Миллионы на ветер: почему искусственный интеллект не приносит бизнесу прибыль

Массовое внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы обернулось масштабным разочарованием. Согласно новому исследованию Массачусетского технологического института, 95 % корпоративных проектов на базе GenAI не принесли измеримой финансовой отдачи. «ФедералПресс» рассказывает, в чем причина данного провала.

Почему бизнес-проекты с ИИ терпят крах

Инвестиции в генеративный искусственный интеллект бьют все рекорды, однако для подавляющего большинства компаний они остаются лишь дорогостоящей иллюзией сообщает портал ZDNet. Данные исследования) демонстрируют, что лишь 5 % пилотных внедрений приносят миллионы, в то время как остальные 95 % не оказывают никакого влияния на прибыли и убытки. И в основе этого провала лежит не технологическая слабость алгоритмов.

Главной причиной краха, по мнению ученых, стала организационная бюрократия и неверный подход к интеграции. Руководители компаний, очарованные маркетинговыми обещаниями, пытаются навязать технологии сверху, жестко встраивая их в существующие рабочие процессы. Это приводит к обратному эффекту: вместо того чтобы быть катализатором, ИИ становится помехой, ломая отлаженные годами процессы. Системы не всегда способны адаптироваться к специфике организации, а их неспособность обучаться на основе обратной связи и запоминать контекст делает их статичными и бесполезными в долгосрочной перспективе.

Второй критической ошибкой является ошибочный выбор задач для автоматизации. Многие компании ожидали мгновенного роста. Однако успешные 5 % сфокусировались на автоматизации рутинных «бэк-офисных» операций: обработке документов, первичном анализе данных, сортировке запросов. Исследование делает однозначный вывод: будущее за не самыми яркими, но адаптивными моделями, способными обучаться внутри конкретного процесса, а не за тотальным внедрением «сверху вниз». Текущая ситуация создает огромное давление на корпоративную культуру, заставляя компании внедрять ИИ ради самого факта внедрения, что в итоге ведет их в тупик.

Как правильно использовать нейросети уже сегодня

Несмотря на корпоративные провалы, потенциал нейросетей для решения конкретных прикладных задач огромен. В 2025 году арсенал доступных инструментов позволяет значительно повысить личную эффективность, если использовать их точечно и осознанно.

Для работы с текстом идеально подходит ChatGPT от OpenAI. Этот сервис уже стал универсальным помощником для генерации идей, написания черновиков статей, подготовки планов и даже решения сложных учебных задач. Важно воспринимать его не как финального исполнителя, а как интеллектуального партнера, чью работу необходимо проверять и редактировать.

Для поиска достоверной информации, особенно в академической среде, незаменим Perplexity AI. В отличие от традиционных поисковиков, он не просто выдает ссылки, а структурирует ответ, сразу указывая проверенные источники, что критически важно для студентов и исследователей.

Качество текста на английском языке улучшит Grammarly. Этот инструмент вышел далеко за рамки простой проверки орфографии, предлагая глубокий анализ стиля, тональности и ясности изложения. Для визуализации идей существует Midjourney, создающий изображения по текстовому описанию. Это ресурс для дизайнеров, маркетологов и всех, кому нужен быстрый визуальный контент. Российским аналогом, хорошо работающим с запросами на русском языке, является Kandinsky 3.1. А для перевода лучше всего использовать нейросеть DeepL, которая справляется с задачами точнее и контекстуальнее многих конкурентов.

Что ждет специалистов в эпоху ИИ

Дискуссия о том, является ли искусственный интеллект помощником или угрозой для профессионалов, упирается не в саму технологию, а в компетенции конкретного специалиста. Эксперты считают, что ИИ станет незаменимым союзником для тех, кто глубоко разбирается в своей области и четко понимает цели своего творчества.

Такого рода специалисты смогут различать, где искусственный интеллект предоставил корректные и полезные результаты, а где допустил ошибки, и самостоятельно внесут необходимые правки. Однако аналитики предупреждают, что бесплатные версии нейросетей часто используют стандартные алгоритмы, делая их текст и изображения легко узнаваемыми. Клиент, обнаруживший такой шаблонный продукт, вряд ли останется доволен, что ударит по репутации исполнителя.

Таким образом, ИИ не отменяет экспертизу, а, наоборот, повышает ее ценность. В будущем прогресс будет связан не с полным замещением человека, а с грамотной автоматизацией отдельных процессов. В текстовой сфере нейросеть сможет готовить качественные статьи, но финальная проверка фактов и адаптация материала под аудиторию останутся за человеком. Искусственный интеллект становится лакмусовой бумажкой, которая отделяет настоящих профессионалов от дилетантов, усиливая первых и вытесняя вторых.

Рекомендуем также прочитать у «ФедералПресс» о том, что нейросеть может оставить без работы поэтов и композиторов.

Изображение сгенерировано нейросетью Kandinsky 3.1