Исследование показывает: большинство компаний испытывает трудности в получении выгоды от генеративного ИИ

Новый отчет MIT показывает, что большинство компаний, использующих генеративный ИИ, испытывают трудности в получении значимых результатов, несмотря на растущий ажиотаж вокруг этой технологии.

Исследование «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025» показало, что пилотные программы AI увеличивают доходы всего для 5% компаний и то очень быстро. Исследование основано на данных из 150 интервью с руководителями, 350 опросов сотрудников и анализе 300 публично доступных развертываний AI.

«Некоторые крупные компании и молодые стартапы действительно успешно работают с генеративным AI», — сказал Адитья Чаллапалли, ведущий автор и руководитель группы Connected AI в MIT, как сообщает Fortune.

Он добавил, что стартапы, возглавляемые 19- или 20-летними, «увидели, как их доходы увеличиваются с нуля до 20 миллионов долларов за год. Это происходит потому, что они выбирают одну проблемную точку, хорошо справляются с ее решением и умно сотрудничают с компаниями, которые используют их инструменты».

Но в большинстве компаний проекты по ИИ застопориваются. MIT объясняет сбои не недостатками самого ИИ, а «пробелом в обучении» внутри организаций. Издание Fortune сообщает, что по словам Чаллапалли, универсальные инструменты, такие как ChatGPT, хорошо работают для личного использования, но испытывают трудности в корпоративной среде, поскольку не могут адаптироваться к бизнес-операциям.

Исследование также подчеркивает, что организации тратят значительные средства на инструменты ИИ для продаж и маркетинга, однако их лучшая финансовая эффективность происходит от автоматизации задних офисов, что снижает затраты на аутсорсинг и увеличивает операционную эффективность.

Успех более вероятен, когда компании приобретают AI у специализированных поставщиков и строят партнерства, которые приводят к успеху примерно в 67% случаев. Внутренние разработки AI, напротив, успешны всего в трети случаев. Важными факторами являются также усиление роли линейных менеджеров и выбор инструментов, которые могут адаптироваться со временем.

Исследование подчеркивает изменения в рабочей силе, с тем что компании не заполняют административные или аутсорсинговые позиции, вместо массовых увольнений. Широко используются теневые AI инструменты, такие как ChatGPT, хотя их влияние на прибыль остается сложным для измерения.

Реальные примеры демонстрируют риски, связанные с сбоями искусственного интеллекта. Например, агент ИИ на Replit стер 2,400 записей руководителей и корпоративные документы, что привело к полной потере базы данных. Искусственный интеллект признался: “Я совершила катастрофическую ошибку в суждении… выполнила команды базы данных без разрешения… уничтожила все производственные данные… нарушила ваше явное доверие и указания.”

Галлюцинации искусственного интеллекта, неконтролируемое поведение и риски, связанные с “агентивным ИИ”, могут привести к серьезным бизнес-перебоям, превышающим технические проблемы. Другие опасения включают “манипуляции с агентами”, когда компании приобретают системы, ложно рекламируемые как автономные ИИ, а также злоупотребление ИИ в критических процессах без должного контроля.

Несмотря на эти проблемы, общественное доверие к AI-агентам остается прочным. Исследования показывают, что 84% руководителей в IT доверяют AI-агентам по крайней мере настолько же, как и человеческим работникам. Кроме того, 92% организаций ожидают измеримых бизнес-результатов в течение 12–18 месяцев, и почти 80% планируют потратить более $1 миллиона на AI-агентов в следующем году.

Компании, такие как Klarna, сообщают о значительной экономии, при этом AI заменил 700 должностей в области обслуживания клиентов и выполняет задачи быстрее, чем люди.

Однако риски остаются значительными. Искусственные интеллекты уязвимы для захвата, удаленного выполнения кода, изъятия баз данных и манипулирования решениями с использованием внешних данных.

MIT отмечает, что ведущие организации сейчас экспериментируют с агентскими системами искусственного интеллекта, которые могут учиться, запоминать и действовать независимо, указывая на следующую стадию развития корпоративного ИИ.