Компании, которые год назад активно внедряли ИИ, сейчас подводят первые итоги. И выводы неоднозначные Технологии работают — но не так, как ожидалось. По данным «Интеллектуальной аналитики», лишь 7–10% ИИ-проектов в 2025 году дошли до промышленного использования — остальные застряли на пилотах или были закрыты. Эксперты РБК назвали конец 2025 года «ямой разочарования» по Гартнеру: ажиотаж спал, началось прагматичное внедрение. Стоимость использования нейросетей оказалась выше ожиданий — и дело не только в подписках, но и в инфраструктуре, контроле качества, безопасности данных. В ряде случаев автоматизация не заменила специалистов, а создала новую работу — по управлению самой автоматизацией. ✔️ Главный дефицит сегодня — не доступ к инструментам, а люди, которые умеют с ними работать осознанно. Понимают ограничения. Умеют оценить, когда нейросеть даёт надёжный результат, а когда — правдоподобную ошибку. Принимают решения, опираясь на данные, а не на тренды. Это и есть то, чему учат программы ДПО Финансового университета — не работе с конкретным сервисом, который через год устареет, а управленческому мышлению, финансовой грамотности и способности разбираться в сложных процессах. В том числе цифровых. Программы MBA здесь — отдельная история: они строятся вокруг решений, которые нельзя делегировать алгоритму. Стратегия, риски, команда, деньги — это по-прежнему человеческая работа. И, судя по всему, надолго. ❗️❗️❗️❗️ #ОбразованиеДляВсех 🥲МАХ 💙 VK 💬 TG 📺 Rutube