ИИ не оправдал ожиданий: 95% компаний не получили прибыль от технологий

Предварительный отчёт MIT NANDA показал разрыв между экспериментами с генеративным ИИ и реальным внедрением

Предварительный отчёт MIT NANDA (Networked Agents and Decentralized Architecture) "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" продемонстрировал, что 95% организаций из исследованной выборки не получили ощутимой отдачи от внедрения генеративного ИИ. В то же время 5% интегрированных пилотных проектов, согласно авторам отчёта, смогли принести миллионы долларов. Исследование проводилось на фоне анализа корпоративных инвестиций в GenAI на уровне $30–40 млрд.

Авторы отчёта проанализировали более 300 публично доступных инициатив, использующих ИИ, провели структурированные интервью с представителями 52 организаций и собрали ответы 153 топ-менеджеров на 4 отраслевых конференциях. Собранные данные относят именно к этой исследовательской выборке, а не ко всем корпоративным ИИ-проектам. Названия компаний и цитаты участников были анонимизированы.

В MIT NANDA связывают разрыв между ожиданиями и реальными результатами прежде всего не с качеством моделей или регулированием, а с трудностями внедрения.

К основным причинам относятся нестабильные рабочие процессы, ограниченная способность систем сохранять контекст и учитывать обратную связь, а также слабая связь решений с повседневными задачами сотрудников. Более 80% организаций из отчёта изучали или запускали пилоты универсальных инструментов, таких как ChatGPT и Copilot, однако лишь 5% рассмотренных специализированных корпоративных систем для конкретных задач достигли стадии промышленной эксплуатации.

Отдельно в отчёте подчеркиваются различия в подходах к разработке. В исследуемой группе решения, созданные с участием внешних партнёров, достигали стадии внедрения примерно в 67% случаев, в то время как внутренние разработки — примерно в 33%. При этом авторы отмечают, что компании по-разному определяли успех проектов, а выявленная связь ещё не указывает на то, что привлечение внешних подрядчиков само по себе ведёт к лучшим результатам.