Что такое AI-washing
Под AI-washing понимают практику, при которой компании завышают или искажают заявления об использовании искусственного интеллекта в своих продуктах и сервисах. Речь идёт не о прямой лжи, а о размывании границ между реальными AI-системами и традиционной автоматизацией, которая получает «AI-лейбл» в маркетинговых материалах.
Наиболее распространённые формулировки AI-washing — «AI-powered», «machine-learning enhanced», «advanced algorithms» — используются без пояснений о типе моделей, их роли в архитектуре, данных обучения и измеримых эффектах.
По своей природе AI-washing близок к greenwashing: в обоих случаях используется модный и социально значимый нарратив для повышения привлекательности продукта без сопоставимого технологического содержания. Часто приводимая аналогия — это «спойлеры и гоночные полосы на автомобиле без замены двигателя».
Почему тема стала актуальной именно сейчас
Массовая интеграция AI-функций в SaaS-продукты, маркетинговые сервисы и корпоративные решения создала мощный стимул маркировать практически любой продукт как «AI-решение».
На этом фоне термин «AI» начал стремительно обесцениваться: он всё чаще используется как общий маркетинговый маркер, а не как указание на конкретную технологию или архитектурный слой.
Дополнительным фактором стала реакция регуляторов. В аналитических и юридических обзорах AI-washing всё чаще выделяется как зона повышенного внимания в контексте недобросовестной рекламы, защиты инвесторов и требований к прозрачности.
Параллельно в B2B- и B2C-сегментах наблюдается усталость от «AI-шума»: клиенты всё чаще требуют конкретики, а не общих обещаний «интеллектуальности».
Ключевые паттерны AI-washing
Buzzwords вместо инженерного объяснения
Один из наиболее устойчивых паттернов — использование расплывчатых формулировок без описания того, какую именно роль AI играет в продукте.
В таких описаниях отсутствуют упоминания о тренировке моделей, валидации, ограничениях, метриках качества и сценариях отказа. AI становится словом-заполнителем, а не частью технического нарратива.
Decorative / surface-level AI
В аналитических материалах всё чаще используется термин «decorative AI» или «surface-level AI». Под ним понимаются случаи, когда AI-функция представляет собой отдельный виджет — чат-бот, автокомплит, ассистент в интерфейсе — и не влияет на ключевые контуры продукта.
В таких системах AI легко отключаем, не влияет на экономику решения и не является критическим элементом архитектуры. Это принципиально отличает их от решений, где модели лежат в основе ранжирования, принятия решений, антифрода или риск-менеджмента.
Асимметрия информации
Для нетехнической аудитории различие между моделью, агентом и маркетинговым слоем практически неразличимо. Это создаёт асимметрию информации между поставщиком и клиентом, которая и лежит в основе AI-washing.
Где проблема проявляется сильнее всего
E-commerce и маркетплейсы
В e-commerce AI-washing чаще всего связан с обещаниями «AI-персонализации», «умных рекомендаций» и «интеллектуального поиска». На практике за этим нередко скрываются простые правила, статическая сегментация или ручной тюнинг.
Отдельно критикуется массовая генерация контента под лозунгом AI-оптимизации: однотипные тексты и визуалы снижают доверие пользователей и ухудшают опыт выбора товаров.
Маркетинговые и рекламные сервисы
В adtech-и martech-платформах часто заявляются «AI-driven targeting» и «предиктивная аналитика», при этом редко раскрывается, чем такие подходы принципиально отличаются от традиционной статистики и A/B-тестирования.
SaaS и корпоративные решения
В корпоративных продуктах AI-washing особенно чувствителен, поскольку затрагивает области финансов, комплаенса и управления рисками. Завышенные AI-заявления здесь могут напрямую влиять на выбор поставщика и оценку операционных рисков.
Риски и последствия
Потеря доверия
Аналитики всё чаще описывают «cycle of AI mistrust»: завышенные ожидания, разочарование, рост скепсиса ко всем AI-заявлениям, включая добросовестные.
Репутационные эффекты
Несоответствие между заявленным и фактическим уровнем AI-компетенций бьёт не только по продукту, но и по бренду в целом, влияя на доверие клиентов и инвесторов.
Юридические и регуляторные риски
В ряде юрисдикций AI-washing уже рассматривается как форма вводящей в заблуждение коммерческой практики. Первые прецеденты штрафов за ложные AI-заявления повысили значимость этой темы для публичных компаний и фондов.
Как рынок начинает реагировать
На фоне роста осведомлённости компании всё чаще пересматривают AI-стратегии: меньше громких заявлений, больше внимания к измеримым результатам, архитектурной прозрачности и документированным процессам.
Для B2B-клиентов это выражается в усилении технического due diligence, запросах на описание моделей, данных и метрик качества.
Вывод
AI-washing — это не частная проблема отдельных продуктов, а системное следствие быстрого роста AI-рынка и маркетинговой инфляции термина «AI».
По мере взросления рынка ценность смещается от громких формулировок к прозрачности, понятной архитектуре и проверяемым эффектам.
Чем меньше продукт говорит о конкретных моделях и механизмах, тем важнее задавать вопросы о том, что именно стоит за словом «AI».
