По данным нового отчёта консалтинговой компании Boston Consulting Group (BCG), лишь около 5% организаций в мире реально получают ощутимую ценность от внедрения искусственного интеллекта. Остальные 95% — тратят ресурсы, не понимая, как встроить технологии в бизнес-процессы.
Почему ИИ не приносит ожидаемой отдачи
Главная причина провалов, по мнению экспертов, не в самой технологии, а в подходе к её внедрению.
Большинство компаний воспринимают ИИ как модный инструмент, который нужно «добавить» к существующим процессам. Они внедряют чат-ботов, автоматизацию ответов или генерацию отчётов — но не пересматривают структуру работы и роли сотрудников.
В результате такие компании получают минимальный эффект: рост производительности в пределах 1–3%, незначительное сокращение издержек и почти незаметное влияние на прибыль.
К тому же, у многих нет единой стратегии по данным — ИИ просто не из чего «учиться». Без качественной инфраструктуры и культуры работы с данными даже лучшие алгоритмы не способны приносить устойчивый результат.
Большинство компаний воспринимают ИИ как модный инструмент, который нужно «добавить» к существующим процессам. Они внедряют чат-ботов, автоматизацию ответов или генерацию отчётов — но не пересматривают структуру работы и роли сотрудников.
В результате такие компании получают минимальный эффект: рост производительности в пределах 1–3%, незначительное сокращение издержек и почти незаметное влияние на прибыль.
К тому же, у многих нет единой стратегии по данным — ИИ просто не из чего «учиться». Без качественной инфраструктуры и культуры работы с данными даже лучшие алгоритмы не способны приносить устойчивый результат.
Что делают иначе успешные компании
Компании, которые входят в «эффективные 5%», подходят к ИИ системно.
BCG выделяет пять факторов, которые отличают их от остальных:
BCG выделяет пять факторов, которые отличают их от остальных:
- Долгосрочная стратегия. Руководство сразу закладывает ИИ в стратегию развития компании, а не рассматривает его как временный проект.
- Переосмысление процессов. Вместо точечных инструментов компании перестраивают бизнес-модели — под ИИ-логику и новые роли сотрудников.
- Интеграция человека и машины. Команды выстраивают взаимодействие людей с ИИ так, чтобы решения принимались быстрее и точнее, а не дублировались.
- Развитие компетенций. Сотрудников обучают, как использовать технологии в ежедневной работе, а не заменяют ими людей.
- Надёжная инфраструктура данных. Успешные компании централизуют хранение данных, обеспечивают их качество и безопасность — без этого ИИ не работает эффективно.
Урок для малого и среднего бизнеса
Для малого и среднего бизнеса, особенно на развивающихся рынках, ключевой вывод прост: эффект от ИИ появляется не тогда, когда его внедряют, а когда его правильно используют.
Не обязательно строить собственные модели или держать команду разработчиков. Куда эффективнее — использовать готовые ИИ-платформы, адаптированные под бизнес-процессы, и постепенно интегрировать их в операционную работу.
Это позволяет быстро тестировать гипотезы, автоматизировать рутину, собирать аналитику и при этом не тратить миллионы на инфраструктуру.
Не обязательно строить собственные модели или держать команду разработчиков. Куда эффективнее — использовать готовые ИИ-платформы, адаптированные под бизнес-процессы, и постепенно интегрировать их в операционную работу.
Это позволяет быстро тестировать гипотезы, автоматизировать рутину, собирать аналитику и при этом не тратить миллионы на инфраструктуру.
ИИ уже не просто тренд, а фактор конкурентоспособности. Но выгоду получают лишь те, кто делает его частью стратегии, процессов и культуры компании.
В России уже появляются готовые решения, которые позволяют малому бизнесу использовать ИИ без сложных интеграций — с понятными инструментами, встроенной аналитикой и поддержкой на русском языке. Такой подход помогает не догонять лидеров, а быстро перейти к «умному росту» — когда ИИ работает на результат, а не ради красивого отчёта.
В России уже появляются готовые решения, которые позволяют малому бизнесу использовать ИИ без сложных интеграций — с понятными инструментами, встроенной аналитикой и поддержкой на русском языке. Такой подход помогает не догонять лидеров, а быстро перейти к «умному росту» — когда ИИ работает на результат, а не ради красивого отчёта.
Источник: Business Insider