Массовое внедрение генеративного ИИ в 2025 году
2025 год стал годом окончательного перехода генеративного искусственного интеллекта из категории перспективных технологий в доминирующий фактор конкурентоспособности на уровне всего рынка.
Это показало исследование MIT NANDA State of AI in Business 2025, опубликованное в августе 2025 года, основаное на 150 интервью с руководителями, опросе 350 сотрудников и анализе 300 публичных внедрений ИИ. 95% крупных компаний признали интеграцию ИИ в ключевые процессы обязательным условием стратегического развития (рис. 1), а 83% топ-менеджеров отметили, что благодаря внедрению генеративного ИИ происходят инновации и новая ценность для клиента.
В 2025 году использование генеративного ИИ стало своего рода «санитарным минимумом» для выживания подавляющего большинства компаний. Однако не все так гладко. Те компании, которые отказались от системных изменений, попали в «разрыв генеративного ИИ».
Рис. 1. Динамика внедрения генеративного ИИ и его влияния на ключевые бизнес-показатели в 2023 и 2025 годах.
- Генеративный ИИ скоро «уволит» большинство сотрудников. На деле генеративный ИИ пока приводит лишь к отдельным сокращениям — и только там, где ИИ уже ощутимо меняет процессы.
- Крупные компании пока осторожно внедряют технологии генеративного ИИ. На самом деле корпорации проявляют высокий интерес к генеративному ИИ: 90 % из них уже серьёзно рассматривали покупку специализированных корпоративных решений.
- Главные преграды для ИИ — качество моделей, юридические риски или данные. Исследование показало, что на практике внедрение тормозят другие причины: большинство ИИ-инструментов плохо встраиваются в текущие процессы и недостаточно обучаются конкретной специфике в процессе работы.
- Лучшие компании сами создают и развивают ИИ-инструменты. Внутренние проекты по созданию таких инструментов терпят неудачу вдвое чаще, чем проекты, основанные на партнерстве с поставщиками ИИ-решений.
«Разрыв генеративного ИИ»: лидеры и остальные
Важнейший факт, который зафиксировало исследование — в 2025 году рынок достиг точки «разрыва генеративного ИИ»: формируется явное разделение на лидеров и остальных.
Исследование MIT NANDA показало, что 95% организаций не видят никакой отдачи от инвестиций в генеративный ИИ. 90% компаний из списка Fortune 1000 рапортуют об успехах пилотных проектов на старте. Почти 40% компаний заявляют, что внедрили генеративный ИИ в рабочие процессы. Однако эти инструменты в основном помогают сотрудникам работать быстрее, что почти не отражается на доходах компании.
Такой «разрыв генеративного ИИ» наблюдается везде: в крупных корпорациях и малом бизнесе, в компаниях-разработчиках и даже среди стартапов. И эксперты MIT NANDA прогнозируют, что разрыв между лидерами ИИ-трансформации и отстающими продолжит расти.
Реальные изменения происходят медленно
Что приводит к «разрыву генеративного ИИ»? Первый фактор, который выделили эксперты MIT — несмотря на «бум» ИИ, в большинстве отраслей реальные изменения происходят медленно. Хотя инвестиции в ИИ растут, отрасли меняются медленно и глубокие перемены, которые когда-то приносили другие универсальные технологии, пока встречаются редко.
Чтобы понять, насколько сильно искусственный интеллект меняет различные отрасли, эксперты MIT NANDA скомпоновали «индекс рыночных изменений под влиянием ИИ» и оценили каждую отрасль по пяти ключевым признакам (рис. 2). Информационные технологии, медиа + телекоммуникации — единственные две отрасли, которые ощущают настоящие перемены. Однако компании энергетики и сырьевой сектор почти не внедряют ИИ.
Рис. 2. Степень рыночных изменений под влиянием генеративного ИИ.
В семи из девяти крупнейших отраслей компании активно запускают пилотные ИИ-проекты, но до настоящих изменений дело практически не доходит. Вот как описал ситуацию операционный директор одной из компаний среднего бизнеса в сфере производства: «В LinkedIn пишут, что всё уже по-другому, но у нас в работе ничего по-настоящему не поменялось. Мы просто быстрее обрабатываем часть договоров — и на этом всё». В таблице 1 показаны выводы экспертов о том, какие признаки говорят или должны говорить о том, что генеративный ИИ уже меняет «правила игры» в отрасли.
Таблица 1. Что говорит о том, что генеративный искусственный интеллект уже меняет «правила игры» в отрасли.
| Отрасль | Главные признаки перемен |
| Информационные технологии | Новые игроки бросают вызов лидерам (например, Cursor против Copilot); появляются свежие подходы к работе |
| Медиа и телекоммуникации | Растёт объём ИИ-контента; меняется рынок рекламы; старые лидеры пока держат позиции |
| Профессиональные услуги | Повышается эффективность; клиентские сервисы в основном работают по-старому |
| Медицина и фармацевтика | Запускаются пилотные проекты по автоматизации документации; клинические решения почти не изменились |
| Ритейл и потребительский сектор | Автоматизация поддержки клиентов; влияние на лояльность и позиции лидеров пока ограничено |
| Финансовые сервисы | Автоматизация рутинных задач; отношения с клиентами остаются прежними |
| Высокотехнологичные отрасли | Масштабные пилоты в обслуживании; в цепочках поставок перемен почти нет |
| Энергетика и сырьевой сектор | Почти не внедряют ИИ; эксперименты встречаются редко |
Эффект от внедрения генеративного ИИ компаний-лидеров
Давайте посмотрим, что происходит у компаний-лидеров, там, где генеративный ИИ уже меняет рынки и компании (таблица 2). В компаниях-лидерах ROI проектов внедрения систем на базе генеративного ИИ достигает 70-80%. Исследование показывает, что наиболее успешные кейсы мы видим в компаниях и отраслях, где генеративный ИИ меняет не только внутренние бизнес-операции, но и клиентский опыт: сервисные компании выводят новые продукты за недели вместо месяцев, а ритейл получает до 20% дополнительной выручки за счёт микросегментации и персонализации.
Таблица 2. Отрасли, в которых генеративный ИИ уже заметно сказывается на эффективности бизнеса.
| Отрасль | Доля компаний-лидеров,внедривших генеративный ИИ, % | Рост производительности, % | Рост выручки, % | ROI проектов внедрения систем на базе генеративного ИИ, % | Ключевой источник эффекта |
| Финансовые услуги | 62% | 38% | 24% | 78% | Аналитика кредитных рисков, персонализация коммуникаций и услуг |
| Ритейл | 53% | 35% | 19% | 70% | Персонализация коммуникаций |
| FMCG | 48% | 34% | 13% | 74% | Оптимизация цепочек поставок |
| Профессиональные услуги | 59% | 41% | 25% | 84% | Масштабируемая аналитика документов |
Различия между компаниями-лидера и отстающими весьма велики. В отчете есть такие данные: у лидеров средний срок возврата инвестиций в генеративный ИИ уменьшился до 9–14 месяцев, тогда как у догоняющих он достигает 2–3 лет. За 12 месяцев лидеры уверенно выходят на новый уровень операционного управления, тогда как даже догоняющие быстро демотивируются из-за неочевидных результатов. В таблице 3 показано сравнение внедрения генеративного ИИ в компаниях-лидерах и отстающих в ритейле и финансовой сфере.
Таблица 3. Сравнение внедрения генеративного ИИ в компаниях-лидерах и отстающих в ритейле и финансовой сфере.
| Показатель | Отстающие компании — нет масштабного внедрения генеративного ИИ | Компании-лидеры — масштабное внедрение генеративного ИИ |
| Рост продаж | 2–3% | 15–20% |
| Сроки внедрения нового продукта | 5–6 месяцев | 1–2 месяца |
| Снижение издержек на персонал | Менее 7% | До 29% |
| Рост удовлетворенности клиентов (NPS) | 17 | 48 |
Разница между компаниями-лидерами и отстающими видна не только в финансах, но и в новых ролях и компетенциях. Компании-лидеры массово вводят новые позиции: AI Product Owner, Knowledge Engineer, Data Steward становятся стандартом в штатном расписании. Доля сотрудников с практическим опытом работы с генеративными ИИ-системами за 18 месяцев выросла у лидеров с 7% до 52%; у отстающих — лишь с 1% до 17% (рис. 3).
Рис. 3. Сравнение компаний-лидеров и отстающих.
***
О причинах «разрыва генеративного ИИ», условиях успешного внедрения генеративного ИИ и рекомендациях мы расскажем в второй части статьи.
Чтобы оставить комментарий пожалуйста Авторизуйтесь