Работа и общество
Чтение: 7 минут
Окупается ли ИИ в компаниях: откуда взялись «95% провалов» и что изменилось в 2026 году
Материал подготовлен AI Futures. Редакционная ответственность и решение о публикации — MMX. Опубликовано .
Летом 2025 года по деловым СМИ разошлась цифра: 95% компаний не получают от генеративного ИИ никакой отдачи. Прошёл год, и крупнейшие консультанты пишут почти обратное: отдача пошла. Кто прав? Короткий ответ такой. «95%» — сильное преувеличение маленького исследования. Но разрыв между немногими лидерами и всеми остальными реален. И выигрывают не те, кто купил ИИ, а те, кто переделал под него работу.
Актуальность материала
Материал опубликован после проверки 14 первоисточников, границы вывода и контрдоказательств.
История обновлений
- — Материал опубликован после проверки 14 первоисточников, границы вывода и контрдоказательств.
«Проверено» означает, что мы пересмотрели актуальность источников и вывода. Это не означает, что прогноз гарантированно сбудется.
Главное за минуту
Что известно об отдаче от ИИ
- Знаменитые «95%» взяты из отчёта MIT NANDA: 52 интервью и 153 анкеты. Среди компаний, которые реально запускали пилот, успешной была примерно каждая четвёртая.
- McKinsey, 2026: ИИ регулярно используют почти 9 из 10 опрошенных компаний, хоть какой-то эффект на операционную прибыль видят 37%, а значительный — 6%.
- BCG, 2026: ощутимую отдачу получают 7,5% компаний-лидеров, ещё 41% начинают её получать. Год назад 60% не видели никакой ценности.
- Лидеры отличаются не моделью, а тем, что перестраивают процессы: так поступили около 73% лидеров и 25% остальных.
- Массового внедрения пока нет: в США ИИ пользуются 17–20% фирм, в России по Росстату — 4,8% крупных и средних организаций.
Откуда взялись «95% провалов»
В августе 2025 года группа NANDA из MIT Media Lab выпустила отчёт «The GenAI Divide». Главная фраза: компании вложили в генеративный ИИ 30–40 млрд долларов, а 95% организаций получают «нулевую отдачу». Цифру подхватили почти все деловые издания, и она на год стала главным аргументом скептиков.
Но посмотрите, на чём она стоит. Авторы провели 52 интервью, собрали 153 анкеты руководителей на четырёх конференциях и разобрали больше 300 публичных проектов. Успехом считался заметный и устойчивый эффект на прибыль или производительность в течение шести месяцев. Для корпоративных технологий это очень жёсткая планка.
Сам отчёт интереснее заголовка. В нём есть «теневая экономика ИИ»: официальную подписку на чат-бот купили только 40% компаний, а сотрудники более чем 90% компаний регулярно пользуются для работы личными ИИ-сервисами. Главную причину неудач авторы видят в том, что корпоративные системы не учатся: не запоминают поправок и не подстраиваются под процесс.
Контрдоказательство
В подкасте 80,000 Hours разобрали, что на самом деле показывают данные отчёта. Собственные ИИ-инструменты изучали 60% компаний, до пилота дошли 20%, а успешно внедрили 5% от всех опрошенных. Значит, среди тех, кто реально пробовал, успешной была примерно четверть. При 52 интервью эти 5% — скорее всего, две-три компании. Отчёт не рецензировался, а его авторы сами разрабатывают агентные системы, которые в нём рекомендуют.
Что показывают большие опросы 2026 года
McKinsey в мае–июне 2026 года опросил 1 719 руководителей и специалистов из 97 стран. Почти девять из десяти сказали, что их компания регулярно использует ИИ хотя бы в одной функции. У 44% ИИ уже работает в масштабах всей компании, год назад таких было 38%. Но хоть какой-то эффект на операционную прибыль видят только 37%. Лидеров, у которых ИИ даёт 5% прибыли и больше, по-прежнему 6%, как и год назад.
BCG в сентябре 2026 года опросил 1 330 руководителей. Компаний, которые получают от ИИ ощутимую отдачу, 7,5%, ещё 41% начинают её получать. В 2025 году та же BCG насчитала 5% лидеров и 60% компаний, не видевших никакой ценности. Теперь консультанты прямо спорят с рассказом «ИИ не окупается». У лидеров выручка росла в 2,4 раза быстрее, чем у отстающих, а прибыль до налогов и амортизации — в 2,8 раза.
Факт
Оба опроса показывают одно и то же: пользуются ИИ почти все, а заметную отдачу в деньгах получает меньшинство.
Интерпретация AI Futures
Правда где-то посередине между «95% провалов» и «ИИ уже окупается». Отдача реальна, но доступна не всем, кто заплатил за подписку.
Контрдоказательство
McKinsey и BCG продают услуги по внедрению ИИ и заинтересованы в выводе «отдача есть». Их цифры — самооценка руководителей. И разница в выручке не доказывает, что её дал именно ИИ: сильные компании могли просто раньше и смелее взяться за новую технологию.
Чем лидеры отличаются от остальных
Самый заметный признак у McKinsey — перестройка процесса. Около 73% лидеров заново спроектировали рабочие процессы под ИИ, среди остальных — около 25%. Лидеры чаще ставят ИИ цели роста, а не только экономии, и примерно вдвое чаще говорят о поддержке первых лиц компании.
У BCG есть похожее наблюдение, известное как правило «10-20-70». Компании, которые получают от ИИ больше всех, тратят примерно 10% усилий на алгоритмы, 20% — на технологии и данные и 70% — на людей и процессы. Это описание того, как действуют лидеры, а не закон природы. В 2026 году BCG отмечает ещё одно: больше 80% расходов на ИИ теперь идёт не из ИТ-бюджета, а из бюджетов самих отделов.
MIT NANDA на своей небольшой выборке увидел, что проекты с внешним партнёром доходили до внедрения примерно вдвое чаще, чем собственные разработки: около двух третей против трети. Выборка мала, но вывод совпадает с остальными: важнее встроить ИИ в работу, чем написать свою систему с нуля.
Сколько компаний вообще пользуются ИИ
Опросы консультантов охватывают в основном крупные компании, которые и так увлечены ИИ. Государственная статистика показывает картину скромнее. Бюро переписи США еженедельно опрашивает предприятия. По его данным на май 2026 года, ИИ хотя бы в одной функции бизнеса используют 17–20% американских фирм. Среди компаний от 250 сотрудников — 37%, среди фирм меньше 20 человек — меньше 20%. В информационных услугах — 39,7%, в рознице — около 14%.
Россия. По данным Росстата за 2024 год в разборе ИСИЭЗ ВШЭ, технологии ИИ использовали 4,8% крупных и средних организаций, среди организаций больше 500 человек — 14,9%. Малый бизнес в обследование не входит. Опрос «Яков и Партнёры» и Яндекса среди крупных компаний в декабре 2025 года дал другую цифру: 71% уже применяют генеративный ИИ хотя бы в одной функции, и почти 80% говорят о финансовом эффекте.
Противоречия здесь нет. Росстат считает все крупные и средние организации, включая заводы, больницы и школы. Опрос консультантов спрашивает лидеров рынка, и Яндекс как поставщик ИИ в нём заинтересованная сторона. Обе цифры верны для своей выборки.
Когда ИИ разочаровывает
Самая известная история — Klarna. В феврале 2024 года компания объявила, что её ИИ-ассистент за месяц провёл 2,3 млн разговоров с клиентами и делает работу 700 сотрудников поддержки. По данным Bloomberg, в мае 2025 года её глава признал, что экономия на поддержке за счёт ИИ зашла слишком далеко, и Klarna решила снова набирать людей, чтобы клиент всегда мог поговорить с живым человеком. От ИИ компания не отказалась, но поняла, что одна экономия не равна хорошему сервису.
Gartner в июне 2025 года предсказал, что больше 40% проектов с ИИ-агентами отменят к концу 2027 года из-за роста затрат, неясной пользы или слабого контроля рисков. Это прогноз, а не замер, но предупреждение понятное: модное слово «агент» не гарантирует отдачи.
Есть и строгий эксперимент с малым бизнесом. В Кении 640 предпринимателям случайным образом дали или не дали ИИ-наставника на GPT-4 в WhatsApp. В среднем выручка и прибыль не изменились. Но у тех, кто и раньше работал хорошо, результаты, по оценке авторов, выросли примерно на 15%, а у слабых упали почти на 10%. Сильные выбирали из советов ИИ подходящие, слабые — нет.
Факт
В кенийском эксперименте одинаковый ИИ-помощник одним предпринимателям помог, а другим навредил. Различалось то, как люди отбирали и применяли его советы.
Интерпретация AI Futures
ИИ усиливает то, что уже есть. В отлаженном процессе он ускоряет работу, а в хаотичном быстрее размножает ошибки.
Что это значит для небольшой компании
Из этих данных следуют пять правил. Это редакционный вывод AI Futures, а не результат отдельного исследования.
- Считайте деньги, а не пользователей. «Все в отделе пользуются чат-ботом» — ещё не отдача. Отдача — это часы, ошибки или выручка, которые можно посчитать.
- Начните с одного процесса. Выберите повторяющуюся работу, которая съедает больше всего часов, и замерьте её до и после.
- Переделайте процесс, а не только добавьте инструмент. У лидеров McKinsey это главный отличительный признак.
- Оставьте человека там, где важно качество. История Klarna показывает: на одной экономии можно потерять клиентов.
- Сначала наведите порядок. Как показал кенийский эксперимент, ИИ помогает тем, у кого процесс и так понятен.
Как ИИ меняет отдельные задачи сотрудников, мы разбирали в материале «Где ИИ уже экономит время на работе — и где делает хуже». Если хотите понять, где ИИ окупится в вашем отделе и сколько это сэкономит, посмотрите, как работает AI Futures Lab.
Вывод AI Futures
ИИ окупается не у тех, кто его купил, а у тех, кто переделал работу
«95% провалов» — преувеличение, выросшее из маленького опроса и жёсткой планки успеха. Но и «ИИ уже окупается у всех» неправда. Значительную отдачу в деньгах видят от 6 до 7,5% компаний в крупных опросах, ещё несколько десятков процентов только начинают её получать. Их отличает не доступ к лучшей модели, а готовность перестроить процесс, считать результат и вкладываться в людей. Для небольшой компании это хорошая новость: такие шаги не требуют огромного бюджета.
Второй информационный слой
Подробности исследований
Как устроены исследования и что они измеряют
MIT NANDA (Challapally и соавторы, 2025): 52 интервью, 153 анкеты и разбор более 300 публичных проектов за январь–июнь 2025 года; успех — заметный эффект на прибыль или производительность за шесть месяцев. McKinsey «The state of AI in 2026»: онлайн-опрос 1 719 участников из 97 стран, 4 мая — 8 июня 2026 года; лидеры — те, кто связывает с ИИ не меньше 5% операционной прибыли (EBIT) и называет эффект значительным. BCG Applied AI Index 2026: опрос 1 330 руководителей; группы компаний выделены по оценке зрелости работы с ИИ. Бюро переписи США (BTOS): регулярный опрос предприятий; в конце 2025 года вопрос изменили с «ИИ для производства товаров и услуг» на «ИИ в любой функции бизнеса», поэтому старые и новые цифры напрямую не сравнить. Кенийский эксперимент (Otis и соавторы, Harvard Business School): рандомизированный, 640 предпринимателей, май–ноябрь 2023 года.
Ограничения и что эти данные не доказывают
Опросы консультантов основаны на самооценке руководителей и не проверяют прибыль по отчётности. Разницу в росте между лидерами и отстающими нельзя приписать только ИИ. Данные «Яков и Партнёры» и Яндекса приведены по публикации «Российской газеты»; полный отчёт в открытом доступе мы не нашли, а размер выборки в публикации не указан. Росстат не охватывает малый бизнес. Прогноз Gartner — оценка аналитиков, а не результат наблюдения. В кенийском эксперименте выигрыш сильных предпринимателей авторы называют предварительным: он на границе статистической значимости.