Кратко: Новое исследование показывает: 95% инвестиций в ИИ (сумма 30–40 млрд долларов) не окупились. Главная причина — не технологии, а психология: компании тестируют ИИ для "красивых отчётов", но не внедряют системно. Максимальный эффект — в медиа (AI-контент как из копирки) и IT (кодинг). В традиционных отраслях — почти ноль. ИИ хорош для личной продуктивности, но не меняет бизнес-модели.
Согласно новому исследованию, 95% вложений в ИИ не окупились, а на секундочку мы говорим о сумме величиной от 30 до 40 млрд долларов, что как бы чуть-чуть до кучи. Но так ли всё плохо, как пишут в заголовках?
Тут важно понимать, что вина не только в самом ИИ, а в человеческой психологии.
Согласно исследованию (кому интересно, оно всего лишь длиною в 26 страниц), главное использование ИИ происходит для улучшения личной продуктивности, как автор этих взволнованных строк использует ИИ для исследования разных тем, превращения статей из откровенного мусора в мусор с красивой обёрткой, который читаем в автобусе или сидя на толчке.
Большие же компании, в отличие от индивидов, проводят тесты, но не производят системных изменений с помощью ИИ, а также отдают предпочтение красивым программам тестирования ИИ, нежели имплементации его в самой организации. Согласно исследованию, самый большой эффект ИИ произвёл на медиа-индустрию (почитайте СМИ), и там очень много статей выходит как из-под копирки — и это не только у нас, но и на Западе, ещё сильное влияние было оказано на сферу IT, там ИИ помогает писать код, хотя там свои проблемы.
Более подробно
Технологии
На рынок выходят новые игроки, быстро набирающие силу (например, альтернативы Copilot). Происходят заметные изменения рабочих процессов и подходов к разработке.
Медиа и телекоммуникации
Активно растёт AI-нативный контент, меняется рекламная динамика. При этом крупные действующие компании продолжают рост и адаптацию.
Профессиональные услуги
GenAI повышает эффективность и снижает издержки, однако сама модель взаимодействия с клиентами остаётся в целом прежней.
Здравоохранение и фармацевтика
Используются пилотные решения для документации и транскрибации. Клинические и регуляторные модели пока не претерпели серьёзных изменений.
Потребительский сектор и розничная торговля
Автоматизируется клиентская поддержка, но влияние на лояльность клиентов и расстановку лидеров рынка остаётся ограниченным.
Финансовые услуги
Основной эффект — автоматизация внутренних (бэкенд) процессов. Отношения с клиентами и базовые продукты остаются стабильными.
Передовые отрасли промышленности
Проводятся отдельные пилоты в области технического обслуживания. Существенных изменений в цепочках поставок не наблюдается.
Энергетика и материалы
Уровень внедрения близок к нулю, эксперименты носят минимальный характер.
То есть в творческих профессиях влияние ИИ огромное, а вот в традиционной индустрии или, как у нас принято называть, промышленном капитале (хотя по мне определение ошибочное, и я использую его ради чистоты понимания), не очень-то им пользуются.
Подытожим, так как это короткий пересказ основных тезисов, а не полный анализ, который вы можете сами прочитать, если статья вас заинтересовала. ИИ не настолько хорош, как о нём говорят, есть места, где он имеет огромное влияние, также он не приносит системные изменения в большинство индустрий, а только улучшает индивидуальную продуктивность (что есть хорошо, но близорукость крупных компаний ради красивого отчёта для инвесторов далеко не равно полноценной интеграции ИИ в рабочие процессы компаний). Впрочем, всё как обычно.
#ИИНеОкупился #ИнвестицииВИИ #ИИ2025 #ПровалИИ #ПродуктивностьИИ