🗑«AI работает у 85% компаний». Серьёзно? (лонгрид!)

В январе EY выпустила свежий CEO Outlook 2026. Опросили 1200 CEO крупных компаний. Главный заголовок, который цитируют все: подавляющее большинство руководителей говорят, что их AI-инициативы оправдали или превзошли ожидания.

Умереть не вставать - это было неожиданное заявление.

Цифра разошлась и красуется на каждой второй презентации про внедрение ИИ.
Звучит как индульгенция для тех, кто давно хотел сказать: "AI работает, инвестируем дальше."

⚠️Проблема в том, что это не вся правда. И даже не половина.

Что говорят другие источники

📉 PwC, 29th Global CEO Survey (январь 2026). Та же Big Four, та же категория компаний, опубликовано на следующий день после EY — 19 января.

➡️Только выборка в 4 раза больше: 4454 CEO в 95 странах. Результат: 56% CEO не увидели ни роста выручки, ни снижения затрат от AI. Только 12% получили и то и другое.
📰 pwc.com/gx/en/issues/c-suite-insights/ceo-survey.html

📉 NBER Working Paper 34836 «Firm Data on AI» (февраль 2026). Совместное исследование Federal Reserve Bank of Atlanta, Bank of England, Deutsche Bundesbank и Macquarie University. Опрос 6000 руководителей в США, Великобритании, Германии, Австралии. Результат: 70% компаний используют AI, но 9 из 10 руководителей не зафиксировали влияния AI ни на производительность, ни на занятость.

Более того, среднее использование AI самими руководителями — 1.5 часа в неделю.
📰nber.org/papers/w34836

📉 MIT Project NANDA, «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025» (август 2025). Анализ 300 публичных AI-внедрений, 150 интервью с executives, опрос 350 сотрудников. Результат: 95% корпоративных AI-проектов получают нулевой измеримый ROI, несмотря на $30-40 млрд инвестиций. Только 5% компаний извлекают реальную бизнес-ценность.
📰mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf


🅾️Два опроса Big Four вышли в один день и пришли к противоположным выводам.

EY: «AI работает».
PwC: «56% — нулевой эффект».

Дело не в том, что кто-то врёт. Дело в методологии и формулировках вопросов:

➡️ EY спрашивает: «оправдали ли AI-инициативы ваши ожидания?» — низкий порог. Можно ответить «да» при любом небольшом эффекте. Это самоотчёт восприятия.

➡️ PwC и NBER спрашивают: «увеличилась ли выручка, снизились ли затраты, выросла ли производительность?» — измеримые критерии.

➡️ EY — консалтинговая компания, продающая услуги по AI-трансформации. У них есть коммерческий интерес в позитивной картине.

➡️ CEO систематически завышают оценку своих инициатив в опросах. Признать публично, что AI-стратегия провалилась — репутационный удар.

Парадокс Солоу 2.0 читаем внимательно

В 1987 году нобелевский лауреат Роберт Солоу выпустил легендарную короткую фразу: «Эпоху компьютеров видно повсюду, кроме статистики производительности».

⚡️Контекст: в 1970-80-е годы американский бизнес вложил сотни миллиардов долларов в компьютеризацию — бухгалтерия, документооборот, телекоммуникации, обработка данных. Все говорили о революции. А производительность труда в США росла медленнее, чем до компьютеров.

🔘Прорыв случился только в конце 1990-х — спустя 20+ лет после первых массовых инвестиций. Эрик Бринйолфссон из MIT назвал это «productivity J-curve»: сначала производительность падает (внедрение требует ресурсов, переобучения, перестройки), потом — резкий рост, после того как компании перестроили процессы.

💡Главный вывод тех 20 лет: не технология делает компанию производительнее, а перестройка процессов вокруг технологии. Поставить компьютер на стол — мало. Нужно переосмыслить работу.

🤖С AI происходит то же самое. Только сжатые сроки и в десять раз большие инвестиции создают иллюзию, что эффект должен быть мгновенным. Не должен. И не будет — без той же самой работы по перестройке процессов.

Что из этого следует?

Не то, что EY врёт. И не то, что AI бесполезен.

Следует другое: индустрия одновременно находится в очень разных реальностях.

Есть 5-12% компаний (по разным оценкам), которые научились извлекать реальную ценность из AI. У них дисциплина внедрения, перестроенные процессы, AI встроен в операционку.