Почти 40% крупных организаций не получают ожидаемой финансовой отдачи от внедрения искусственного интеллекта, свидетельствует отчет Bain & Company. Несмотря на рост инвестиций в генеративные модели и автономных агентов, компании систематически переоценивают экономический эффект, сталкиваясь с организационными барьерами, которые перечеркивают технологические достижения последних лет.
Исследование 951 глобальной компании показало тревожную закономерность: бизнес планирует сокращение расходов на 11–20%, но по факту едва достигает 10%. Парадокс заключается в том, что 90% организаций, чьи прогнозы не сбылись, продолжают наращивать бюджеты на новые ИИ-агенты. Ожидания руководителей часто разбиваются о реальность: только 7% компаний используют полностью автономные системы. В большинстве случаев бизнес-процессы по-прежнему требуют участия человека, что разрушает первоначальные финансовые модели, основанные на полной автоматизации.Финансовая стратегия многих фирм строится на опасном допущении: компании пытаются оплачивать новые ИИ-проекты за счет экономии, которую предыдущие программы автоматизации так и не принесли. Главным препятствием на пути к эффективности остается не нехватка мощностей, а разрозненность данных, на что указали 41% респондентов. Аналитики Bain подчеркивают, что разрыв между лидерами рынка и аутсайдерами растет: первые перестраивают операционные модели и пересматривают процессы до запуска нейросетей, тогда как вторые лишь автоматизируют старые неэффективные схемы.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!