Исследование MIT показало, что 95% компаний не окупают инвестиций, сделанных в GenAI для автоматизации своих бизнес-процессов. Почему так?

Исследователи из MIT представили доклад "The GenAI Divide. State of AI in Business 2025", из которого следует, что в настоящее время 95% компаний не имеют финансовой отдачи от инвестиций в пилотные проекты на основе "generative AI" (сгенерированные ИИ тексты, аудио, видео и т.д.). Такой разрыв в результатах между 5% успешных компаний и 95% теряющих на ИИ деньги авторы доклада назвали "The GenAI Divide". В год на GenAI компании тратят около 30-40 млрд. долларов, поэтому проблема носит явно не местечковый характер.

В выборку исследования вошли интервью со 150 топ-менеджерами и 350 работниками, которые непосредственно должны взаимодействовать с ИИ. Всего было исследовано 300 разных кейсов.

Авторы доклада утверждают, что основная причина неудачи 95% компаний кроется не в том, что плохи сами модели ИИ (с ними как раз уже все относительно неплохо), а в неумении руководства и рядовых сотрудников компаний интегрировать их в рабочие процессы ("learning gap"). В тех случаях, когда такая интеграция удается, она обычно увеличивает личную эффективность работника, но не имеет заметного эффекта на прибыль компании.

Из доклада следует, что у значительной части компаний ИИ использовался пилотно краткое время, после чего его забрасывали, не понимая, как его дальше можно эффективно использовать. Т.е. фактически имели место инвестиции на хайпе, но когда дело доходило до реальной интеграции ИИ, тему забрасывали. Чаще использовали чатботы, т.к. они более универсальны, но с т.з. специфических бизнес-процессов часто бесполезны.

Авторы сомневаются, что ИИ быстро заменит работников. Они видят, что на данный момент эта проблема узкоспецифична и ударит лишь по немногочисленным отраслям. Так, они заявляют, что только 2 из 8 ключевых отраслей (Tech и Media) подвергаются реальным структурным изменениям с т.з. рабочей силы. Но даже тут результаты пока относительно скромные. Ниже на скрине отмечены отрасли и то влияние, которое на них оказывает интеграция ИИ (GenAI disruption).

Примерно половина из указанных выше инвестиций в 30-40 млрд. долларов идет на интеграцию ИИ в маркетинг и продажи (т.е. там, где есть нацеленность на клиента), тогда как исследование фиксирует максимальную отдачу от ИИ при его применении в работе бэк-офиса (внутренние бизнес-процессы компании). Именно тут наблюдаются существенная экономия на отказе от аутсорсинга и увольнении работников. Более того, еще больший эффект виден от ИИ, который автоматизирует узкоспециальные задачи (custom AI solutions), а не какие-то общие для всех компаний решения (generic AI solutions).

Что еще отличает те самые 5% успешных компаний? Пробежимся быстро по выводам доклада.

Во-первых, 2/3 успешных компаний покупали уже готовые ИИ-продукты, а 1/3 компаний имели проприетарные ИИ, т.е. свои собственные разработки.

Во-вторых, в успешных компаниях рядовые сотрудники имели больше свободы действий с т.з. выбора ИИ, способов его применения и т.д. Стандартизированные руководством практики использования ИИ сотрудниками работали гораздо хуже. Там, где такой свободы не было, но были результаты, имело место несанкционированное использование работниками ИИ (“shadow AI”), т.е. когда это не предполагается их функционалом либо когда использование стороннего ИИ удобнее. Например, в одном из кейсов юридическая контора купила за 50 тыс. долларов софт на основе ИИ для анализа контрактов, но работники продолжали использовать ChatGPT, т.к. он просто удобнее.

В-третьих, в этих компаниях интеграция ИИ в бизнес-процессы занимала около 3 месяцев, тогда как у остальных это требовало сроков от 9 месяцев и дольше. Вероятно, в первом случае компании прицельно ориентировались на конкретные ИИ-решения, а во втором просто тестировали функционал.

В-четвертых, как правило, это небольшие компании, где, очевидно, нет больших корпоративных бюрократий и многочисленных согласований.

Кому интересны цифры и графики, а также детали доклада, как говорится, "Just Google it". Название доклада "The GenAI Divide. State of AI in Business 2025" (MIT).