Согласно исследованию ГК «Корус Консалтинг», несмотря на высокий интерес к ИИ (о неиспользовании ИИ сообщили только 8% респондентов), лишь 12% компаний могут подтвердить реальный бизнес-эффект от внедрения. При этом зрелые управленческие практики пока являются исключением — у более половины организаций нет конкретной стратегии и целей по применению ИИ. Большинство рассматривает внедрение искусственного интеллекта как набор отдельных инициатив и инвестирует осторожно в ожидании подтвержденных результатов. Об этом CNews сообщили представители ГК «Корус Консалтинг».

ГК «Корус Консалтинг» провела исследование зрелости внедрения искусственного интеллекта в российском бизнесе. В опросе приняли участие более 80 компаний из различных отраслей экономики, включая промышленность, ритейл, финансы, логистику, ИТ и нефтегазовый сектор. Среди них — крупнейшие предприятия с годовой выручкой более 10 млрд руб. (37%), большие компании с выручкой от 3 млрд до 10 млрд руб. (19%), бизнес с доходом от 1 млрд до 3 млрд руб. (18%) и компании с доходом до 1 млрд руб. (26%).

Аппетиты к ИИ опережают качество управления и инвестиции

58% компаний подтвердили, что вообще не включили ИИ в ИТ-стратегию, либо пока рассматривают его только как перспективное направление. Лишь 22% респондентов сформировали цели и закрепили ответственных за развитие ИИ, у 11% есть утвержденная стратегия и всего 9% выделили под ИИ отдельную структуру.

При этом исследование показало взаимосвязь между зрелостью системы управления ИИ и объемами инвестиций. Так, среди компаний с выделенным ИИ-офисом половина респондентов инвестирует в ИИ от 5 до 15% от ИТ-бюджета, а еще треть — более 15%. В то время как 94% предприятий, где ИИ не упоминается в стратегии, вкладывают в него менее 5% всех технологических расходов.

Все это отражается и на подходах к оценке финансовых результатов: 44% компаний вообще не измеряют эффект от внедрения ИИ, еще 25% отслеживают отдельные показатели, но не связывают их с экономикой бизнеса. В результате, почти 7 из 10 компаний пока не могут показать, что конкретно изменилось в экономике бизнеса после применения ИИ.

Пока сложно с эффектом масштаба

Наиболее частая модель интеграции ИИ в бизнес-процессы — точечное внедрение, через отдельные эксперименты (44%). 22% компаний используют ИИ сразу в нескольких подразделениях, а 14% применяют на постоянной основе в одном или нескольких бизнес-процессах. Встроить ИИ в ключевые процессы как стандартный инструмент работы пока смогли лишь 12% организаций.

Существенным барьером масштабирования ИИ-инициатив остается недостаток инфраструктуры и внутренних компетенций. Почти половина компаний (45%) используют отдельные облачные сервисы и специализированные инструменты под конкретные задачи, тогда как единую масштабируемую ИИ-платформу развивают только 13% организаций.

Степан Терёхин, группа «Астрал»: Крупные участники рынка ЭПД будут постепенно подтягивать за собой более мелких Цифровизация

Внедрение ИИ по-прежнему во многом держится на отдельных специалистах у 48% компаний. Специализированные команды сформированы у 19% респондентов, а программы развития ИИ-компетенций только у 14%. При этом заметна прямая зависимость между навыками и внедрением: в компаниях с высоким уровнем интеграции ИИ в ключевые бизнес-процессы, 88% системно развивают внутреннюю экспертизу в этой технологии.

Безопасность использования ИИ остается зоной риска

Отдельной проблемой остается управление рисками. 47% компаний не имеют внутренних правил или политик, регулирующих применение искусственного интеллекта. Еще 20% находятся на этапе разработки отдельных документов. Только 13% организаций внедрили политики по работе с данными и этике использования ИИ и лишь 17% регулярно оценивают риски и применяют меры защиты.

Даже среди крупнейших компаний с выручкой свыше 10 млрд рублей почти половина не имеет формализованных правил использования ИИ. Это показывает, что масштаб компании сам по себе не гарантирует готовности управлять рисками технологии.

Компании рассматривают ИИ прежде всего как инструмент повышения эффективности в тех процессах, где есть данные, проще встроить технологию в работу и быстро получить измеримый бизнес-результат. Поэтому основные инвестиции в ИИ в ближайшие годы, вероятно, будут направлены на те сценарии, в которых легче пройти путь от работающей модели до понятной экономики.

• Подобрать тариф на аварийное восстановление DRaaS на ИТ-маркетплейсе CNewsMarket