Почему искусственный интеллект эффективен не во всех областях

Искусственный интеллект за последние годы стал центральной темой почти в каждой профессиональной области — от разработки и дизайна до маркетинга, аналитики и управления. В публичном поле ИИ часто описывается как универсальная технология, способная ускорить и автоматизировать практически любую интеллектуальную работу. Однако практический опыт компаний показывает обратное: в одних сферах ИИ даёт кратный эффект, в других — либо не приживается, либо создаёт иллюзию результата без реальной ценности.

Причина этого разрыва — в устройстве самой технологии и в характере задач, к которым её пытаются применять. Чтобы понять, где ИИ действительно полезен, а где его использование принципиально ограничено, важно рассматривать общую логику взаимодействия технологии с предметной областью.

Эта статья объединяет серию материалов, в которых мы последовательно разбираем:

1. В каких типах задач ИИ показывает устойчивые результаты.
2. Почему языковые модели не могут быть универсальными.
3. почему разработка стала первой областью массовой адаптации ИИ.
4. Почему аналитика остаётся одной из самых сложных сфер для внедрения ИИ, несмотря на обилие данных.

Общая закономерность: ИИ усиливает формализованные системы

На практике ИИ лучше всего работает там, где задача заранее описывается через чёткие правила, структуру и критерии проверки результата. В таких условиях модель помогает быстрее проходить уже известный путь: находить шаблоны, предлагать варианты, сокращать время на рутинные операции.

ИИ показывает высокую эффективность в программировании, работе с текстами, поддержке пользователей, подготовке черновиков, классификации и агрегации информации. Во всех этих случаях результат можно относительно быстро проверить, ошибка редко имеет критическую цену, а контекст задачи либо ограничен, либо явно задан.

Когда же ИИ пытаются использовать в областях, где ключевую роль играют причинно-следственные связи, динамический контекст и ответственность за решения, начинают проявляться системные ограничения технологии.

Проблема в том, что сам класс задач выходит за пределы того, для чего языковые модели изначально предназначены. Языковые модели хорошо работают с причинами там, где они формализованы и проверяемы, как в коде. В аналитике же причины почти всегда контекстны и неоднозначны, поэтому ИИ может предложить логичное объяснение, но не может гарантировать, что именно оно отражает реальную ситуацию.

О том, почему ИИ стабильно показывает высокую эффективность в одних областях и почти не даёт воспроизводимого результата в других, мы рассказываем в первой статье серии.

Где проходит технологическая граница ИИ

Современные языковые модели не оперируют фактами, смыслами или логическими структурами в человеческом понимании. Их основная задача — статистически предсказывать следующий элемент последовательности на основе обучающих данных.

Это означает, что ИИ:

• не знает, верен ли ответ, если его нельзя проверить формально
• не понимает бизнес-целей и ограничений без явного описания
• не умеет самостоятельно выстраивать реальные причинно-следственные цепочки, а только опирается на типовые логические шаблоны, встречавшиеся в обучающих данных

Эти ограничения не являются временными и не решаются улучшением промптов или увеличением объёма данных — они заложены в архитектуре моделей. Этому посвящена вторая статья цикла, которая объясняет, почему ИИ не может быть одинаково успешным во всех сферах и где проходят его фундаментальные границы.

Почему разработка стала первой областью массового внедрения ИИ

Разработка программного обеспечения часто приводится как пример успеха ИИ, и это не случайно. Код — одна из самых формализованных сред: строгий синтаксис, чёткие правила, воспроизводимый результат и возможность автоматической проверки.

В этой области ИИ существенно ускоряет типовые процессы: помогает писать шаблонный код, находить ошибки, переносить логику между языками, документировать решения. Ошибка ИИ здесь либо быстро обнаруживается, либо легко исправляется, а контекст задачи задаётся самим кодом и тоже формализован.

В третьей статье цикла рассказываем, почему именно разработчики первым перестраивают рабочие процессы под ИИ, для каких задач технология наиболее эффективна и почему это направление пока что не стало системным в российских компаниях.

Почему аналитика остаётся сложной зоной для ИИ

На первый взгляд, маркетинговая и продуктовая аналитика — идеальная среда для ИИ. Казалось бы, полно обучающих данных: у всех есть метрики, отчёты, дашборды и выгрузки. Но проблема в другом: в аналитике рекламы катастрофически мало примеров того, как эти данные правильно анализировать.

Языковые модели учатся на материалах, где зафиксированы не только выводы, но и ход рассуждений:

• какие гипотезы рассматривались
• какие проверки делались
• почему одни версии отбрасывались, а другие принимались

В программировании таких примеров много: есть открытый код, обсуждения ошибок, тесты и комментарии, по которым можно восстановить логику решения и воспроизвести её в рамках новой задачи. Но в рекламной аналитике всё иначе: подавляющее большинство материалов содержит итоговые цифры и общие формулировки без описания самого процесса, который к ним привёл.

В последней статье цикла разбираем, чем аналитика принципиально отличается от кода и текста — и при каких условиях ИИ всё же можно использовать в рамках аналитики и оптимизации рекламы.

Практический кейс применения ИИ в разработке: опыт CyberBrain

Отдельно мы разобрали практический кейс: как в начале 2026 года мы подключили ИИ к разработке нового личного кабинета — и получил измеримый результат, сопоставимый с кейсами крупных техкомпаний.

Что важно в кейсе:

• 95% фронтенд-кода пишет ИИ, 50% бэкенд-кода — тоже через ИИ. В основном это типовые задачи слоя: взять данные → подготовить → отдать на фронт.
• 80% тестов генерирует ИИ. У 2/3 разработчиков тестирование полностью ведётся через ИИ-контур.
• Самый наглядный результат — 120 тестов за одну неделю: около 20 часов живого времени CTO против примерно 4 недель работы разработчика, затраты — подписка Claude Max (~200$).

Все подробности в статье про внедрение ИИ в разработку — 120 тестов за неделю и 90% AI-кода.

Вывод

Эффективность ИИ, и в особенности языковых моделей (LLM), напрямую зависит от того, насколько формализована задача и насколько ясно определена роль технологии в процессе.

Аналитика не становится лучше от самого факта появления ИИ — он лишь усиливает то, что уже построено. Или, наоборот, делает ошибки быстрее и убедительнее там, где нет методологии и качества данных.

Если нет данных, правил и понимания того, что именно мы считаем и зачем, модель оказывается бесполезной. Практическая ценность ИИ появляется там, где выстроена полноценная система аналитика как базовый фундамент для внедрения новых технологий. Тогда ИИ встраивается в бизнес как вспомогательный слой для ускорения рутинных операций и снижения нагрузки на специалистов.