🤡 За последние два года многие крупные компании уже провели первые пилоты с генеративным ИИ. Год назад, по BCG, дальше стадии проверки замысла продвинулись 22%, ощутимую ценность получили около 4%. Сегодня, по McKinsey, ИИ применяют 88% компаний, вышли за пилоты около трети, а полностью зрелыми себя считают около 1%. Нижняя ступень растёт, верхняя — стоит на месте.
🤡Хочется списать это на «ИИ не окупается». Но по данным Omdia/Snowflake большинство компаний, дошедших до отдачи, фиксируют средний ROI около 49%. Значит, дело не в технологии — доступ к сильным моделям сегодня у всех одинаковый. Дело в том, что происходит с процессами дальше.
🕸 Ловушка микропродуктивности
Типичный сценарий: подключили копайлот, ускорили сотрудникам отдельные задачи, отчитались о сэкономленных часах. HBR называет это «ловушкой микропродуктивности» — операции идут быстрее, а способ создания ценности не переосмыслен, поэтому в P&L (отчёт о прибылях и убытках) эффект не виден.
Цена ошибки уже посчитана: по Bain, компании закладывают в бизнес-кейс экономию 11–20%, а получают лишь 0–10%. Большинство отстающих в ответ просто увеличивает бюджет на ИИ — вместо того чтобы перепроектировать процесс.
Куда на самом деле уходит эффект ⬇️
1️⃣ Технология — только 10% усилий
Модель можно купить по подписке или через API — это уже не разделитель. BCG прямо оценивает вес этого слоя в общем эффекте в 10%.
2️⃣ Данные и надзор — ещё 20%
Инфраструктура, интеграция, управление рисками ИИ. По Accenture, лишь около 2% компаний полностью встроили это в повседневную работу, хотя за регулирование выступают почти все.
3️⃣ Люди и процессы — оставшиеся 70%
Большинство застревает именно здесь, вкладываясь только в первые 30%. У тех, кто прошёл весь путь, эффект измерим: McKinsey называет снижение операционных затрат на 20–40% и рост EBITDA-маржи на 12–14 п.п.; Bain приводит Amazon, где обработка регуляторного обновления по НДС сократилась с 26 до 2 минут.
🇷🇺 Что это значит для российских компаний
Разрыв идёт не по доступу к передовым моделям — он у всех одинаковый. Поэтому санкции и чужие облака не отнимают главное: собственные данные, экспертизу и процессы. Показателен пример ГК «Таврос» — корпоративный LLM-портал на платформе Kolmogorov, развёрнутый в собственном контуре заказчика, с разграничением доступа и поиском по своей базе знаний.
🔔 Главное
Отличает не наличие ИИ – это уже не редкость, – а то, куда компания вкладывает 70% усилий: в переосмысление процессов и людей вокруг агентов, а не только в саму технологию.
🔗 Подробнее – в статье по ссылке
#иинапальцах