Миллиарды впустую: 95 % компаний не получили отдачи от внедрения ИИ

Исследование MIT NANDA показало: несмотря на инвестиции в генеративный ИИ в размере $30–40 млрд, ощутимый финансовый результат получили лишь 5 % компаний. Проблема не в моделях.

Автор:

Массовый интерес бизнеса к генеративному искусственному интеллекту пока не приносит финансовой выгоды. Согласно отчету MIT NANDA «The GenAI Divide: State of AI in Business», 95 % организаций не смогли зафиксировать измеримую отдачу от внедрения ИИ — и это на фоне корпоративных инвестиций в размере 30–40 миллиардов долларов.

Масштаб исследования

Авторы проанализировали более 300 общеизвестных корпоративных инициатив в области ИИ, провели структурированные интервью с 52 организациями и опросили 153 топ-менеджера. Картина оказалась однородной: пилотные проекты запускают почти все, до промышленной эксплуатации доводят единицы.

ПоказательЗначение
Компании без измеримой отдачи95 %
Специализированные системы, дошедшие до стадии промышленного внедрения5 %
Результативность проектов с внешними партнерами~67 %
Успешность полностью внутренних разработок~33 %

Почему проекты терпят неудачу

Главный вывод исследователей неожиданный: дело не в качестве моделей и не в регулировании. Провалы объясняются проблемами внедрения — нестабильными рабочими процессами, неспособностью систем удерживать контекст и обрабатывать обратную связь, а главное — слабой связью решений с реальными повседневными задачами сотрудников. Компании приобретают технологию, но не перестраивают под неё процессы.

Показательна и разница в подходах: более 80 % организаций тестировали универсальные инструменты, такие как ChatGPT или Copilot, тогда как специализированные корпоративные системы внедрялись значительно реже — хотя именно они в случае успеха приносили миллионы долларов. А проекты, реализованные с внешними партнерами, доходили до внедрения в два раза чаще, чем внутренние разработки.

Что это значит

Отчет не свидетельствует о «провале ИИ» как технологии — успешные 5 % демонстрируют вполне ощутимую прибыль. Речь идет скорее о разрыве между ожиданиями быстрых результатов и реальностью, в которой ИИ требует перестройки процессов, обучения людей и месяцев доработки. Для рынка это сигнал о возможной коррекции завышенных ожиданий — и аргумент в пользу точечных специализированных внедрений вместо «ИИ ради ИИ».

Напомним, ранее мы писали, что OpenAI ограничила возможности ChatGPT из-за судебных исков правообладателей: бот больше не имитирует стиль известных писателей — ещё одно свидетельство того, что отрасль ИИ вступает в фазу зрелости со всеми её юридическими и экономическими реалиями.

Поделиться этой статьей