Почему Generative AI в Enterprise-компаниях буксует, несмотря на миллионы вложений? 🤖💰
Разобрала свежий отчёт Deloitte State of GenAI in the Enterprise 2025 специально для вас!
На первый взгляд всё выглядит как успех: 74% компаний считают, что их инвестиции в ИИ оправдали ожидания, а 78% планируют увеличивать бюджеты. Однако если копнуть глубже, становится очевидно: несмотря на миллионы вложений, бизнес идёт медленнее, чем мог бы.
Самая большая проблема — разрыв между тем, как видят ситуацию топ-менеджеры и те, кто реально работает с ИИ на местах. Руководители уверены, что интеграция идёт бодро, но 60% сотрудников говорят обратное: процессы тормозятся, решения долго согласовываются, а проекты зависают в статусе пилотов.
Подробнее про барьеры:
1. В крупных Enterprise-компаниях ИИ уже нельзя просто "потестить и посмотреть, как пойдёт". Здесь всё сложнее: нужно сразу решать вопросы с безопасностью, регулированием и масштабированием. Больше трети компаний прямо говорят, что юридические ограничения тормозят процесс. AI-генерация контента, анализ данных, автоматизация процессов — всё это звучит отлично, пока юристы не спросят: "А точно ли мы можем это использовать? А кто несёт ответственность за ошибки модели?"
2. Сложность масштабирования. Внедрить ИИ в одной команде — легко. Сделать так, чтобы он работал во всей компании и приносил ощутимую пользу — уже нет. Многие проекты остаются локальными экспериментами, потому что интеграция с корпоративными системами требует слишком много ресурсов.
3. Отсутствие чёткой стратегии. Enterprise-компании не могут себе позволить бездумно внедрять ИИ "потому что так модно". Всё должно быть структурировано, с чёткими метриками успеха. Если этого нет, проекты быстро превращаются в дорогие игрушки, а не в рабочий инструмент.
Зато есть области, где ИИ уже приносит ощутимый ROI. Кибербезопасность — здесь ИИ снижает количество ложных тревог на 90%, экономя миллионы на обработке инцидентов. В ИТ автоматизация процессов даёт мгновенные результаты. В маркетинге ИИ снижает зависимость от агентств, ускоряя создание контента и анализ аудитории.
Так что же дальше? Очевидно, что AI в Enterprise-сегменте — это не хайп, а стратегическое направление. Но тем, кто хочет внедрить его всерьёз, нужно не просто "играться" с технологиями, а сразу строить долгосрочную стратегию, обучать сотрудников и понимать, как именно AI будет приносить ценность, а не просто "существовать" в компании.
Раньше искусственный интеллект был милым помощником, который предлагал фильмы на Netflix и помогал с переводом текста. Теперь он стал тем самым «новеньким», который приходит в офис, делает вашу работу лучше, быстрее, дешевле – и его не нужно кормить печеньками.
Генеративные нейросети — главный пункт любой подборки ИТ-трендов последних лет. Но в 2025-м аналитики пошли еще дальше: теперь искусственный интеллект — не просто очередная хайповая технология, а чуть ли не одна из основ нашей жизни.
Организации переключают внимание с эффективности на рост и переосмысление цепочки создания стоимости, чтобы решать сложные задачи беспрецедентными темпами. 🚀
Разбираемся, как работают AI-ассистенты для автоматизации рассылок, и какие решения подойдут для российского бизнеса.
Это — главный вывод из отчета Menlo Ventures. В 2024 году компании начали встраивать его в основу своей работы. А это значит, что ИИ стал менять бизнес-процессы, повышать эффективность и создавать новые продукты. Читайте, как именно.