19.08.2025, 11:51 62 0

Лишь 5 % пилотных программ внедрения ИИ в бизнес-процессы повысили ключевые показатели компаний

Автор новости / ньюсмейкер редакция «Сегмент.ру» (segment.ru)

По данным из отчёта проекта NANDA

Результаты внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы остаются неоднозначными: только 5 % пилотных программ демонстрируют повышение ключевых показателей компаний. Данные из отчёта проекта NANDA «Положение ИИ в бизнесе — 2025» приводит ТАСС.

В докладе отмечается, что несмотря на большие вложения предприятий в генеративный искусственный интеллект, которые по оценочным данным составляют $ 30-40 млрд , к удивлению, только 5 % интегрированных пилотных программ с использованием ИИ приносят миллионы дохода, тогда как у огромного большинства компаний они по-прежнему никак не сказались на финансовой отчётности.

Стартапы и консалтинговые фирмы демонстрируют более высокие результаты в внедрении искусственного интеллекта (ИИ), при этом малые и средние предприятия сталкиваются с трудностями. Более 80 % опрошенных компаний рассматривали возможность использования ИИ, но только около 40 % решили провести эксперименты. Лишь в 5 % организаций ИИ-инструменты были внедрены в производственные процессы.

Отчёт указывает, что проблемы при внедрении ИИ чаще связаны не с качеством моделей, а с подходом компаний к этому процессу.

Причины неудач пилотных программ

Нестабильные бизнес-процессы.
Недостаточное обучение как сотрудников, так и ИИ-моделей.
Отсутствие синхронизации пилотных проектов с повседневной деятельностью организаций.

Исследование базируется на интервью с 52 предпринимателями, опросах 153 менеджеров компаний и анализе более 300 публично представленных инициатив в области искусственного интеллекта. В отчёте отмечается, что не все предприятия готовы участвовать в таких исследованиях, поэтому результаты могут не полностью соответствовать действительности.

Видимо, реальные результаты от внедрения ИИ не оправдывают ожидания большинства компаний, по крайней мере пока. И, как оказалось, недостаточно просто вложиться в саму систему, а ещё много времени и ресурсов нужно потратить на то, чтобы научиться ею пользоваться и обучить её саму подстраиваться под нужды бизнеса. Однако, как показывает исследование, у тех, кто всё же смог, результат ожидания оправдал.