Бюджет на ИИ компании считают как бюджет на технологию. А тратят его на людей.
На Open Talk «Как внедрять AI без боли» модератор Михаил Петров вывел на экран правило, которое придумали задолго до нейросетей. Оно называется 10-20-70, и ИИ его не отменил.
Что такое правило 10-20-70
Правило 10-20-70 показывает, куда уходят усилия при внедрении ИИ-агентов. На алгоритмы приходится 10% усилий, на технологии и данные 20%, на людей и процессы 70%. По словам Михаила Петрова, это соотношение держится всегда. Можно построить сколь угодно умную модель и собрать сколько угодно данных, люди и процессы всё равно останутся самой тяжёлой частью. Поэтому проекты буксуют там, где их никто не планировал.
График 1. Распределение усилий при внедрении ИИ-агентов. Источник: презентация Михаила Петрова, Open Talk на конференции AI Борщ, 30 июня 2026 (© ООО «Акстим»).
Что означают эти цифры
Алгоритмы забирают 10%. Про них пишут в вакансиях и спорят в чатах. Самая обсуждаемая часть внедрения и самая маленькая по трудозатратам.
Технологии и данные - ещё 20%. Инфраструктура, интеграции, качество данных. Тут хотя бы понятно, как считать смету.
Остальные 70% уходят на людей и процессы. Роли, привычки, переобучение, сопротивление, ответственность за результат. Именно под эту часть обычно не закладывают ни бюджета, ни сроков.
Петров говорит об этом без утешительных оговорок. Можно строить какие угодно модели, люди и процессы сами не поменяются. Это самая тяжёлая часть работы, и её же чаще всего недооценивают.
Четыре вещи, которые придётся учесть
На том же слайде было четыре пункта. Каждый стоит примерить на свой проект.
- Роль ИИ-лидера. Чем шире интеграция агентов, тем нужнее отдельный человек, который держит на себе управление всеми ИИ-инициативами. Отдать это в IT «до кучи» не выйдет, роль придётся выделять.
- Кросс-функциональное вовлечение. Сотрудников подключают на ранних этапах, учат работать с инструментами и переписывают их зоны ответственности под новые процессы.
- Смежные процессы. Изменения пойдут дальше того процесса, который вы автоматизируете, и заденут соседние. А когда агентов становится много, у системы появляются свойства, которых не было ни у одной её части по отдельности. Это и называют эмерджентными эффектами.
- Управление данными. Качество, доступность, безопасность, соответствие регуляциям. Про эту часть вспоминают последней, а стоит она дороже всего.
Читайте также на блоге: «Почему AI буксует не на технологиях, а на людях: культура изменений» · «Используем ИИ против внедрили: разрыв адопшна 2026»
Кто ответит за бюджет
К этому Михаил Петров возвращался дважды. Вовлекать людей в проект хорошо, но кто-то должен отвечать за деньги.
Вы приходите на совет директоров и просите миллиард. Свободных денег сейчас немного, так что за этот миллиард с вас спросят. И спросят результатом, который можно посчитать. Отчёт о проделанной работе тут не пройдёт.
Вот с этим, по наблюдению Михаил Петрова, и начинается самое сложное.
С этого вопроса всё и началось
Именно с него Open Talk и стартовал. Михаил Петров спросил зал, кто тот человек, который придёт, стукнет кулаком по столу и скажет: внедряем. В маркетинге, в производстве, в разработке.
Четверо спикеров ответили по-разному. Спора не вышло, вышло четыре рабочих версии.
Что осталось в записи
- Четыре разных ответа на вопрос, кто должен внедрять AI. Отвечали Воликова, Сёмин, Гиль и Ребров, и ни один ответ не совпал с другим.
- Комитет внедрения из трёх ролей, который предложил участник из зала: культура, безопасность, процессы.
- Пять кейсов Анатолия Гиля. Среди них SEO-аудит, который раньше отнимал 60-80 часов чистого времени.
- Запись Open Talk и презентации спикеров лежат в материалах конференции на aiborsch.com.
Запись Open Talk и материалы
Open Talk «Как внедрять AI без боли: культура, люди, безопасность» прошёл на AI Борще 30 июня 2026. Модерировал Михаил Петров, участвовали Анатолий Гиль, Никита Сёмин, Юлия Воликова и Михаил Ребров. Полная запись дискуссии и презентации спикеров лежат в материалах конференции на aiborsch.com.
Получить запись и материалы конференции →
Вопросы и ответы
Что такое правило 10-20-70 при внедрении ИИ?
Так распределяются усилия при внедрении: 10% на алгоритмы, 20% на технологии и данные, 70% на людей и процессы. Правило прозвучало на Open Talk конференции AI Борщ. Основная сложность внедрения лежит в организации работы, а технология тут меньшая из проблем.
Почему проваливается внедрение ИИ в компании?
Ресурсы планируют под технологию, а тратятся они на людей и процессы. По правилу 10-20-70 на алгоритмы уходит десятая часть усилий. Если роли, обучение и ответственность не продуманы заранее, проект буксует при любом качестве модели.
Нужна ли отдельная роль ИИ-лидера?
Чем шире интеграция агентов, тем нужнее. Управление ИИ-инициативами должен держать один человек. Когда ответственность размазана между IT, маркетингом и бизнесом, внедрение расползается и теряет владельца.
Что такое эмерджентные эффекты при внедрении ИИ?
Это новые свойства системы, которые появляются при росте масштаба, хотя у отдельных её частей их не было. Когда агентов становится много, изменения расходятся на смежные процессы, и результат бывает непредсказуемым.