Как компании реально используют ИИ в 2025 году — шесть инсайтов

► Читайте «Минфин» в Instagram: главные новости об инвестициях и финансах

Высокий интерес к агентам искусственного интеллекта

62% респондентов говорят, что их организации, по крайней мере, экспериментируют с ИИ-агентами. Но использование агентов еще не распространено: у большинства компаний агенты пока действуют в 1−2 функциях, и только до 10% масштабируют их системно.

Стадия экспериментов или пилотирование

88% организаций уже регулярно используют ИИ в по крайней мере одной бизнес-функции. Но почти две трети говорят, что их организации еще не начали масштабировать ИИ по всему предприятию.

Позитивные показатели влияния ИИ на бизнес

64% говорят, что ИИ повысило уровень инноваций в компании. Однако лишь 39% фиксируют влияние ИИ на финансовые показатели преимущественно в пределах отдельных кейсов, а не во всей компании.

ИИ-зрелые компании используют ИИ для трансформаций, а не только для повышения эффективности

McKinsey выделяет только 6% компаний, достигших заметного эффекта (>5% EBIT от ИИ): — в 3,6 раз чаще планируют трансформации — в 2,8 раз чаще редактирующие процессы — в 3 раза чаще имеют поддержку топов — в 5 раз чаще масштабируют агентов — в 4,9 раз чаще — инвестируют >20% цифрового бюджета ИИ.

Ключевые управленческие практики, отличающие успешные во внедрении ИИ компании

• Human-in-the-loop — определено, когда решение ИИ требует человеческой проверки.
• AI-стратегия с четкой дорожной картой.
• Активное участие лидеров во внедрении ИИ.
• AI-upskilling — обучение персонала.
• Гибкие product-команды.
• Налажены процессы быстрой итерации моделей.
• Единая технологическая архитектура для масштабирования.
• Интеграция ИИ в бизнес-процессы (не «рядом», а внутри).
• Качественные data-продукты.
• Стратегическое планирование персонала на основе новых ролей и изменений в структуре труда.

Усилия по смягчению рисков искусственного интеллекта становятся все более распространенными

51% компаний уже имели негативные последствия от ИИ, чаще всего — из-за неточности моделей (30%). Лидеры обычно ошибаются чаще, но и быстрее учатся и реагируют.