Инвестиции в ИИ стремительно растут повсеместно и во всех сферах сферах и отраслях экономики.

Компании активно расширяют применение искусственного интеллекта (ИИ) — в 2026 году доля организаций, масштабировавших такие решения на все предприятие, увеличилась до 44% с 38% в 2025 году, говорится в отчете американской консалтинговой компании McKinsey, который анализирует Коммерсант.

Однако при этом, можно фиксировать главный парадокс нынешнего ИИ-цикла: технология уже стала массовой, но ещё не стала массово окупаемой. По данным McKinsey, 89% организаций используют ИИ хотя бы в одном направлении, а доля компаний, масштабировавших решения на уровне всего предприятия, выросла с 38% до 44%. Однако между личной продуктивностью и финансовым эффектом по-прежнему лежит пропасть: рост собственной эффективности отмечают около 80% сотрудников, положительное влияние на EBIT — лишь 37% компаний, а существенную отдачу получают только 6%.

Это не опровержение ценности ИИ, а диагноз качества внедрения. Большинство организаций пока автоматизируют отдельные действия — подготовку текстов, поиск, анализ документов, клиентские ответы, — но не перестраивают цепочки принятия решений, ответственность, данные и бизнес-процессы. ИИ ускоряет сотрудника, но не обязательно меняет экономику компании. Как если бы каждому работнику выдали более быстрый автомобиль, но оставили прежние пробки, маршруты и правила движения.

Вероятнее всего, следующий этап будет не про «ещё более умные модели», а про скучную, но решающую инфраструктуру: качественные данные, интеграцию с корпоративными системами, проверку результатов, кибербезопасность, обучение персонала и перераспределение ролей. Победят не те, кто первым добавил слово AI в презентацию, а те, кто сумел измерить эффект в конкретном процессе — времени обработки заявки, доле ошибок, стоимости логистической операции, конверсии или скорости диагностики.

Можно согласиться и с экспертом Игорем Орбачевским, мнение которого приводят коллеги из канала Полилог. Экспертиза, что финансовый пузырь вокруг отдельных компаний и завышенных обещаний вполне может лопнуть, но сам ИИ не исчезнет. Код, компетенции и встроенные в процессы инструменты останутся. Однако «несгораемый каркас» не должен стать костылём для мышления. Наиболее дефицитным навыком будет не умение сформулировать запрос модели, а способность проверить её вывод, увидеть ложную причинность, задать неудобный вопрос и принять ответственность за решение.

Поэтому будущая линия раздела пройдёт не между теми, кто пользуется ИИ, и теми, кто им не пользуется. Она пройдёт между организациями, где ИИ усиливает человеческое суждение, и теми, где он незаметно заменяет его.