Фальшивый успех корпоративного ИИ связан с неправильными метриками
Крупные корпорации тратят миллионы на ИИ, тогда как личные ИИ-инструменты сотрудников работают в 40% случаев. Такой разрыв может указывать на неверные методы оценки эффективности.
Крупные корпорации тратят миллионы на ИИ, тогда как личные ИИ-инструменты сотрудников работают в 40% случаев. Такой разрыв может указывать на неверные методы оценки эффективности.
Американские корпорации из списка Fortune 500 ежегодно инвестируют в ИИ от $590 до $1 400 на одного сотрудника. Однако, по данным исследователей, 95% корпоративных ИИ-проектов так и не доходят до продакшена. Для сравнения, работники, которые используют личные ИИ-инструменты, вроде ChatGPT, показывают эффективность в 40% случаев.
Сегодня в большинстве организаций оценка сводится к количеству лицензий, пройденных тренингов и числу пользователей. Такой подход создает иллюзию успеха на отчетах для руководства, но не отражает реальной ценности для бизнеса.
Теневая экономика ИИ, по оценкам аналитиков, уже достигла объема $8,1 млрд долларов. При этом 78% компаний так или иначе используют ИИ в работе, но лишь 27% регулируют его применение. Это означает, что большая часть фактического использования ИИ остается «невидимым» для руководства.
Примеры показывают, насколько непрозрачной может быть ситуация. Fortune сообщает, что в США одна крупная страховая компания всего за четыре дня было обнаружила 27 несанкционированных ИИ-сервисов. Один из них — встроенный в Salesforce Einstein — помогал продавцам перевыполнять план, но одновременно нарушал отраслевые нормы.
Аналогичные случаи зафиксированы и в медицине: врачи ускоряли постановку диагнозов с помощью встроенных ИИ-модулей, однако тем самым нарушали нормы закона.
Эксперты отмечают, что сотрудники прибегают к «теневым» инструментам не из-за стремления нарушить правила, а из-за желания выполнять задачи эффективнее. В то время как корпоративные ИИ-сервисы показывают низкую результативность, потребительские решения обеспечивают продуктивность во множество раз выше.
Компании, которым удается перейти на новый уровень использования ИИ, меняют сам подход к измерению. Они оценивают не количество лицензий, а влияние технологий на рабочие процессы: какие из них повышают продуктивность, какие несут риски и как можно масштабировать удачные практики, сохранив при этом соответствие требованиям безопасности.
По словам аналитиков, организации, которые будут ориентироваться на старые метрики, продолжат инвестировать в провальные пилоты. Те же, кто научится видеть ценность на уровне рабочих процессов, смогут превратить «невидимую» продуктивность сотрудников в устойчивое конкурентное преимущество.
Meta представила ИИ, который не только пишет, но и «понимает» код
Meta представила ИИ, который не только пишет, но и «понимает» код
GPT-5 и Claude Opus достигли уровня экспертов в разных профессиях
GPT-5 и Claude Opus достигли уровня экспертов в разных профессиях
OpenAI запускает «убийцу соцсетей» — ChatGPT Pulse
OpenAI запускает «убийцу соцсетей» — ChatGPT Pulse
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
https://www.reuters.com/commentary/breakingviews/ai-investment-bubble-inflated-by-trio-dilemmas-2025-09-25/ оно никогда не окупится😵💫
"Проблема, по данным Массачусетского технологического института, заключается в том, что системы генеративного ИИ не сохраняют обратную связь, не адаптируются к контексту и не совершенствуются со временем. Для критически важной работы подавляющее большинство компаний по-прежнему предпочитают использовать людей. Вместо этого сотрудники используют личные аккаунты чат-ботов для относительно рутинных задач, таких как чтение электронной почты. Хотя доход убыточного OpenAI быстро растёт, он не оправдывает инвестиций. Менее 2% из примерно 800 миллионов человек, использующих ChatGPT, платят за этот сервис, и всё больше таких людей живут в странах с низким уровнем дохода, таких как Индия."