Генеративный ИИ в бизнесе: инвестиции растут, но есть ли реальная отдача?

Генеративный искусственный интеллект (GenAI) больше не рассматривается как технологическая новинка — он стал неотъемлемой частью бизнес-стратегий крупнейших мировых компаний. Dataiku в середине прошлого года провели исследование, опросив 400 senior специалистов по GenAI и ML из ведущих компаний мира. Большая часть опрошенных была из США (60%), ещё 30% из ЕС и только 10% из Азиатско-Тихоокеанского региона, так что исследование скорее относится к западным компаниям. Но оно всё равно остаётся интересным, в том числе и для российского бизнеса. На какие цифры стоит обратить внимание?

В прошлом году почти 90% крупных компаний уже инвестировали в генеративный искусственный интеллект (GenAI), а 48% планируют выделить на это направление как минимум миллион долларов в 2025 году. Средства для таких инвестиций поступают из разных источников: в 57% случаев они берутся из бюджетов IT и Data Science, а треть компаний выделили для GenAI отдельный бюджет. Сразу возникает вопрос: насколько эти инвестиции оправданы?

65% компаний, которые уже внедрили большие языковые модели (LLM), настроены оптимистично и считают, что вложения в них окупаются. Однако общий показатель рентабельности инвестиций (ROI) в сфере данных и аналитики остается на прежнем уровне, несмотря на рост вложений. Это может указывать на несовершенство метрик и трудности с измерением реального эффекта от использования ИИ, или на необходимость улучшения и поиска новых методов его монетизации. Что используют компании?

Среди сервисов, которые используются для внедрения GenAI, безоговорочными лидерами являются LLM (особенно от OpenAI). 85% компаний либо уже применяют их, либо активно изучают. В то же время растет интерес к решениям с собственным хостингом на основе open-source моделей (вроде Llama и Mistral, а с недавнего времени — DeepSeek. Эти решения позволяют обеспечить контроль, безопасность данных и меньшую зависимость от вендоров. Где они применяются?

Нейросети находят применение в HR (для подбора и управления персоналом), юридических отделах (в автоматизации анализа контрактов и других документов, например) и других бизнес-функциях. Менеджеры все чаще рассматривают GenAI как фактор, трансформирующий бизнес-процессы, а не просто повышающий производительность сотрудников. Но всё ли так гладко?

Несмотря на инновации, существуют и барьеры на пути внедрения технологии. Классические проблемы — нехватка данных, сложность внедрения и дефицит специалистов — все еще актуальны. Однако появились и более специфические: отсутствие вычислительных ресурсов (44%), непонимание сотрудниками, как использовать GenAI (28%), и ограничения со стороны IT и регуляторов (22%).

Фавориты гонки — «пионеры ИИ». Они инвестируют более активно, быстрее достигают рентабельности (69% против 52% у остальных компаний) и более уверенно осваивают новые модели GenAI. Такие компании выстраивают зрелые организационные структуры, внедряют системы отслеживания ROI и получают возврат инвестиций выше $1 на каждый вложенный доллар. Собственно, именно они и выделили для ИИ отдельный бюджет, направляя туда больше денег, чем конкуренты. Разрыв между «пионерами» и остальными игроками рынка увеличивается.

Важно, что похожие выводы были сделаны консалтинговой компанией CB Insight, которая проводила опрос среди 50 руководителей, отвечающих за стратегию компаний, в августе 2024 года.

Все понимают, что GenAI уже не просто игрушка, а инструмент, который компании активно интегрируют в бизнес-процессы. Но парадокс ситуации заключается в том, что технология получила популярность сравнительно недавно. Адекватных метрик для измерения ROI в случае с генеративным ИИ нет, пока его влияние на результаты бизнеса остаётся сложным для оценки, а инвестиции делаются скорее в надежде на будущую потенциальную прибыль, даже при отсутствии отдачи здесь и сейчас.