Главная
→
Блог
→
Почему 61% CEO ждут результат от ИИ, а получают его немногие

Почему 61% CEO ждут результат от ИИ, а получают его немногие

“

Саммари: Каждый второй CEO в 2026 году не может назвать ни одного измеримого финансового результата от инвестиций в ИИ — при этом внутреннее давление доказать этот результат только растёт. Разбираем, откуда берётся этот разрыв и что отличает тех, кому всё же удалось его закрыть.

Цифры, которые не бьются друг с другом — и это не совпадение

Судя по опросу 3700 старших руководителей бизнеса в отчёте Kyndryl за 2025 год, 61% из них ощущают заметно большее давление доказать ROI от ИИ-инвестиций, чем годом ранее. При этом фактический результат сильно отстаёт от этого давления: согласно 29-му глобальному опросу CEO от PwC, в котором участвовали 4454 руководителя из 95 стран, 56% из них за последние 12 месяцев не зафиксировали ни роста выручки, ни снижения издержек от ИИ, и лишь 12% — так называемый "авангард" — добились обоих результатов одновременно, опираясь на более зрелую ИИ-инфраструктуру, чётко определённые дорожные карты, процессы ответственного ИИ и внедрение на уровне всего предприятия, а не изолированных пилотов. Ещё жёстче цифру формулирует MIT: по данным исследования The GenAI Divide, 95% корпоративных проектов на основе генеративного ИИ не показали измеримого финансового результата в течение полугода после запуска.

Откуда берётся давление именно сейчас

Ответственность за результат ИИ в 2026 году явно сместилась на самый верх компании: по данным опроса BCG среди 2360 руководителей, 72% CEO уже называют себя главным лицом, принимающим решения по ИИ в своей организации, — вдвое больше, чем годом ранее. При этом отступать никто не готов: несмотря на неровные краткосрочные результаты, компании планируют удвоить инвестиции в ИИ — с 0,8% от выручки в 2025 году до примерно 1,7% в 2026-м, а 94% намерены продолжать инвестировать, даже если ИИ не даёт немедленной отдачи. Похожее давление растёт и снаружи компании: инвесторы по опросу Teneo Vision 2026 в 53% случаев ожидают положительный ROI от ИИ уже в течение шести месяцев или быстрее, а советы директоров перестали считать пилоты и начали считать деньги.

Почему ожидания и реальность расходятся так сильно

Здесь кроется главный источник разрыва — не в том, что ИИ не приносит денег вообще, а в том, что реальные сроки окупаемости системно короче ожиданий инвесторов, но длиннее, чем рассчитывают многие руководители: медианное время до положительного ROI по данным IDC составляет 14 месяцев, тогда как больше половины инвесторов рассчитывают увидеть результат за шесть. Средняя доходность инвестиций в генеративный ИИ при этом выглядит неплохо на бумаге — около 3,7 $ на каждый вложенный доллар по данным IDC и Microsoft, — но эта средняя цифра сильно вытянута вверх результатами лучших 20–25% компаний, а по оценке McKinsey лишь 39% организаций вообще связывают какой-либо эффект на EBIT с ИИ, и только 6% достигают статуса "высокоэффективных" с вкладом ИИ в EBIT от 5% и выше.

Что реально отличает тех немногих, кто получает результат

Разница между "авангардом" и остальными — не в бюджете и не в модели, а в глубине внедрения. Руководители, которые сообщают о реальной финансовой отдаче от ИИ, в два-три раза чаще внедрили его глубоко в процессы принятия решений и генерации спроса — то есть не просто раздали лицензии сотрудникам, а перестроили сами рабочие процессы под него. Структурно разрыв между теми, кто получает эффект, и остальными сводится к нескольким конкретным вещам: наличию инфраструктуры для измерения результата, перестройке процессов вместо простого дополнения их ИИ, развёртыванию сразу в нескольких направлениях вместо изолированных пилотов и системному управлению вместо разрозненных экспериментов.

Именно поэтому мы в AllSee с самого начала проекта фиксируем не абстрактную "внедрённость ИИ", а конкретную измеримую метрику, привязанную к деньгам или времени. Это не декларация, а практика по каждому проекту: в кейсе с риелторской компанией внедрение ИИ-аналитика звонков дало измеримые +1 млн ₽ к квартальной выручке за счёт реактивации 25% клиентов, а в кейсе с медцентром, МКО и страховой компанией система очистки персональных данных подняла ROI на 35% за счёт сокращения срока окупаемости с 3 лет до 8 месяцев. Это ровно то, чего не хватает 56% CEO из опроса PwC — не сама технология, а измеримая, заранее определённая точка, в которой видно, окупился проект или нет. Подробнее — на allsee.team.

Итог: как оказаться в числе тех, у кого результат есть

Разрыв между ожиданием ROI и его получением закрывается не поиском более мощной модели, а тремя простыми дисциплинами: определить измеримую метрику до начала разработки, а не после; масштабировать точечно — с одного доказанного рабочего процесса, а не сразу на всю компанию; и с самого начала закладывать инфраструктуру измерения результата как часть проекта, а не как отчётность, которую придётся собирать постфактум, когда совет директоров попросит цифры.