Звіт MIT NANDA: 95% компаній не отримали віддачі від ШІ-інвестицій

Поки хайп навколо генеративного ШІ продовжує роздувати капіталізацію технологічних гігантів, реальний сектор економіки зіткнувся з жорстоким похміллям. Звіт MIT NANDA (Networked Agents and Decentralized Architecture) під назвою «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025» став холодним душем для тих, хто вірив у магічну кнопку «зробити бізнес прибутковим» за допомогою нейромереж. Виявилося, що 95% організацій із дослідженої вибірки не отримали жодної вимірюваної віддачі від впровадження генеративного ШІ.

Ситуація виглядає особливо пікантно на тлі загальних корпоративних вкладень у цю технологію, які оцінюються у $30–40 млрд. Поки менеджери вищої ланки на галузевих конференціях розповідають про «цифрову трансформацію», реальні гроші — мільйони доларів — приносять лише 5% інтегрованих пілотних проєктів. Решта — це дорогі експерименти, які поки що лише споживають ресурси.

Прірва між «пілотом» та реальністю

Автори звіту проаналізували понад 300 публічних ініціатив та провели глибинні інтерв'ю з керівниками 52 організацій. Головний висновок: проблема не в тому, що моделі «тупі» або регулятори занадто суворі. Питання в елементарній нездатності інтегрувати алгоритми в живі бізнес-процеси. Більшість компаній (понад 80%) обмежилися запуском універсальних інструментів на кшталт ChatGPT або Copilot, які гарно пишуть листи, але не вирішують специфічних галузевих завдань.

Серед критичних перепон дослідники виділяють нестабільність робочих процесів та обмежену здатність систем зберігати контекст. ШІ часто не розуміє специфіки конкретного підприємства та ігнорує зворотний зв'язок від співробітників. Як наслідок, лише 5% спеціалізованих корпоративних систем дійшли до стадії промислової експлуатації. Це підтверджує прогнози аналітиків Gartner про те, що значна частина проєктів GenAI буде закинута після стадії доказу концепції (PoC).

Свої проти чужих: хто краще впроваджує

Цікавим виявився розподіл успіху залежно від того, хто розробляв рішення. У досліджуваній групі проєкти, створені за участю зовнішніх партнерів, досягали стадії реального впровадження у 67% випадків. Внутрішні розробки демонстрували вдвічі скромніший результат — лише 33%. Втім, не варто поспішати з висновками про перевагу аутсорсингу. Автори звіту іронічно зауважують, що компанії по-різному визначають поняття «успіх», та й залучення підрядника само по собі не є гарантією того, що пристрій запрацює як треба.

Зрештою, ми бачимо класичну картину: технологія випередила організаційну готовність. Поки бізнес не навчиться чітко формулювати завдання для «цифрових агентів» та забезпечувати їх якісними даними, GenAI залишатиметься дуже дорогою іграшкою для створення презентацій про те, як ШІ колись змінить світ.

До речі, навіть найпопулярніші інструменти стають дедалі вередливішими: нещодавно ChatGPT почав відмовлятися імітувати стиль відомих письменників, що ще більше обмежує його творчий потенціал у корпоративних комунікаціях.