MIT: 95% пилотных проектов по генеративному ИИ не приносят прибыли

MIT 95 пилотных проектов по генеративному ИИ в компаниях проваливаются Свежий доклад MIT показал только 5 корпоративных пилотных проектов по генеративному ИИ приносят заметную прибыль а 95 буквально топчутся на месте Причина не столько в технологиях сколько в сложности интеграции ИИ в бизнес процессы и недостаточном обучении сотрудников Лучше других себя показывают стартапы и крупные компании которые фокусируются на одной конкретной задаче и строят партнёрства Основные бюджеты уходят на маркетинг хотя максимальный эффект виден в автоматизации внутренних процессов Массовых увольнений ИИ пока не спровоцировал но вакансии связанные с рутиной и аутсорсингом всё чаще остаются невостребованными Читайте полную статью на сайте РБК Трендов Этот анонс написан ИИ РБК Трендов

Исследование предприятий использующих генеративный ИИ филиалом Массачусетского технологического института опубликовано на фоне того что стартапы в области ИИ продолжают привлекать масштабное финансирование собрав около 122 млрд долларов в этом году по данным BestBrokers Однако большая часть этого капитала сосредоточена среди ведущих компаний в области ИИ таких как OpenAI и Anthropic Для небольших стартапов в области ИИ это значительно усложнило привлечение средств поскольку венчурные фонды все чаще склоняются к более безопасным инвестициям в условиях сегодняшней напряженной экономики

А вот и западные реалии на эту тему 95 компаний внедривших искусственный интеллект не получили ожидаемого повышения эффективности и прибыли Это результаты исследования Массачусетского технологического института который опросил 300 организаций использующих ИИ решения Аналитики выяснили что основная проблема кроется не в качестве самих нейросетей а в отсутствии комплексного подхода к их адаптации внутри конкретных предприятий Компании ограничились простым внедрением готовых решений и пренебрегли дополнительными инвестициями в донастройку алгоритмов и обучение персонала Подписаться на TechnoLOG Отправить новость

Отчет аналитиков Массачусетского технологического института выявил поразительный парадокс в корпоративном секторе Несмотря на устойчивый быстрый рост общих инвестиций в генеративный искусственный интеллект 95 опрошенных в исследовании организаций признались что пока не получают позитивной финансовой отдачи от своих ИИ инициатив stimul online articles innovatsii vnedryayte ii pravilno

Экономист Гамза рассказал о потенциале генеративного ИИ для нужд промышленности Российские промышленники начали внедрять генеративный искусственный интеллект хотя его широкое применение пока ограничивается тестовыми проектами Согласно исследованию фонда Сколково массовое использование генеративного ИИ перейдёт в производственную фазу в течение ближайших двух лет Применение генеративного ИИ охватывает важные аспекты производства способствуя решению сложных задач и повышению эффективности процессов ускорение проектирования продукции на 30 80 снижение незапланированных остановок оборудования до 50 уменьшение запасов сырья на 40 60 и значительное сокращение времени на оптимизацию логистических цепей Член Экономического совета ЛДПР председатель Совета по финансово промышленной и инвестиционной политике ТПП РФ Владимир Гамза разделяет оценки фонда Сколково по скорости внедрения генеративного ИИ в промышленность и считает его мощным инструментом для повышения производительности труда Сегодня основными направлениями применения генеративного ИИ в промышленности являются разработка ПО обслуживание оборудования создание технической документации и улучшение технологических процессов с использованием компьютерного зрения Ведение постоянного диалога с потенциальными партнерами и клиентами Подготовка пересылка контроль прохождения документов Поиск и анализ необходимой информации о ситуации на рынках для подготовки проектов развития Глубокая цифровизация всей системы управления предприятием Это всё то что в ближайшие 2 3 года максимум 5 лет полностью на себя возьмёт искусственный интеллект уверен экономист Владимир Гамза считает что у использования генеративного ИИ есть один существенный риск это достоверность баз данных на основе которых обучается искусственный интеллект Подробнее читайте по ссылке Источник ОСН Экономический совет ЛДПР

Компании из разных секторов делают ставку на ИИ и прогресс в области инноваций в последние месяцы привел к тому что акции технологических компаний достигли высоких оценочных значений Однако инвесторы по прежнему обеспокоены тем насколько окупятся эти огромные инвестиции Недавнее исследование предприятий использующих генеративный ИИ может усилить эти опасения Несмотря на инвестиции предприятий в генеративный ИИ в размере 30 40 млрд долларов этот отчет раскрывает неожиданный результат 95 организаций не получают никакой отдачи говорится в исследовании филиала Массачусетского технологического института Лишь 5 пилотных проектов по внедрению интегрированного ИИ приносят миллионы долларов в то время как подавляющее большинство по прежнему не имеет заметного влияния на прибыль и убытки Исследование под названием Разрыв GenAI состояние ИИ в бизнесе в 2025 году основано на 150 интервью со специалистами опросе 350 сотрудников и анализе 300 публичных развертываний ИИ Основная проблема по видимому заключается в несовершенстве корпоративной интеграции Разрыв GenAI наиболее ярко проявляется в темпах внедрения только 5 специализированных корпоративных инструментов ИИ достигают промышленной эксплуатации говорится в исследовании Чат боты успешны благодаря простоте использования и гибкости но терпят неудачу в критически важных рабочих процессах из за недостатка памяти и возможностей настройки Кроме того закупка инструментов ИИ у поставщиков и налаживание партнерских отношений приводят к успеху примерно в 67 случаев в то время как внутренняя разработка инструментов приводит к успеху лишь втрое реже

Новый доклад Массачусетского технологического института MIT поставил под сомнение эффективность вложений компаний в ИИ менее одной из десяти экспериментальных программ ИИ оказались прибыльными После того как были опрошены 150 руководителей 350 сотрудников и проведён анализ 300 примеров использования ИИ стало понятно что лишь 5 пилотных программ принесли миллионные доходы Ведущий автор исследования Адитья Чаллапалли отметил что проблема в неэффективном использовании ИИ моделей Компании направляют более половины бюджетов на маркетинг и продажи хотя наибольшую отдачу приносит автоматизация бэк офиса На фоне гипотезы о пузыре ИИ акции многих компаний стремительно падают акции Nvidia упали на 3 5 акции Arm Holdings на 3 8 акции Palantir занимающейся анализом данных упали почти на 9 Аналитики с Уолл Стрит говорят что рынок ИИ может ожидать стагнация в эту сферу попросту прекратят вкладывать деньги

Как оценить влияние инвестиций в ИИ на показатели крупного бизнеса Сегодня про ИИ не говорит только ленивый мы переживаем самый настоящий бум Как российские компании подходят к развитию этого направления Как соотносятся затраты на внедрение с экономическим эффектом Как быстро они окупаются Рассмотрим на примере Т Технологий Сегодня компания обнародовала финансовые результаты за 2 квартал 2025 года Цифры сильные рост чистой прибыли в 2 раза год к году что выше консенсус прогноза примерное на 21 Какую роль в этом сыграл ИИ Вот что обсуждали на конференц звонке с инвесторами 1 Конкретные оценки эффективности ИИ давать не очень корректно и вот почему Если компания внедряет ИИ на уровне платформ то дополнительный эффект может существенно превышать оценки и более того расти в будущем То же самое касается и клиентских приложений 2 Если мы говорим о внедрении в операционку то есть о влиянии на бизнес в лоб то тут речь может идти о десятках миллиардов рублей Однако если масштабировать эффект на всю выручку у Т Технологий во 2 квартале 2025 года она составила 354 млрд руб влияние может быть более значительным 3 Самое важное в данном контексте это концепция развития ИИ в отдельно взятой компании и ее применение на практике Например Т Технологии фокусируются на экономической эффективности адаптации открытых моделей за счет глубокого дообучения Так на одну из моделей Т Pro 2 0 компания потратила всего 120 млн руб и она привела к росту эффективности в ряде операционных процессов Это совсем небольшая сумма особенно если мы сравним с другими кейсами Например стоимость финального прогона для GPT 4 оценивается примерно в 40 млн около 3 млрд руб Яндекс в 2023 году тратил на подобные проекты больше 10 млрд руб в год а Сбер и того больше Что имеем в сухом остатке Т Технологии продолжают показывать кратный рост финансовых показателей При этом компания демонстрирует высокую эффективность как бизнеса в целом так и инвестиций в ИИ И прибыльно и в ногу со временем российский рынок bitkogan

Генеративный ИИ переходит в практику промышленной эксплуатации Фонд Сколково представил исследование внедрения генеративного ИИ в различных отраслях промышленности на основе анализа текущей мировой и отечественной практик Изучено свыше 150 кейсов применения GenAI зарубежными и российскими компаниями в различных сферах машиностроении металлургии биотехнологиях химической и нефтехимической промышленности электроэнергетике и ТЭК наиболее показательные из которых рассмотрены в отчете В апреле Сколково запустил программу ProGenAI по развитию и распространению генеративного искусственного интеллекта в различных отраслях Вместе с нашими партнерами ведущими научными центрами отечественными вендорами LLM интеграторами и стартапами мы собрали экспертизу для поддержки внедрений генеративного ИИ на всех этапах от НИОКР до масштабирования на предприятии В исследовании мы объединили различные кейсы в типовые сценарии применения и поделились экспертизой практиков сообщил Сергей Дутов директор по корпоративным инновациям Фонда Сколково подписаться niiet