Официальные данные о внедрении искусственного интеллекта в корпоративном секторе создают противоречивую картину. Согласно августовскому отчету MIT NANDA, 95% организаций не получают никакой финансовой отдачи от инвестиций в генеративный ИИ, которые оцениваются в 30-40 миллиардов долларов. Более того, данные Бюро переписи населения США, собираемые с июня, показывают, что компании всех размеров сокращают использование ИИ.
Эта тенденция кажется парадоксальной на фоне июньского отчета QuantumBlack, подразделения McKinsey по искусственному интеллекту, который показал, что восемь из десяти компаний уже используют генеративный ИИ. Однако даже этот отчет отмечал слабое влияние технологии на итоговые финансовые показатели. Несмотря на это, исследователи, стоящие за этими отчетами, сохраняют оптимизм. Алекс Сухаревский из QuantumBlack заявляет: «Впервые в истории человечества можно управлять технологией с помощью человеческого языка... Если я посмотрю на текущее внедрение и готовность организаций к трансформации, то это самый высокий уровень за всю мою карьеру».
Настоящий рост использования ИИ происходит не на уровне официальных корпоративных закупок, а в рамках так называемой «теневой экономики ИИ». Исследование, проведенное тремя экономистами в конце 2024 года, установило, что почти 40% населения США в возрасте от 18 до 64 лет используют генеративный ИИ. Из них 23% опрошенных работников применяли технологию для выполнения рабочих задач хотя бы раз за последнюю неделю, а 9% — каждый рабочий день.
Команда Массачусетского технологического института подтверждает существование этой «теневой экономики». В то время как только 40% компаний приобрели официальную подписку на большие языковые модели (LLM), сотрудники из более чем 90% опрошенных организаций сообщили о регулярном использовании личных инструментов, таких как ChatGPT и Claude, для рабочих целей. По мнению сотрудников, для успешного внедрения ИИ на корпоративном уровне ему необходимы функции обучения и памяти.
Скорость внедрения генеративного ИИ в рабочие процессы сопоставима со скоростью распространения персональных компьютеров. При этом общий уровень принятия технологии населением превышает темпы освоения как персональных компьютеров, так и интернета в свое время. Это указывает на фундаментальный сдвиг, который пока не отражен в корпоративной отчетности.
Ключевая причина низкой рентабельности заключается в том, что большинство компаний до сих пор используют ИИ в формате реактивных чат-ботов, способных обобщать совещания или писать электронные письма. Революционные изменения и финансовая отдача придут с переходом к «ИИ-агентам» — проактивным и автономным системам, способным анализировать данные, принимать решения и самостоятельно действовать для достижения поставленных целей.
Алекс Сухаревский описывает этих агентов как «бесконечную армию стажеров», которых можно обучить до уровня экспертов. Примеры их применения, разработанные QuantumBlack, уже существуют. В электронной коммерции агенты предлагают товарные рекомендации в реальном времени на основе поведения пользователя. В управлении цепями поставок они прогнозируют спрос, распределяют запасы и определяют оптимальные маршруты транспортировки. В розничном банкинге ИИ-агент может составить меморандум о кредитном риске — задача, которая у человека занимает от двух до четырех дней.
Переход к агентным системам уже начался. По данным отчета одной из консалтинговых фирм за середину сентября, 55% их клиентов планируют провести организационную реструктуризацию в ближайшие 18 месяцев, и почти все эти изменения связаны с внедрением ИИ. Исследователи из MIT ожидают, что предприятия заключат ключевые контракты с поставщиками таких систем в ближайшие несколько кварталов.
Это неизбежно повлияет на рынок труда. По прогнозам исследователей MIT, в компаниях, которые успешно внедрят генеративный ИИ, сокращения могут составить от 5% до 20% в отделах поддержки клиентов и административных функциях. Однако большинство опрошенных работников приветствуют автоматизацию рутинных задач и не выражают сильного беспокойства по поводу потери рабочих мест.
Влияние на занятость будет неравномерным. В таких секторах, как здравоохранение, энергетика и передовая промышленность, значительных сокращений в ближайшие пять лет не ожидается. В то же время в технологической отрасли и медиа, где ИИ уже используется для написания кода, создания изображений, видео и сценариев, сокращения уже происходят или ожидаются в ближайшем будущем.
Новая роль человека в этой экосистеме, по словам Алекса Сухаревского, будет заключаться в управлении ИИ-агентами: «находить правильных членов команды, правильные навыки, правильные данные и направлять их на выполнение правильной миссии». Уже сейчас возникают новые бизнес-модели, которые ранее были экономически нецелесообразны.
Полное внедрение ИИ — сложный и дорогостоящий процесс, который тормозится устаревшим программным обеспечением, человеческим восприятием и вопросами управления. Однако фундаментальная трансформация уже идет. Если Промышленная революция разворачивалась на протяжении восьми десятилетий, то даже если трансформация ИИ будет в четыре раза быстрее, это все равно займет очень много времени. Это не краткосрочный тренд, а долгосрочный экономический и социальный сдвиг.
Изображение носит иллюстративный характер
Эта тенденция кажется парадоксальной на фоне июньского отчета QuantumBlack, подразделения McKinsey по искусственному интеллекту, который показал, что восемь из десяти компаний уже используют генеративный ИИ. Однако даже этот отчет отмечал слабое влияние технологии на итоговые финансовые показатели. Несмотря на это, исследователи, стоящие за этими отчетами, сохраняют оптимизм. Алекс Сухаревский из QuantumBlack заявляет: «Впервые в истории человечества можно управлять технологией с помощью человеческого языка... Если я посмотрю на текущее внедрение и готовность организаций к трансформации, то это самый высокий уровень за всю мою карьеру».
Настоящий рост использования ИИ происходит не на уровне официальных корпоративных закупок, а в рамках так называемой «теневой экономики ИИ». Исследование, проведенное тремя экономистами в конце 2024 года, установило, что почти 40% населения США в возрасте от 18 до 64 лет используют генеративный ИИ. Из них 23% опрошенных работников применяли технологию для выполнения рабочих задач хотя бы раз за последнюю неделю, а 9% — каждый рабочий день.
Команда Массачусетского технологического института подтверждает существование этой «теневой экономики». В то время как только 40% компаний приобрели официальную подписку на большие языковые модели (LLM), сотрудники из более чем 90% опрошенных организаций сообщили о регулярном использовании личных инструментов, таких как ChatGPT и Claude, для рабочих целей. По мнению сотрудников, для успешного внедрения ИИ на корпоративном уровне ему необходимы функции обучения и памяти.
Скорость внедрения генеративного ИИ в рабочие процессы сопоставима со скоростью распространения персональных компьютеров. При этом общий уровень принятия технологии населением превышает темпы освоения как персональных компьютеров, так и интернета в свое время. Это указывает на фундаментальный сдвиг, который пока не отражен в корпоративной отчетности.
Ключевая причина низкой рентабельности заключается в том, что большинство компаний до сих пор используют ИИ в формате реактивных чат-ботов, способных обобщать совещания или писать электронные письма. Революционные изменения и финансовая отдача придут с переходом к «ИИ-агентам» — проактивным и автономным системам, способным анализировать данные, принимать решения и самостоятельно действовать для достижения поставленных целей.
Алекс Сухаревский описывает этих агентов как «бесконечную армию стажеров», которых можно обучить до уровня экспертов. Примеры их применения, разработанные QuantumBlack, уже существуют. В электронной коммерции агенты предлагают товарные рекомендации в реальном времени на основе поведения пользователя. В управлении цепями поставок они прогнозируют спрос, распределяют запасы и определяют оптимальные маршруты транспортировки. В розничном банкинге ИИ-агент может составить меморандум о кредитном риске — задача, которая у человека занимает от двух до четырех дней.
Переход к агентным системам уже начался. По данным отчета одной из консалтинговых фирм за середину сентября, 55% их клиентов планируют провести организационную реструктуризацию в ближайшие 18 месяцев, и почти все эти изменения связаны с внедрением ИИ. Исследователи из MIT ожидают, что предприятия заключат ключевые контракты с поставщиками таких систем в ближайшие несколько кварталов.
Это неизбежно повлияет на рынок труда. По прогнозам исследователей MIT, в компаниях, которые успешно внедрят генеративный ИИ, сокращения могут составить от 5% до 20% в отделах поддержки клиентов и административных функциях. Однако большинство опрошенных работников приветствуют автоматизацию рутинных задач и не выражают сильного беспокойства по поводу потери рабочих мест.
Влияние на занятость будет неравномерным. В таких секторах, как здравоохранение, энергетика и передовая промышленность, значительных сокращений в ближайшие пять лет не ожидается. В то же время в технологической отрасли и медиа, где ИИ уже используется для написания кода, создания изображений, видео и сценариев, сокращения уже происходят или ожидаются в ближайшем будущем.
Новая роль человека в этой экосистеме, по словам Алекса Сухаревского, будет заключаться в управлении ИИ-агентами: «находить правильных членов команды, правильные навыки, правильные данные и направлять их на выполнение правильной миссии». Уже сейчас возникают новые бизнес-модели, которые ранее были экономически нецелесообразны.
Полное внедрение ИИ — сложный и дорогостоящий процесс, который тормозится устаревшим программным обеспечением, человеческим восприятием и вопросами управления. Однако фундаментальная трансформация уже идет. Если Промышленная революция разворачивалась на протяжении восьми десятилетий, то даже если трансформация ИИ будет в четыре раза быстрее, это все равно займет очень много времени. Это не краткосрочный тренд, а долгосрочный экономический и социальный сдвиг.
