Аналитическое агентство Gartner предупреждает о рисках бесконтрольных инвестиций в ИИ и предлагает три стратегии для получения реальной бизнес-отдачи от технологий.
2 мин
К 2026 году уровень внедрения искусственного интеллекта в корпоративном секторе достиг 80%, увеличившись вдвое по сравнению с 2024 годом. Однако за этим стремительным ростом скрывается серьезная управленческая проблема: бизнес часто не понимает, как измерить реальную отдачу от этих технологий и контролировать сопутствующие расходы.
Аналитическое агентство Gartner опубликовало данные исследования, которые показывают опасный разрыв между энтузиазмом и финансовой дисциплиной. Лишь каждый пятый руководитель по данным и аналитике обеспокоен тем, что неопределенные затраты могут свести на нет всю ценность от внедрения ИИ.
Следствием такой беспечности стало то, что только 44% организаций внедрили финансовые ограничения или практики управления затратами на ИИ (AI FinOps). Эксперты предупреждают, что в условиях разговоров о возможном «пузыре» на рынке искусственного интеллекта, руководителям необходимо срочно сместить фокус с экспериментов на доказательство окупаемости инвестиций (ROI).
По мнению аналитиков Gartner, традиционный финансовый расчет ROI здесь не работает. Они предлагают концепцию из трех направлений, которая помогает безопасно провести организацию через турбулентность рынка.
Первое направление — формирование амбиций и видения. Постоянные эксперименты без четкой цели ведут к отставанию. Руководителям необходимо переосмыслить влияние ИИ на работу с данными и заранее просчитывать скрытые издержки. Gartner называет этот подход «возвратом от интеллекта» (return on intelligence), где ценность складывается из машинных алгоритмов и интуиции команды.
Второе направление — укрепление фундамента. Ожидать, что генеративные модели (GenAI) компенсируют годы накопленного технического долга и разрозненность команд — это принятие желаемого за действительное. ИИ требует качественных данных. Без единого контекстного слоя, который предотвращает галлюцинации моделей и утечки информации, внедрение останется просто дорогой игрушкой. Это направление обеспечивает «возврат от целостности» (return on integrity).
Третье направление — расширение возможностей людей. Технологии развиваются быстрее, чем способность сотрудников адаптироваться к ним. Фокус должен сместиться с изменения должностных инструкций на развитие конкретных навыков. Инвестиции в управление изменениями и создание гибридных команд, где человек работает в связке с алгоритмом, дают «возврат от инвестиций в людей» (return on individuals).
Анализ этих данных показывает важный сдвиг в индустрии. Период слепого внедрения нейросетей ради самого факта их наличия заканчивается. Наступает этап зрелости, когда инфраструктура, чистота данных и готовность персонала становятся важнее самих моделей.
В ближайшем будущем компаниям придется существенно пересмотреть свои бюджеты. Те организации, которые продолжат игнорировать скрытые расходы на ИИ и не смогут выстроить прозрачную систему оценки результатов по трем предложенным векторам, рискуют столкнуться с жесткой оптимизацией и разочарованием инвесторов.
Большинство компаний внедряют ИИ вслепую, не контролируя скрытые расходы, что требует срочного перехода к системному измерению окупаемости.
Окупаемость инвестиций в ИИ (ROI) больше нельзя измерять только деньгами. Gartner предлагает оценивать возврат от машинного интеллекта, целостности корпоративных данных и развития навыков сотрудников.
