Компании используют ИИ в продажах и маркетинге, хотя эффективнее всего он справляется со скучными задачами Результат плачевен: только в 5% случаев видна реальная польза
Участники проекта Project NANDA, запущенного Массачусетским технологическим институтом (MIT), выяснили, что 95% компаний не видят никакой разницы после интеграции нейросетей в рабочие процессы. Исследователи отмечают, что такие результаты объясняются в первую очередь неумением правильно встроить новую технологию в существующие процессы. «Медуза» рассказывает, что мешает искусственному интеллекту трансформировать бизнес и можно ли это исправить.
Исследование Project NANDA проходило с января по июнь 2025 года. В рамках этой работы участники проекта провели систематические обзоры более 300 публичных примеров применения ИИ компаниями, организовали структурированные интервью с представителями 52 организаций, а также опросили 153 руководителя на четырех крупных отраслевых конференциях.
В отчете говорится, что предприятия потратили от 30 до 40 миллиардов долларов на инструменты и системы генеративного искусственного интеллекта. Однако лишь 5% пилотных программ оказались успешными и принесли «миллионы» долларов. В остальных случаях ИИ не оказал никакого измеримого влияния на финансовые показатели компаний. Причем такие результаты показывают как те, кто покупает услуги ИИ (крупные корпорации, малый и средний бизнес), так и те, кто их продает (стартапы, поставщики программного обеспечения, консалтинговые компании).
Такие инструменты, как ChatGPT от OpenAI или Copilot от Microsoft, предназначенные для решения большого круга задач, распространены довольно широко. Больше 80% организаций либо изучали их, либо использовали для запуска пилотных проектов, и почти 40% внедрили в рабочие процессы. Но эти инструменты в основном влияют на индивидуальную продуктивность сотрудников, не отражаясь при этом на финансовых показателях всей компании.
В то же время более сложные и узкоспециализированные корпоративные ИИ-системы, которые могли бы поменять работу предприятий, очень редко доходят до эксплуатации. Лишь 20% компаний пытались использовать их, и только 5% внедрили в производство. По мнению авторов исследования, подобные системы на практике часто оказываются неудобными и не соответствуют реальным задачам компании, плохо встраиваются в выстроенные рабочие процессы и не умеют адаптироваться под специфику конкретного предприятия.
Один из авторов работы Адитья Чаллапалли рассказал изданию Fortune об отдельных случаях успешной интеграции искусственного интеллекта в работу. Он отмечает, что некоторые ИИ-стартапы, возглавляемые 19–20-летними предпринимателями, с помощью ИИ смогли увеличить выручку с нуля до 20 миллионов долларов в год. Для этого они выбирали одну «болевую точку» предприятия, концентрировались на качественном решении одной конкретной проблемы и постоянно сотрудничали с клиентами, получая от них обратную связь.
Компании автоматизируют неправильные сферы деятельности и не прислушиваются к сотрудникам
Но такие примеры скорее исключение из правил. Исследование показывает, что чаще предприятия в принципе плохо понимают возможности искусственного интеллекта. Например, большая часть инвестиций в ИИ — от 50 до 70% — направлена на проекты по продажам и маркетингу. Их легко презентовать внутри компании, особенно если руководство не очень хорошо разбирается в технологиях, поясняет Forbes.
Регулярный опрос консалтинговой компании McKinsey подтверждает, что больше всего ИИ популярен в маркетинге и продажах. По данным на середину 2024-го, в этих сферах его используют от 29 до 55% респондентов, в зависимости от конкретной индустрии. Чаще всего ИИ применяют для создания текста (в 63% случаев) или изображений (36%).
Однако именно здесь чаще всего и происходят провалы. В том числе потому, что повсеместные чат-боты раздражают потенциальных клиентов, а усредненные маркетинговые кампании, созданные с помощью ИИ, не вызывают отклика и обезличивают бренд.
В то же время участники Project NANDA выяснили, что наиболее эффективными с точки зрения возврата инвестиций были бы вложения в автоматизацию бэк-офиса. То есть оптимизацию внутренних процессов в компании и сокращение расходов на работу со сторонними агентствами за счет ИИ. Именно такие проекты довольно редко одобряет начальство. В результате компании просто гонятся за общим трендом, упуская из внимания возможности, которые могут принести реальную выгоду.
Еще одна распространенная ошибка, которую совершают предприятия, — это стремление создать собственную ИИ-систему с нуля, а не адаптировать уже существующие. Исследователи узнали, что готовые инструменты гораздо чаще доходят до развертывания в компании — примерно в 67% случаев (против 33% собственных разработок).
Наконец, довольно часто компании интегрируют в работу системы, которые сотрудникам попросту не нужны. Например, более чем в 90% компаний сотрудники используют персональные ИИ-инструменты (в частности, личные аккаунты в ChatGPT) для решения повседневных задач. Хотя официальную подписку на один из подобных сервисов приобрели лишь 40% предприятий. Исследователи убеждены, что запрос на внедрение ИИ должен исходить в первую очередь от обычных менеджеров.
Именно от того, насколько быстро и эффективно компании смогут решить все перечисленные проблемы, будет зависеть, когда генеративный искусственный интеллект начнет приносить реальную пользу бизнесу. Причем качество ИИ-моделей играет здесь куда меньшую роль, убеждены в MIT.
ИИ не заменит человека в краткосрочной перспективе. Пока он позволяет экономить меньше 3% рабочего времени
Одно из наиболее распространенных заблуждений, связанных с ИИ, заключается в том, что трансформация рабочих процессов якобы неизбежно приведет к массовым увольнениям сотрудников. Но, как утверждают исследователи Project NANDA, пока случаи таких сокращений довольно редки, а у руководителей компаний нет единого мнения по поводу того, насколько активно нужно нанимать новых сотрудников в ближайшие 3–5 лет.
Интересно, что пока увольнений стоит опасаться сотрудникам тех компаний, которые сами разрабатывают ИИ. Например, в начале июля Microsoft сократила более девяти тысяч человек. Журналисты предполагали, что частично это может быть связано с новой стратегией Microsoft, в рамках которой она хочет трансформировать собственные рабочие процессы и наглядно демонстрировать возможности своего ИИ потенциальным клиентам.
Чуть позже выяснилось, что часть уволенных сотрудников шведской игровой студии King, среди которых нарративные дизайнеры и дизайнеры уровней, последние несколько лет помогали создавать и обучать ИИ-модели. И именно их Microsoft решила заменить нейросетями в первую очередь.
Однако пока такие случаи действительно редкость. В середине 2024 года издание The Economist писало, что уровень безработицы в развитых странах близок к рекордно низкому уровню и не превышает 5%. Более того, у сотрудников растет зарплата, то есть им не приходится конкурировать с более дешевыми технологиями, которые могут их заменить.
Недавнее исследование, основанное на опросах 25 тысяч сотрудников и семи тысяч организаций в Дании, подтверждает, что ИИ до сих пор не угрожает рынку труда. Несмотря на то что доля работников, использующих чат-боты, может достигать 83%, общее влияние новой технологии на работу довольно скромное. В среднем сотрудникам удается сэкономить меньше 3% рабочего времени. То есть в краткосрочной перспективе ждать массовой замены людей искусственным интеллектом не стоит.
Михаил Герасимов