Кризис генеративного ИИ: 95% компаний сталкиваются с провалом пилотных проектов

Отчёт под названием «GenAI Divide: State of AI in Business 2025», выпущенный инициативой NANDA при Массачусетском технологическом институте, демонстрирует, что большинство усилий, направленных на стремительное увеличение дохода через использование искусственного интеллекта, оказывается неуспешными.

Исследование базируется на 150 интервью с руководителями, опросе 350 сотрудников и анализе 300 доступных случаев внедрения ИИ.

Выяснилось, что лишь около 5% пилотных инициатив с применением ИИ дают значительный рост доходов, в то время как подавляющее число таких программ останавливается, не оказывая заметного влияния на финансовые результаты компаний.

Автор отчёта, Адитья Чаллапалли, отметил: «Некоторые крупные фирмы и молодые стартапы действительно добились успеха с помощью генеративного ИИ». По его словам, стартапы, возглавляемые руководителями в возрасте 19 или 20 лет, «сумели увеличить свои доходы с нуля до $20 миллионов за год». Это связано с тем, что они выбирают конкретную проблему, работают над её решением и эффективно взаимодействуют с компаниями, использующими их технологии, добавил Чаллапалли.

Тем не менее, для 95% компаний, включенных в анализ, внедрение генеративного ИИ выдало разочаровывающие результаты. Основная причина заключается не в качестве самих моделей ИИ, а в «обучательном разрыве» как для технологий, так и для организаций. Несмотря на то что руководители зачастую обвиняют в этом регулирование или неэффективность моделей, исследование показывает недостатки в интеграции технологий в корпоративные процессы. Универсальные инструменты, такие как ChatGPT, эффективны для индивидуального использования из-за своей универсальности, однако их внедрение в корпорациях затруднено, поскольку модели не настраиваются и не обучаются в контексте конкретных рабочих процессов, пояснил Чаллапалли.

Также данные выявляют дисбаланс в распределении ресурсов. Более половины бюджетов на генеративный ИИ складываются на инструменты для продаж и маркетинга, однако авторы отчёта обнаружили, что наибольшую окупаемость приносит автоматизация бизнес-процессов — отказ от аутсорсинга и оптимизация внутренних операций.

Ключевым фактором успешного внедрения ИИ является способ его реализации. Закупка инструментов у специализированных поставщиков и формирование партнёрств способствует успеху в 67% случаев, в то время как внутренние разработки показывают успех лишь в трёх случаях из десяти, отмечают аналитики. Этот вывод особенно важен для финансовых услуг и сильно регулируемых сектором, где многие компании стремятся создать свои собственные системы генеративного ИИ, однако сталкиваются с большими проблемами при самостоятельной разработке.

Ещё одним важным аспектом успешного внедрения ИИ является делегирование полномочий линейным менеджерам, что способствует проведению внедрения и выбору подходящих инструментов.

В отчёте также сообщается о широком распространении «теневого ИИ» и продолжении проблем с оценкой влияния технологий на производительность и прибыль.

Аналитики отмечают, что самые прогрессивные компании уже экспериментируют с агентными системами ИИ, способными к обучению, запоминанию и действиям в установленных рамках.

Ранее аналитики из CB Insights сообщили, что на данный момент на рынке существует 498 частных компаний в сфере ИИ, оценка которых превышает $1 миллиарда. Совокупная стоимость этих компаний достигает $2,7 трлн. С начала 2023 года было основано 100 таких организаций, в то время как в CB Insights упомянули более 1.3 тыс. стартапов в области ИИ с оценкой более $100 миллионов.