Эффективность ИИ: почему лишь 20% компаний оценивают результат

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемым инструментом для оптимизации бизнес-процессов и повышения конкурентоспособности. Однако недавнее исследование европейской консалтинговой компании показало, что лишь 20% организаций в мире способны адекватно измерить вклад ИИ в финансовые показатели. Большинство предприятий используют генеративные нейросети для автоматизации рутинных задач, но не отслеживают реальную отдачу от этих внедрений. Такой разрыв между популярностью технологии и отсутствием метрик оценки создаёт серьёзные риски для долгосрочного развития компаний и инвесторов. Это обстоятельство вызывает вопросы о методологиях измерения ROI и качества аналитики, а также подчёркивает потребность в новых стандартах оценки эффективности ИИ. В этой статье мы рассмотрим главные тренды внедрения нейросетей, выявим причины парадокса оценки и предложим практические рекомендации для российских компаний.

Глобальные тренды внедрения ИИ

По данным отчёта McKinsey (2024), более 50% крупных корпораций уже интегрировали ИИ в клиентские сервисы, логистику и прогнозирование спроса. Генеративный ИИ применяется для создания контента, автоматизации маркетинга и технической документации. Однако только каждая четвёртая компания утверждает, что имеет чёткую систему оценки эффективности внедрённых решений. Основные препятствия на пути к измерению ROI включают отсутствие единого стандарта, разрозненные данные и сложность интерпретации результатов алгоритмов. Согласно тому же исследованию, 62% руководителей признают, что не владеют достаточным объемом аналитических инструментов для мониторинга влияния ИИ на выручку. При этом 38% компаний планируют увеличить инвестиции в развитие нейросетевых проектов в течение следующих двух лет, что создаёт благоприятные условия для появления новых сервисов и методик оценки эффективности.

Парадокс оценки эффективности

Парадокс генерирующего ИИ заключается в том, что он широко применяется во всех бизнес-процессах — от бухгалтерского учёта до клиентской поддержки, но его вклад редко отображается в отчётах о доходах и убытках. Многие организации фокусируются на запуске пилотных проектов и расширении функциональности без чёткой привязки к ключевым показателям эффективности (KPI). В результате выявить прямую корреляцию между использованием ИИ и ростом выручки оказывается затруднительным. Это приводит к тому, что 80% предприятий так и не определяют, насколько инвестиции в ИИ окупаются. Кроме того, сложность объяснимости некоторых моделей ИИ затрудняет отчётность перед инвесторами и регуляторами.

Российская практика и вызовы

По данным опроса РБК (2025), половина российских компаний уже приступила к внедрению ИИ-решений, но только около 15% заявили о наличии полноценной системы оценки результатов. Основные причины: нехватка квалифицированных специалистов, устаревшая ИТ-инфраструктура и высокая стоимость внедрения комплексных аналитических платформ. При этом малый и средний бизнес чаще обходится облачными сервисами с готовыми шаблонами отчётности, что упрощает базовый контроль, но не даёт детальной картины эффективности в долгосрочной перспективе. Государственные программы поддержки инноваций могут частично компенсировать расходы на цифровизацию и внедрение аналитических платформ.

Рекомендации по оценке эффективности

1. Определить ключевые метрики: заменить общие KPI конкретными показателями (сокращение затрат, скорость выполнения задач, рост конверсии).
2. Организовать сбор данных: интегрировать ИИ-сервисы с CRM и ERP для единой базы аналитики.
3. Внедрить регулярный аудит алгоритмов: проводить переоценку моделей не реже раза в квартал.
4. Обучить команду: привлечь аналитиков данных и провести серию воркшопов по интерпретации результатов.
5. Интеграция с системами визуализации данных позволит наглядно демонстрировать эффект ИИ ключевым стейкхолдерам.
6. Использовать облачные платформы с встроенными инструментами вычисления ROI.

Компании, которые научатся измерять реальную отдачу от внедрения ИИ, получат существенное конкурентное преимущество на рынке. Разработка прозрачных методик оценки и дисциплина в использовании аналитики позволяют повысить эффективность инвестиций, минимизировать риски и быстрее масштабировать успешные проекты. Несмотря на то что только пятая часть организаций сегодня может оценить вклад технологии в свои финансовые результаты, правильный подход трансформирует ИИ из экспериментального решения в стратегический инструмент роста.

Источник данных: McKinsey Global Survey on AI, 2024.

Вам так же будет интересно узнать: Лимит на скорость: почему интернет в Петербурге тормозит во время событий