Новый отчет McKinsey «The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation» показывает, что большинство компаний все еще экспериментируют с искусственным интеллектом и не могут масштабировать его в значимой степени по всей организации. В то же время 39% компаний утверждают, что ИИ оказывает большое влияние, и
Инструменты есть. А эффект? Остается неуловимым — особенно на финансовые результаты.
Но отчет также передает следующее сообщение: компании, которые процветают в эпоху ИИ, делают гораздо больше, чем просто создают модели. Они создают системы. Они объединяют данные, управление и рабочие процессы в инфраструктуру, готовую к ИИ, которая обеспечивает масштабируемость.
Однако суровая реальность такова: почти две трети компаний (63%) все еще находятся в фазе пилотного тестирования ИИ. Опрос McKinsey показывает, что, хотя ИИ используется во всех функциях, он редко внедряется в масштабах всего предприятия. В службе поддержки клиентов может быть чат-бот, а в цепочке поставок — модель прогнозирования, но они не связаны между собой, хрупки и далеки от масштабирования.
Учитывая ажиотаж вокруг агентного ИИ, неудивительно, что 62% компаний сообщают, что они экспериментируют с ИИ-агентами — такими, которые созданы для действий, а не просто для рекомендаций. Однако без прочной основы такой скачок кажется рискованным. Агенты требуют данных, готовых для ИИ. Большинство организаций просто еще не готовы к этому. McKinsey отмечает, что без надежной инфраструктуры и управления ранние внедрения ИИ-агентов, скорее всего, столкнутся с проблемами производительности и доверия.
«Если посмотреть на весь корпоративный ландшафт, то использование агентов еще не получило широкого распространения, — отмечает Ларейна Йи, председатель технологического совета McKinsey. — Этот разрыв подчеркивает контраст между огромным потенциалом, который проявляется в „цикле ажиотажа“, и текущей реальностью: большинство компаний, которые, по словам респондентов, начали использовать агентов в той или иной бизнес-функции, все еще находятся на стадии изучения».
Несмотря на продолжающийся застой, появляются признаки реального прогресса. В таких сферах деятельности предприятий, как закупки, маркетинг и управление цепочкой поставок, ИИ незаметно выполняет свою работу. Команды используют модели для переговоров о более выгодных ценах, адаптации маркетинговых кампаний и более точного прогнозирования спроса. Это уже не просто пилотные проекты или разовые тесты — это работающие системы, дающие реальные и измеримые результаты.
Данные McKinsey подтверждают это. 64% респондентов сообщают, что ИИ уже стимулирует инновации в их компаниях, но влияние этих достижений ограничено по масштабу. Вопрос не в том, работает ли ИИ или можно ли распространить ранние успехи на все предприятие. Пока этого не произойдет, даже самые многообещающие достижения останутся изолированными очагами демонстрации потенциала.
Большинство компаний по-прежнему рассматривают ИИ как средство сокращения затрат. Опрос McKinsey показал, что 80% респондентов считают эффективность ключевой целью. Это прагматичный подход, но он не приводит к прорывным результатам.
Компании с наилучшими показателями видят ситуацию шире. Они хотят использовать ИИ для роста, а не только для оптимизации затрат. Это может означать его использование для тестирования новых продуктов, персонализации клиентского опыта или выхода на рынки, которые ранее были недоступны. Применение ИИ требует большей согласованности между командами и более надежной базы данных, но также создает бóльшую ценность. Эффективность может улучшить то, что бизнес способен достичь. Рост и новые идеи трансформируют бизнес.
Тара Балакришнан из McKinsey считает, что реальным фактором дифференциации являются не инструменты или таланты, а образ мышления. «Часто организации подходят к ИИ с позиции „затраты — прежде всего“. Хотя многие ставят во главу угла повышение эффективности, сосредоточение внимания только на затратах может ограничить влияние ИИ. Позиционирование ИИ как фактора роста и инноваций также открывает организации пространство для снижения затрат и повышения эффективности», — объясняет она.
По словам Балакришнан, для многих организаций повышения эффективности будет недостаточно для преодоления потрясений, вызванных ИИ. «Им необходимо подумать о том, как использовать ИИ для того, чтобы рассказать своим заинтересованным сторонам историю о трансформации. Это также поможет управлять изменениями внутри компании. Сотрудники, как правило, объединяются вокруг общей концепции возможностей. По нашему опыту, многие организации, которые используют ИИ для стимулирования роста и инноваций, с большей легкостью масштабируют использование ИИ и в конечном итоге достигают устойчивого повышения производительности», — говорит она.
Один явный признак прогресса — перепроектирование рабочих процессов. Около половины компаний, которые наиболее успешно применяют ИИ, заявляют, что они используют технологии не только для ускорения работы, но и для пересмотра принципов работы своего бизнеса. Большинство из них активно перестраивают процессы взаимодействия между людьми и системами. Это переход от доработки старого подхода к созданию чего-то совершенно нового — и именно это отличает настоящую трансформацию от незначительных улучшений.
Что касается рабочей силы, ситуация менее ясна. Треть руководителей ожидают сокращений, однако 43% предвидят небольшие изменения, и только небольшая часть прогнозирует увеличение. McKinsey утверждает, что влияние ИИ на рабочие места зависит от того, как компании его используют. Те, кто сочетает автоматизацию с «умной» перестройкой и переподготовкой, с большей вероятностью сохранят или даже увеличат численность персонала. Вывод: если ИИ меняет работу, нужно менять и то, как она выполняется.
