76% руководителей отмечают, что AI приносит значимую бизнес-ценность. Но оправдали инвестиции только 7%. KPMG выпустила Global AI Pulse Q2 2026 – исследование на основе опроса 2 145 руководителей из 20 стран. Цифры показывают заметный разрыв между распространением AI и способностью компаний подтвердить финансовую отдачу от его внедрения.
Уверенность в пользе AI продолжает расти: ⚫️76% считают, что AI уже приносит значимую бизнес-ценность – на 12 п. п. больше, чем кварталом ранее; ⚫️79% сохранят AI в числе инвестиционных приоритетов даже в случае рецессии; ⚫️с 13% до 22% выросла доля компаний, внедряющих AI по всей организации.
При этом доля организаций, которые относят себя к стадии established ROI (измеримые результаты, оправдывающие инвестиции), снизилась с 8% до 7%. Получается, что отдельные эффекты от AI видят многие, но связать их с доказанной отдачей от инвестиций по-прежнему могут единицы.
Средневзвешенный планируемый объём инвестиций в AI среди опрошенных крупных компаний остаётся на уровне $188 млн на одну организацию в ближайшие 12 месяцев.
Два фактора, которые отличают организации с более высокими результатами 1. Поддержка руководства – еще не ответственность за результат. 75% компаний говорят, что их CEO активно курирует AI как стратегический приоритет. Но только в 24% организаций конечная ответственность за AI-решения лежит на CEO или исполнительном комитете. Ещё в 29% – на конкретном руководителе уровня C-suite. Там, где ответственность за AI-результаты определена чётко, established ROI встречается более чем в три раза чаще: 14% против 4%.
2. Видимость затрат. Полностью видят и отслеживают операционные расходы на AI только 35% компаний. Среди них доля организаций с established ROI в пять раз выше, чем среди компаний без полной видимости затрат: 15% против 3%. При этом 49% уже откладывали, приостанавливали или сокращали внедрение AI-агентов, когда расходы начинали превышать ожидаемую ценность. Неудивительно, что доступ к более дешевым моделям сопоставимого качества стал самым быстрорастущим фактором влияния на AI-стратегию: в первом квартале его отмечали 15% руководителей, во втором — уже 22%.
Сдвиг заметен и в приоритетах компаний: ⬇️Снижаются: ⚫️более быстрые и качественные решения: 41% → 36%; ⚫️ рост производительности: 42% → 35%; ⚫️ сокращение затрат: 31% → 29%.
⬆️Растут: ⚫️ взаимодействие человека и AI и развитие AI-компетенций: 28% → 30%; ⚫️ ответственное применение AI и управление: 26% → 28%; ⚫️ адаптивность и устойчивость: 18% → 20%; ⚫️ экосистема и партнерства: 12% → 16%.
Это не значит, что эффективность перестала быть важной. Скорее, компании переходят от вопроса «может ли AI дать эффект?» к вопросам «как его масштабировать, контролировать и экономически обосновать?».
Что это значит для продуктовых маркетологов Не новость, но все же: клиент будет всё чаще спрашивать не только «что умеет ваш AI», но и: • сколько он будет стоить в эксплуатации; • кто отвечает, если система ошиблась; • где человек может вмешаться и изменить результат; • как доказать совету директоров возврат инвестиций.
Поэтому стоит проверить три вещи в своём позиционировании:
1️⃣ Есть ли в ваших материалах расчёт полной стоимости решения при росте числа пользователей, данных и запросов (TCO при масштабировании)? 2️⃣ Понятно ли из ваших материалов, кто отвечает за результат AI, где требуется проверка человеком и когда сотрудник может вмешаться или отменить решение системы? 3️⃣ Даёте ли вы клиенту готовый материал для защиты бюджета внутри компании: метрики, модель расчёта эффекта, кейсы и аргументы для CFO?
Если продукт закрывает эти вопросы, а упаковка о них молчит, сделка может быть проиграна не из-за функциональности, а потому, что ценность продукта не объяснена в логике клиента.
А у вашего продукта есть ответ на вопрос: «Сколько это будет стоить через год при десятикратном росте нагрузки?»
@pmminsights
