Компании фрагментарно внедряют искусственный интеллект
Об этом говорит отчет McKinsey The State of Organizations 2026. В большинстве случаев компании прилагают много усилий для фрагментарного внедрения ИИ, который повышает эффективность работы отдельных разработчиков. Более существенные технологии по повышению производительности либо находятся на стадии планирования, либо тестируются. Будущее - за разработкой операционной модели с поддержкой ИИ, считают авторы отчета. Масштабная реорганизация компаний и превращение их в агентские организации остается сложной задачей.
Исследования McKinsey также показывают: переход от общих сервисов к GBS на базе ИИ (Global Business Service - модели управления бизнес-процессами, которая объединяет разные функции компании в единую структуру) на 20% повышает эффективность затрат. Также GBS на базе ИИ обеспечивают 50% повышения производительности за счет увеличения эффективности работы и отказоустойчивости.
При этом только 6% руководителей осознают ценность передовых технологий в различных вариантах использования. Более 40% еще не приступили к систематическому внедрению. Руководители рассказали исследователям, что самыми серьезными препятствиями для масштабирования GBS на базе искусственного интеллекта являются интеграция с устаревшими системами (42%) и сопротивление организаций (41%).
Эксперты, опрошенные ComNews, подтвердили: в России компании внедряют ИИ также фрагментарно. Это подтверждает исследование "Билайна" и Ассоциации менеджеров: в 37% средних и крупных отечественных компаний ИИ применяется ситуативно.
"Во многих компаниях пока нет даже сквозных цифровых процессов: обычная цифровая трансформация, тренд на которую идет уже 5-7 лет, все еще не завершена. Что мы хотим увидеть на рынке от тренда на внедрение ИИ, которому всего два года?" - сказал генеральный директор "САЙБЕР Бизнес Консалтинг" (ООО "Эфбикей Сайберсекьюрити") Дмитрий Лившин.
Руководитель направления Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1) Сергей Голицын назвал причины фрагментарного внедрения ИИ. Одна из них - неготовность ИТ-инфраструктуры. Это касается как общего устаревания существующих ИТ-систем, так и необходимого оборудования для ИИ. "Только каждая десятая организация в России полностью обеспечена вычислительными мощностями для ИИ, в частности графическими ускорителями, на которые фиксируется отдельный дефицит после ухода NVIDIA с российского рынка", - сказал Сергей Голицын.
Вторая причина - недостаток инвестиций. Покупка инфраструктуры и масштабирование ИИ требуют серьезных затрат. "Кроме того, бизнес не готов инвестировать в новые ИИ-пилоты с недоказанной эффективностью на фоне общей макроэкономической ситуации и выравнивания ИТ-бюджетов после периода экстренного импортозамещения 2023-2024 гг.", - сказал Сергей Голицын.
Еще один барьер - разрозненность и недостаток данных, необходимых для обучения ИИ.
Фрагментарное внедрение ИИ несет риски. Руководитель Just AI Agent Platform (ООО "Маинд Крафт") Антон Малышев считает, что из-за такого подхода в будущем может увеличиться расслоение между сотрудниками и департаментами, которые не используют ИИ и которые активно внедряют его в работу. "Руководитель будет получать противоречивые отчеты и не сможет принять единое решение. Контекст перестанет быть общим: цифровой след ИИ-отдела не будет стыковаться с "ручным" учетом другого. В итоге пострадает согласованность действий - а для глобального внедрения ИИ на всех уровнях это критично. Соответственно, можно начинать внедрение по частям, но сразу необходимо задумываться о трансформации процессов, чтобы делать их более прозрачными и удобными как для персонала, так и для ИИ", - считает Антон Малышев.
Директор по продукту Doma.ai (ООО "Дома") Анна Боярских считает, что фрагментированное внедрение ИИ может привести к потере денег, разочарованию и даже к сокращению штата. "Чем больше в компании появляется ИИ-фрагментов, которые не собраны в одну систему, тем больше со временем будет копиться потерь", - считает Анна Боярских. При этом на отдельных бизнес-процессах такой подход может дать хороший результат, но полной перестройки компании не произойдет.
Главный возможный риск фрагментарного внедрения ИИ, по мнению Сергея Голицына, - превращение ИИ-пилотов в дорогостоящий эксперимент без реального эффекта. "Если внутри компании разные отделы используют самостоятельные ИИ-инструменты, это приводит к накоплению портфеля разрозненных методологий внедрения, росту общих затрат, а также невозможности сквозного обмена данными и потере общей синергии в ИТ-архитектуре. В итоге бизнес лишается возможности переиспользования результатов внедрения уже действующего ИИ-решения для новых проектов и оптимизации расходов. Все эти факторы негативно влияют на совокупную производительность от развертывания ИИ", - сказал Сергей Голицын.
Переход к системному внедрению ИИ возможен, но сложен, считает Сергей Голицын: он требует от бизнеса изменений в организационной структуре и подхода к ИИ как к полноценному проекту.
Гендиректор "САЙБЕР Бизнес Консалтинг" Дмитрий Лившин не считает, что фрагментарное внедрение ИИ является проблемой. "ИИ - просто еще один инструмент. Чтобы он хорошо работал, у компании должны быть четко отработаны и оцифрованы бизнес-процессы, очищены данные, а у менеджмента - четкое понимание эффекта, которого он хочет добиться от внедрения ИИ. И желательно не в виде лозунгов, а в виде измеримых KPI. Хотя ИИ и облегчает многие процессы, волшебной палочкой он пока не является, - сказал Дмитрий Лившин. - Если что-то можно оптимизировать при помощи ИИ, то стоит это сделать. Но не нужно пока рассчитывать, что он решит все проблемы бизнеса".
Анна Боярских объяснила, что компании, которые не просто добавляют ИИ в отдельные функции, а переосмысляют бизнес-процессы, подходы к работе и роли людей, чтобы ключевая ценность бизнеса создавалась с помощью ИИ, называются AI-native. У таких компаний ИИ изначально встроен в бизнес-процессы и участвует в создании продукта или сервиса, а не подключается точечно как дополнительный инструмент.
Руководитель Just AI Agent Platform (ООО "Маинд Крафт") Антон Малышев говорит, что AI-native подход характерен скорее для AI-first стартапов, но и малые и средние предприятия, и корпорации стараются адаптироваться и запускать трансформационные процессы. Однако Сергей Голицын уверен, что это больше характерно для зрелых компаний: "В целом на рынке переход от точечных внедрений ИИ к масштабной ИИзации бизнеса. Это стремление больше характерно для зрелых компаний, владеющих достаточными ресурсами для ИИ. В случае малого бизнеса и стартапов приоритет отдается точечному внедрению в те процессы, где ИИ наиболее необходим, при этом не предусматривающему масштабного перекраивания всех процессов под эти технологии".
