Что на самом деле сказал MIT об ИИ в компаниях Когда вышел отчет MIT, заголовки громко кричали: «95% пилотов ИИ проваливаются». Это пугает и создает ощущение, что ИИ не работает. Но если прочитать документ внимательнее, картина иная.
MIT не говорит, что модели плохие. Он говорит, что большинство дорогостоящих кастомных проектов не приносят быстрых денег. Причины не в алгоритмах, а в том, как компании пытаются эти алгоритмы встраивать в работу.
Где именно провалились проекты Отчет изучал сотни пилотов и интервьюировал специалистов. Оказалось: те сложные и тяжеловесные проекты, которые компании строили под себя, редко доходят до живой эксплуатации. Они требуют много ручной работы. Их сложно настраивать и еще сложнее заставить учиться на опыте.
В результате такие пилоты остаются демонстрациями или научными проектами, а не инструментами, которые приносят прибыль.
Но важно понять: речь именно о кастомных решениях. Это не про простые сервисы вроде ChatGPT, которые сотрудники стали использовать сами.
Теневая экономика ИИ Главный и неожиданный вывод MIT — массовое неофициальное использование ИИ сотрудниками. Люди берут личные аккаунты ChatGPT, Claude и другие инструменты. Они применяют их в рутине. Они экономят время и делают работу быстрее.
По данным исследования, примерно 90% сотрудников используют такие сервисы для рабочих задач, даже если компания официально не купила корпоративную систему.
Это и есть теневая экономика ИИ. Ее эффекты не отражаются в официальных метриках айти-подразделений. Но они реально есть: ускорение обработки документов, уменьшение затрат на внешних подрядчиков, экономия на агентских услугах.
Почему простые сервисы выигрывают у дорогих платформ Потребительские инструменты кажутся удобнее. Они гибкие. Они дают быстрый результат. Сотрудник может адаптировать их под свою задачу тут же.
Корпоративные решения наоборот: громоздкие, медленные в настройке, и почти не учатся на поведении пользователей. Поэтому люди выбирают то, что работает сразу.
Ключевая мысль MIT: проблема не в ИИ, а в подходе к внедрению.
Что работает лучше — покупать или строить Исследование показывает: проекты, реализованные при участии внешних вендоров и партнеров, доходят до внедрения гораздо чаще. Внешние команды доводят инициативы до результата примерно вдвое чаще, чем внутренние разработки.
Это не значит, что внутренние проекты плохи всегда. Но если цель — быстрый и устойчивый эффект, то партнерство чаще работает лучше.
Где искать реальную прибыль от ИИ Большинство компаний направляют бюджеты на продажи и маркетинг. Но MIT отмечает: наибольшая отдача часто приходит от бэк-офиса — обработка документов, служба поддержки, сокращение аутсорсинга. Там компании экономят миллионы без массовых увольнений.
Это тихая, но ощутимая экономия. И она важнее эффектных фронтовых кейсов, которые попадают в презентации.
Выводы, которые должен запомнить руководитель 95% — это диагноз процессов, а не технологии. Высокий процент провалов говорит о том, как проекты строят внутри компании.
ИИ уже приносит пользу — просто часто в тени. Сотрудники делают работу быстрее, используя простые инструменты. Эти выгоды нужно увидеть и измерить.
Сначала посмотрите, что используют люди. Не начинайте с дорогостоящего построения. Сначала изучите теневое использование и выберите, что действительно помогает.
Партнерство чаще приводит к успеху. Требуйте у вендоров не демо, а конкретных операционных результатов.
Интеграция важнее мощности модели. Инструмент должен учиться, запоминать контекст и работать в реальных процессах.
