Пропасть в области GenAI: состояние искусственного интеллекта в бизнесе 2025

В 2025 году мир бизнеса стоит на переломе: Generative AI внедряют почти все, но извлекают выгоду — единицы. Исследователи называют это явление GenAI Divide — «пропасть в области GenAI».

С одной стороны, ИИ уже стал обязательным элементом корпоративной стратегии. С другой — цифры говорят сами за себя: лишь около 5% кастомных решений показали ощутимую прибыль и повлияли на P&L компаний.

Это не говорит о том, что остальные 95% проектов провалились (как написали многие СМИ). Дело, скорее, в том, что эффективность там распределена неравномерно: кто-то получает рост, а кто-то зависает в бесконечных пилотах. Так как же перейти от экспериментов к реальному ROI? Давайте разбираться.

Несмотря на массовую адаптацию, реальная трансформация остается низкой. Возникает парадокс: компании инвестируют в AI, но бизнес-результатов почти нет.

Разрыв между пилотом и продакшеном. Большинство проектов застревают на этапе экспериментов.

Статичные инструменты. Сервисы не умеют адаптироваться под изменения в бизнесе.

Слабая интеграция в рабочие процессы. AI остается «надстройкой», а не частью workflow.

Нет обучения на обратной связи. Большинство решений не эволюционируют вместе с компанией.

Этот набор проблем и называют Enterprise AI парадоксом: внедряем ИИ, но ценности — не получаем.

Это очень похоже на историю с цифровыми трансформациями в целом. Возьмем внедрение CRM: одни запускают систему «для галочки» и получают дорогую, но бесполезную записную книжку. Другие — интегрируют CRM в процессы и реально меняют подход к управлению, продажам, масштабируют бизнес. Причина одна и та же — технология сама по себе не трансформирует бизнес. Если AI или CRM не вшиты в ежедневный workflow, они остаются пустой витриной.

Чтобы преодолеть GenAI Divide, бизнес должен двигаться в сторону Agentic AI — систем, которые действуют как цифровые сотрудники и берут на себя не только задачи, но и ответственность за результат. Это принципиально новый уровень зрелости ИИ.

Вот основные направления решений:

В отличие от статичных инструментов, агентский ИИ способен самостоятельно ставить подзадачи, распределять ресурсы и взаимодействовать с другими агентами. Такой формат называется Agent-to-Agent (A2A) и формирует целую экосистему — Agentic Web. Представьте: бухгалтерский агент ИИ автоматически координируется с юридическим и HR-агентом, чтобы правильно оформить сделку. Это снимает нагрузку с человека и превращает ИИ в полноценного участника бизнес-процессов.

Одна из главных проблем классических решений — они «забывают» контекст после завершения сеанса. Системы с постоянной памятью решают эту задачу: ИИ не просто выполняет команды, но и учитывает прошлый опыт компании. Например, он «помнит», какие маркетинговые кампании сработали в прошлом году, и предлагает улучшения. Это делает его ближе к реальному сотруднику, который учится на опыте.

Если обычные модели — это «инструмент на каждый день», то адаптивные AI-системы — это «цифровые коллеги». Они подстраиваются под изменения бизнеса: новые рынки, новые продукты, новые процессы. Когда компания меняет стратегию, адаптивный ИИ не требует полного «перезапуска», а сам перестраивает логику своей работы. Такой подход снимает головную боль с руководителей ИТ и ускоряет трансформацию.

Стратегическая дилемма: строить систему с нуля или покупать готовое решение? В условиях высокой конкуренции 2025 года ставка чаще делается на «buy» — покупку готовых GenAI-платформ и их кастомизацию. Это позволяет сэкономить годы и миллионы долларов, ведь внедрение «своей модели» редко дает ROI быстрее рынка. Лучшие компании комбинируют: покупают основу, но глубоко адаптируют ее под бизнес.

Проблема многих пилотных проектов в том, что ИИ остается «игрушкой на стороне». Реальная ценность появляется тогда, когда система встроена в ключевые процессы: CRM, ERP, внутренние workflow. К примеру, вместо отдельного чат-бота внедряется «цифровой коллега» прямо в Salesforce или SAP, где он реально влияет на показатели.

Гонка за GenAI требует не одиночных решений, а совместных усилий. Появляются новые стандарты — Model Context Protocol (MCP), позволяющий унифицировать взаимодействие между системами. Университеты, такие как MIT, запускают инициативы вроде NANDA. Все это помогает компаниям не строить «зоопарк технологий», а развивать целостные AI-инфраструктуры.

Только сочетание этих элементов позволяет бизнесу пересечь пропасть GenAI Divide и выйти за рамки «красивых» пилотов к реальной эффективности.

Главный вопрос, который задает каждый CEO или CFO: окупится ли внедрение Generative AI? Переход от пилотных проектов к масштабным решениям возможен только тогда, когда AI перестает быть «инновацией ради инновации» и превращается в инструмент с измеримым ROI.

— Автоматизация back-office. Рутинные задачи — бухгалтерия, HR-операции, обработка заявок — выполняются быстрее и дешевле. Там, где раньше нужно было 5 сотрудников, теперь достаточно одного плюс AI-ассистент.

— Сокращение расходов на аутсорсинг (BPO). Компании, которые тратили миллионы на сторонние сервисные центры, постепенно заменяют их GenAI-системами. Это не только снижает издержки, но и повышает контроль над процессами.

— Уменьшение зависимости от агентств. В маркетинге и PR многие задачи (генерация текстов, анализ трендов, даже медиапланирование) переходят в зону AI. В результате агентства превращаются в стратегических партнеров, а не исполнителей «под ключ».

— Улучшение продаж и маркетинга за счет персонализации. ИИ умеет строить персональные сценарии под каждого клиента: от автоматического e-mail до персонализированных предложений в онлайне. Это повышает конверсию.

— Более точный таргетинг. GenAI анализирует большие массивы данных и помогает маркетологам точнее определять аудитории. В результате снижается стоимость привлечения клиента (CAC).

— Ускорение циклов разработки и вывода продуктов. Компании используют ИИ для анализа рынка, генерации идей и быстрой проверки гипотез. Продукты выходят на рынок быстрее, а значит, раньше начинают приносить прибыль.

— Компании быстрее реагируют на рынок. Когда рынок меняется, GenAI мгновенно перестраивает отчеты, прогнозы и даже рабочие процессы.

— Меньше бюрократии в процессах. Там, где раньше требовалось согласование через несколько отделов, AI автоматически собирает данные, подготавливает документы и запускает процесс.

Есть еще один важный инсайт из исследования — непропорциональное распределение инвестиций. Большая часть бюджета уходит в проекты GenAI для маркетинга и продаж: генерация контента, персонализация предложений, реклама. Это логично — эти области на виду, а результат кажется быстрым.

Но если смотреть на цифры P&L, самые высокие показатели ROI дают решения для бэкофиса. Автоматизация документооборота, закупок, бухгалтерии, HR и сервисных операций приносит компаниям ощутимую прибыль и снижает издержки. По сути, «тихие» проекты в операционном ядре бизнеса оказываются куда более выгодными, чем громкие маркетинговые эксперименты.

Для интеграторов и компаний это важный сигнал: рынок перегрет витринными AI-продуктами, а настоящая ценность часто скрыта там, где меньше всего хайпа. И если сегодня кто-то ищет «короткий путь к ROI», то он, скорее всего, лежит через back-office, а не через очередной чат-бот для маркетинга.

GenAI — это не про «играться с чат-ботами», а про конкретные цифры в отчетах CFO. Чем раньше бизнес перестанет относиться к ИИ как к эксперименту, тем быстрее он увидит реальную отдачу.

Каждая технологическая революция меняет рынок труда, и GenAI — не исключение. Текущие тенденции:

— Автоматизация аутсорсинга — многие процессы в BPO уходят к ИИ.

— Смещение рабочих ролей — рутинные задачи исчезают, растет спрос на AI-грамотность.

— Влияние на найм — компании ищут специалистов по интеграции и кастомизации GenAI.

— Кадровая трансформация — ИИ становится «вторым мозгом» сотрудников, а не заменой.

GenAI не столько сокращает людей, сколько меняет роли. Появляется новый класс работников — AI-сотрудники и AI-менеджеры.

Ключевые векторы:

В 2025-м GenAI Divide — это вызов и шанс одновременно. Те, кто остается в зоне «пилотных проектов», рискуют проиграть. Те, кто сделает ставку на агентские системы, память, интеграцию и ROI, — получат конкурентное преимущество.

Бизнес-вывод простой: ИИ — это не игрушка, а инструмент выживания. И если вы еще думаете, внедрять или нет, — скорее всего, вы уже отстали.

Наш опыт интеграции CRM подтверждает ту же закономерность: технологии редко «ломаются» сами по себе, чаще — проваливается именно процесс внедрения. С GenAI история повторяется. Успешен не тот, кто первым подключил модный AI-сервис, а тот, кто встроил его в ежедневную работу сотрудников и бизнес-процессы.