Отчет MIT NANDA: 95% компаний не получили отдачи от инвестиций в ИИ
Пока шумиха вокруг генеративного ИИ продолжает раздувать капитализацию технологических гигантов, реальный сектор экономики столкнулся с жестоким похмельем. Отчет MIT NANDA (Networked Agents and Decentralized Architecture) под названием «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025» стал холодным душем для тех, кто верил в магическую кнопку «сделать бизнес прибыльным» с помощью нейросетей. Оказалось, что 95% организаций из исследованной выборки не получили никакой измеримой отдачи от внедрения генеративного ИИ.
Ситуация выглядит особенно пикантно на фоне общих корпоративных вложений в эту технологию, которые оцениваются в $30–40 млрд. Пока топ-менеджеры на отраслевых конференциях рассказывают о «цифровой трансформации», реальные деньги — миллионы долларов — приносят лишь 5% интегрированных пилотных проектов. Остальные — это дорогие эксперименты, которые пока лишь потребляют ресурсы.
Пропасть между «пилотом» и реальностью
Авторы отчета проанализировали более 300 публичных инициатив и провели глубинные интервью с руководителями 52 организаций. Главный вывод: проблема не в том, что модели «глупые» или регуляторы слишком строги. Вопрос в элементарной неспособности интегрировать алгоритмы в живые бизнес-процессы. Большинство компаний (более 80%) ограничились запуском универсальных инструментов вроде ChatGPT или Copilot, которые хорошо пишут письма, но не решают специфических отраслевых задач.
Среди критических препятствий исследователи выделяют нестабильность рабочих процессов и ограниченную способность систем сохранять контекст. ИИ часто не понимает специфики конкретного предприятия и игнорирует обратную связь от сотрудников. В результате лишь 5% специализированных корпоративных систем дошли до стадии промышленной эксплуатации. Это подтверждает прогнозы аналитиков Gartner о том, что значительная часть проектов GenAI будет заброшена после стадии доказательства концепции (PoC).
Свои против чужих: кто лучше внедряет
Интересным оказался распределение успеха в зависимости от того, кто разрабатывал решение. В исследуемой группе проекты, созданные с участием внешних партнеров, достигали стадии реального внедрения в 67% случаев. Внутренние разработки демонстрировали вдвое скромный результат — лишь 33%. Однако не стоит спешить с выводами о преимуществе аутсорсинга. Авторы отчета иронично замечают, что компании по-разному определяют понятие «успех», и привлечение подрядчика само по себе не является гарантией того, что устройство заработает как надо.
В итоге мы видим классическую картину: технология опередила организационную готовность. Пока бизнес не научится четко формулировать задачи для «цифровых агентов» и обеспечивать их качественными данными, GenAI останется очень дорогой игрушкой для создания презентаций о том, как ИИ когда-нибудь изменит мир.
Кстати, даже самые популярные инструменты становятся всё более капризными: недавно ChatGPT начал отказываться имитировать стиль известных писателей, что ещё больше ограничивает его творческий потенциал в корпоративных коммуникациях.