<figure class="wp-block-image size-large"><a href="https://xodoki.net/wp-content/uploads/2026/05/92fa6173-6d47-4895-9906-30abb7e84a84.png"><img src="https://xodoki.net/wp-content/uploads/2026/05/92fa6173-6d47-4895-9906-30abb7e84a84-1024x1024.png" alt="" class="wp-image-10926"/></a></figure>

<p>В эпоху, когда искусственный интеллект (ИИ) стал синонимом технологического прогресса, компании рискуют впасть в ловушку <em>FOMO</em> (страха пропустить что-то важное). Каждый день появляются новые инструменты, обещающие революцию в бизнесе, и руководители всё чаще задаются вопросом: <em>А не отстаём ли мы?</em> Однако Кэти Бойд (Katie Boyd), главный директор по данным (CDO) в компании Domo, призывает бизнесы замедлиться и подойти к внедрению ИИ с умом.</p>
<p>В недавнем интервью для <em>Forbes</em> Бойд подчеркнула, что бесконтрольное увлечение ИИ не только не приносит пользы, но и может обернуться серьёзными рисками. Вместо того чтобы гнаться за трендами, она предлагает стратегический подход — <em>slow-mo</em> (медленный темп), который позволяет тщательно оценивать возможности и внедрять инновации без спешки.</p>
<h3>Почему FOMO в ИИ — это проблема?</h3>
<p>Страх пропустить что-то важное заставляет компании вкладывать ресурсы в новомодные инструменты, не понимая их реальной ценности. Вот несколько причин, почему такое поведение опасно:</p>
<p>1. <strong>Непродуманные инвестиции</strong> — компании тратят миллионы на внедрение ИИ, не имея чёткого плана его использования. В результате технология остаётся невостребованной, а бюджеты уходят впустую.<br />2. <strong>Отвлечение от реальных задач</strong> — вместо того чтобы сосредоточиться на улучшении текущих процессов, команды тратят время на эксперименты с новыми инструментами.<br />3. <strong>Риск несоответствия данных</strong> — многие ИИ-решения требуют высококачественных данных, которых у компаний может не быть. Это приводит к ошибочным выводам и неверным решениям.<br />4. <strong>Проблемы с безопасностью и этикой</strong> — без должного контроля ИИ может нарушать конфиденциальность данных или использоваться не по назначению.</p>
<p>Бойд отмечает, что компании часто забывают, что ИИ — это не панацея, а инструмент, который должен решать конкретные бизнес-задачи. <em>«Люди думают, что если они не внедрят ИИ сегодня, то проиграют конкурентам. Но на самом деле, если они внедрят его неправильно, они проиграют ещё быстрее»</em>, — говорит она.</p>
<h3>Стратегия slow-mo: как внедрить ИИ без спешки</h3>
<p>Вместо того чтобы следовать моде, Бойд предлагает подход, который она называет <em>slow-mo</em>. Это не означает отказ от инноваций, а скорее их осознанное внедрение. Вот ключевые шаги:</p>
<p>1. <strong>Оценка текущих процессов</strong><br />Прежде чем внедрять ИИ, необходимо понять, какие проблемы он должен решить. Бойд рекомендует провести аудит текущих бизнес-процессов и выявить узкие места. Например, если компания испытывает трудности с анализом данных, имеет смысл внедрить инструменты машинного обучения. Но если текущие процессы работают хорошо, спешить не стоит.</p>
<p>2. <strong>Фокус на данные</strong><br />ИИ — это не волшебная палочка, а инструмент, зависящий от данных. <em>«Мусор на входе — мусор на выходе»</em>, — говорит Бойд. Прежде чем внедрять ИИ, необходимо убедиться, что данные чистые, структурированные и доступны. Это может занять время, но без этого ИИ не даст никакой пользы.</p>
<p>3. <strong>Пилотные проекты</strong><br />Вместо того чтобы внедрять ИИ на всей компании, Бойд советует начать с небольших пилотных проектов. Это позволяет протестировать технологию на реальных данных, не рискуя всей системой. Например, можно начать с автоматизации отчётов или прогнозирования спроса.</p>
<p>4. <strong>Обучение команды</strong><br />ИИ требует новых навыков. Бойд подчёркивает, что компании должны инвестировать в обучение своих сотрудников, чтобы те могли эффективно использовать новые инструменты. Это не только повышает производительность, но и снижает сопротивление изменениям.</p>
<p>5. <strong>Постепенное масштабирование</strong><br />Только после успешного пилотного проекта можно думать о масштабировании. Бойд отмечает, что спешка часто приводит к ошибкам, которые потом сложно исправить. <em>«Лучше медленно и правильно, чем быстро и неправильно»</em>, — говорит она.</p>
<h3>Примеры успешного slow-mo подхода</h3>
<p>Domo, где работает Бойд, сама является примером того, как можно внедрять ИИ без спешки. Компания предоставляет платформу для бизнес-аналитики, и её подход заключается в том, чтобы помочь клиентам постепенно интегрировать ИИ в свои процессы.</p>
<p>Например, один из клиентов Domo — крупная розничная сеть, которая начала с автоматизации отчётов. Благодаря этому они смогли сэкономить время своей команды, а позже перешли к более сложным задачам, таким как прогнозирование спроса с использованием ИИ.</p>
<p>Другой пример — медицинская компания, которая начала с автоматизации обработки медицинских записей. Это позволило ей высвободить время врачей для более важных задач, а позже перейти к использованию ИИ для диагностики.</p>
<h3>Риски FOMO и как их избежать</h3>
<p>Проблема FOMO в ИИ не только в финансовых потерях, но и в репутационном ущербе. Вот несколько рисков, с которыми сталкиваются компании, гонясь за трендами:</p>
<p>&#8212; <strong>Избыточная сложность</strong> — внедрение слишком сложных инструментов может запутать команду и снизить производительность.<br />&#8212; <strong>Зависимость от вендоров</strong> — покупая готовые решения, компании рискуют стать заложниками технологий, которые могут устареть или стать слишком дорогими.<br />&#8212; <strong>Потеря доверия клиентов</strong> — если ИИ используется неправильно, это может подорвать доверие к бренду.</p>
<p>Бойд призывает компании не поддаваться панике и сосредоточиться на том, что действительно важно. <em>«ИИ — это не гонка, а марафон. Те, кто бежит слишком быстро, рискуют выдохнуться ещё до финиша»</em>, — говорит она.</p>
<h3>Медленный темп — залог успеха</h3>
<p>В мире, где технологии развиваются со скоростью света, легко поддаться соблазну внедрить ИИ как можно быстрее. Однако Кэти Бойд и её подход <em>slow-mo</em> напоминают, что спешка может привести к плачевным результатам. Вместо того чтобы гнаться за трендами, компании должны сосредоточиться на стратегическом внедрении ИИ, которое принесёт реальную пользу.</p>
<p>Умный подход к инновациям — это не отказ от прогресса, а его осознанное внедрение. ИИ — мощный инструмент, но его эффективность зависит от того, как и когда его используют. Так что, вместо того чтобы паниковать из-за FOMO, давайте подумаем, как сделать этот процесс медленным, но уверенным. В конце концов, в мире технологий тот, кто бежит слишком быстро, рискует упасть.</p>


Современные технологии проникают в каждый уголок нашего быта, и даже садоводство не остаётся в стороне.…
В маленьком городке Биттерфельд-Вольфен, расположенном в федеральной земле Саксония-Анхальт, жизнь тесно связана с химической промышленностью.…
В мире кино, где бюджеты блокбастеров нередко достигают сотен миллионов долларов, а график съемок растягивается…
В глухих лесах Тихоокеанского Северо-Запада США, где туманные долины перемежаются с густыми хвойными лесами, уже…
В мире, где искусственный интеллект стремительно меняет нашу реальность, одна из ключевых фигур в этой…
В последнее время игровая индустрия переживает не лучшие времена. Финансовые трудности, неудачные проекты и изменения…