Несмотря на огромные инвестиции в искусственный интеллект, большинство корпоративных ИИ-проектов терпят неудачу еще до начала их практического применения из-за организационных, а не технических проблем. Исследование ModelOp показало, что, хотя более 80% крупных компаний имеют свыше 50 ИИ-проектов на стадии предложения, лишь 18% из них успешно развернули более 20 моделей в реальной работе. Этот "разрыв в реализации" является одной из главных проблем в корпоративном секторе, приводя к задержкам в окупаемости инвестиций и снижению доверия к ИИ-инициативам. Основными препятствиями являются не технические ограничения, а структурные недостатки. К ним относятся фрагментированные системы, используемые разными отделами (58% компаний), чрезмерная зависимость от ручных процессов, таких как электронные таблицы (55%), и отсутствие стандартизированных подходов к разработке и управлению моделями. Решением проблемы становится смена подхода к управлению ИИ (AI governance). Вместо того чтобы рассматривать его как препятствие, передовые компании видят в нем инструмент для ускорения и масштабирования. Они внедряют стандартизированные процессы, централизованную документацию, автоматизированные проверки и обеспечивают полную отслеживаемость моделей. Такой подход позволяет сократить время вывода продукта на рынок и повысить эффективность.