Большинство компаний застряли на этапе разрозненных ИИ-экспериментов. Исследование Bain показывает, как лидеры рынка строят проприетарный интеллект для долгосрочного преимущества.
3 мин
Суть
Согласно последнему исследованию Bain, около 80% генеральных директоров (CEO) недовольны темпами внедрения искусственного интеллекта в своих компаниях. Данные показывают, что 85% организаций испытывают серьезные проблемы с реализацией ИИ-стратегий. Главная причина заключается в том, что большинство руководителей управляют портфелем разрозненных пилотных проектов и точечных инструментов продуктивности, ошибочно принимая это за полноценную трансформацию бизнеса. Разрыв между лидерами и отстающими стремительно увеличивается.
Контекст
В предыдущие технологические волны, такие как переход в облако или цифровизация, компании могли позволить себе выжидательную позицию. Отставание можно было компенсировать позже, наняв правильного вендора или увеличив бюджет. С искусственным интеллектом, особенно с агентными системами (agentic AI), этот подход не работает. Агенты способны планировать многоэтапные задачи, взаимодействовать с системами через интерфейсы программирования приложений (API) и действовать от лица бизнеса. Преимущество здесь накапливается с первого дня благодаря механизмам обратной связи, и цена промедления — это не просто задержка, а технологический разрыв, который со временем становится невозможно преодолеть.
Детали
The barriers CEOs cite most are capability and focus, not technology limits: 43% point to a lack of in-house expertise and tools, 41% to being stuck on local pilots rather than broad transformation, and 39% to company data and platforms not being ready to adopt AI at scale.
Компании, вырывающиеся вперед, не просто двигаются быстрее. Они создают «проприетарный интеллект» — уникальную систему, состоящую из трех невидимых для конкурентов компонентов. Во-первых, это проприетарные данные: накопленная история взаимодействий с клиентами и операционных результатов. Во-вторых, это закодированные рабочие процессы: институциональные знания компании, встроенные в ИИ-агентов, которые масштабируют эти знания. В-третьих, это архитектура обучения: системы обратной связи от людей и алгоритмов, благодаря которым каждое новое применение модели делает ее умнее.
Для достижения этого лидеры принимают семь ключевых решений. Они мыслят горизонтом нескольких лет, а не кварталов. Они концентрируются на 3-5 крупных ставках, где ИИ меняет экономику бизнеса, вместо десятков мелких тестов. Они инвестируют в собственные данные и семантический слой до создания агентов. Они строят внутренний слой оркестрации, не отдавая эту функцию одному внешнему вендору. Они перестраивают сами принципы работы, а не просто добавляют ИИ поверх старых процессов. Наконец, они внедряют системы непрерывного обучения и создают параллельную структуру управления рисками.
Анализ
Два десятилетия аутсорсинга и перехода на программное обеспечение как услугу (SaaS) привели к тому, что многие крупные корпорации утратили внутренние навыки разработки. Однако агентный ИИ требует именно этого: вы не можете просто купить готовый корпоративный слой оркестрации, его нужно строить под конкретный бизнес. Например, финансовая платформа Ramp создала собственную внутреннюю ИИ-инфраструктуру Glass, чтобы сохранять контекст и масштабировать удачные решения сотрудников на всю компанию. Как отмечают руководители, внутренняя продуктивность — это защитный ров бизнеса, и его нельзя отдавать стороннему поставщику.
Перспектива
Успех ИИ-трансформации все больше зависит от личного участия первых лиц компании. Это не та задача, которую можно полностью делегировать техническому директору. Генеральные директора успешных компаний лично используют ИИ в своей работе, задают вектор развития и выстраивают доверительный диалог с командой. Время покажет, смогут ли традиционные корпорации восстановить свои инженерные компетенции, но окно возможностей для создания проприетарного интеллекта стремительно закрывается.
Истинное лидерство в ИИ достигается не запуском множества пилотных проектов, а созданием проприетарного интеллекта — уникальной связки данных, рабочих процессов и систем обучения, которую невозможно скопировать.
В отличие от облачных технологий, отставание во внедрении агентного ИИ невозможно компенсировать позже простым увеличением бюджета, так как преимущество алгоритмов накапливается с первого дня использования.
