мы готовы тащиться кривой дорогой, лишь бы не признавать, что пора развернуться.
🔹 Мы не хотим признавать, что старались зря.
🔹 Нам психологически проще продолжать неэффективный путь, чем «обнулиться».
🔹 Мы переоцениваем ценность уже вложенных усилий и недооцениваем выгоду новых.
⚡️ Теперь перенесём это в мир ИИ и бизнеса:
— Компании сопротивляются внедрению AI-решений, потому что уже вложились в старые системы.
— Сотрудники упрямо держатся за привычные инструменты, чтобы не «обесценить» свои годы работы.
— Клиенты отвергают новые алгоритмы, если они выглядят как возврат к пройденному пути.
📍 Вывод для бизнеса:
Чтобы преодолеть этот барьер, важно правильно формулировать переходы:
не «начать заново», а «продолжить на новом уровне».
Не «отказ от старого», а «развитие уже накопленного опыта».
ИИ = не откат назад, а шаг вперёд в новой плоскости.
Запоминаем как мотивировать себя и своих сотрудников входить в новый мир ИИ.
Sage Journal (исследование)
Gizmodo статья более популярное изложение
👍1
Создаем граф знаний, чтобы нас любил ИИ-бот.
Серия постов «Как продвинуться в ИИ-ботах». Пост 4. #продвигаемсявместе
Пусть вас не пугает эта масштабная работа. Вы её сможете сделать при помощи ИИ, только эта работа будет под вашим контролем, чтобы правильно расставить приоритеты.
1️⃣ Определите, чем вы хотите быть известны
Корпоративным брендам следует начать с определения основных сфер своей компетенции .
❓Задайте себе следующие вопросы:
📌Какие темы наиболее важны для нашей аудитории и бренда?
📌Где мы хотим быть признанным авторитетом?
📌Какие новые темы появляются в нашей отрасли и которыми нам следует владеть?
Эти стратегические приоритеты формируют основы вашего Графа знаний о контенте.
2️⃣ Используйте разметку Schema для определения ключевых сущностей
Далее используйте разметку схемы для:
📌 Определите ключевые сущности, связанные с вашими приоритетными темами, такими как продукты, услуги, люди, места или концепции.
📌 Свяжите эти сущности друг с другом через свойства Schema.org, такие как «about», «mentioned» или «sameAs».
📌 Обеспечьте единообразие определений сущностей на всем сайте, чтобы системы ИИ могли надежно идентифицировать и понимать сущности и их взаимосвязи.
Таким образом ваш контент становится пригодным для машинного считывания и с большей вероятностью будет безошибочно включен в результаты и рекомендации, выдаваемые искусственным интеллектом.
3️⃣ Проверьте свой существующий контент, сравнив его с данными из Сети знаний о контенте.
Вместо того чтобы просто отслеживать ключевые слова, предприятиям следует проводить аудит своего контента на основе охвата субъектов:
📌 Все ли приоритетные объекты представлены на вашем сайте?
📌 Есть ли у вас «домашние страницы» (посадочные страницы), которые служат авторитетными центрами для этих приоритетных сущностей?
«домашние страницы» — это страницы на сайте, которые являются главными, центральными, «домашними» для какой-то ключевой темы (entity).
Они как «главная квартира» для определённого понятия.
✅ Примеры:
✍️ У вас сайт про кофе. Тогда страница /arabica-coffee/ может быть домашней страницей для «арабики».
✍️ У вас сайт клиники. Страница /migraine/ — центральный хаб для темы «мигрень».
✍️ У вас сайт о ИИ. Страница /GPT/ — ваш главный материал про GPT.
Такая страница глубоко раскрывает тему, содержит ссылки на другие материалы, оптимизирована под поисковые и ИИ-системы, и именно на неё должны «приходить» боты, когда ищут достоверную информацию по этой теме.
📌 Где имеются пробелы в охвате сущностей, которые могут ограничить ваше присутствие в результатах поиска и ответах ИИ?
📌 Какие возможности контента существуют для улучшения освещения приоритетных субъектов, в которых были выявлены эти пробелы?
Тщательный аудит позволяет получить четкую дорожную карту для согласования вашей контент-стратегии с тем, как машины интерпретируют и отображают информацию, гарантируя, что ваш бренд будет потенциально обнаруживаемым в развивающихся процессах поиска на основе искусственного интеллекта.
В следующем посте продолжим разбор создания графа знаний.
Серия постов «Как продвинуться в ИИ-ботах». Пост 4. #продвигаемсявместе
Пусть вас не пугает эта масштабная работа. Вы её сможете сделать при помощи ИИ, только эта работа будет под вашим контролем, чтобы правильно расставить приоритеты.
Корпоративным брендам следует начать с определения основных сфер своей компетенции .
❓Задайте себе следующие вопросы:
📌Какие темы наиболее важны для нашей аудитории и бренда?
📌Где мы хотим быть признанным авторитетом?
📌Какие новые темы появляются в нашей отрасли и которыми нам следует владеть?
Эти стратегические приоритеты формируют основы вашего Графа знаний о контенте.
Далее используйте разметку схемы для:
📌 Определите ключевые сущности, связанные с вашими приоритетными темами, такими как продукты, услуги, люди, места или концепции.
📌 Свяжите эти сущности друг с другом через свойства Schema.org, такие как «about», «mentioned» или «sameAs».
📌 Обеспечьте единообразие определений сущностей на всем сайте, чтобы системы ИИ могли надежно идентифицировать и понимать сущности и их взаимосвязи.
Таким образом ваш контент становится пригодным для машинного считывания и с большей вероятностью будет безошибочно включен в результаты и рекомендации, выдаваемые искусственным интеллектом.
Вместо того чтобы просто отслеживать ключевые слова, предприятиям следует проводить аудит своего контента на основе охвата субъектов:
📌 Все ли приоритетные объекты представлены на вашем сайте?
📌 Есть ли у вас «домашние страницы» (посадочные страницы), которые служат авторитетными центрами для этих приоритетных сущностей?
«домашние страницы» — это страницы на сайте, которые являются главными, центральными, «домашними» для какой-то ключевой темы (entity).
Они как «главная квартира» для определённого понятия.
✅ Примеры:
✍️ У вас сайт про кофе. Тогда страница /arabica-coffee/ может быть домашней страницей для «арабики».
✍️ У вас сайт клиники. Страница /migraine/ — центральный хаб для темы «мигрень».
✍️ У вас сайт о ИИ. Страница /GPT/ — ваш главный материал про GPT.
Такая страница глубоко раскрывает тему, содержит ссылки на другие материалы, оптимизирована под поисковые и ИИ-системы, и именно на неё должны «приходить» боты, когда ищут достоверную информацию по этой теме.
📌 Где имеются пробелы в охвате сущностей, которые могут ограничить ваше присутствие в результатах поиска и ответах ИИ?
📌 Какие возможности контента существуют для улучшения освещения приоритетных субъектов, в которых были выявлены эти пробелы?
Тщательный аудит позволяет получить четкую дорожную карту для согласования вашей контент-стратегии с тем, как машины интерпретируют и отображают информацию, гарантируя, что ваш бренд будет потенциально обнаруживаемым в развивающихся процессах поиска на основе искусственного интеллекта.
В следующем посте продолжим разбор создания графа знаний.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🏆1