Лидеры Microsoft, Verizon и Allianz обсудили в Давосе проблему оценки ROI искусственного интеллекта. Внедрение ускоряется, но четкие метрики успеха остаются вызовом.
3 мин
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы продолжает ускоряться, но перед руководителями компаний встает фундаментальный вопрос: как точно измерить возврат инвестиций (ROI) от этих технологий? На недавней панели в Давосе, организованной Harvard Business Review и Egon Zehnder, лидеры таких гигантов, как Microsoft, Verizon, Allianz, Schneider Electric и Mahindra, обсудили эту проблему. Главный вывод дискуссии: несмотря на очевидное влияние AI на перестройку работы, многие компании все еще испытывают трудности с определением четких финансовых метрик успеха и ответственным масштабированием технологий.
Если несколько лет назад главной задачей бизнеса было просто «начать использовать AI», чтобы не отстать от конкурентов, то к 2026 году фокус сместился. Период экспериментов и пилотных проектов заканчивается. Инвесторы и советы директоров требуют конкретных доказательств эффективности. Проблема заключается в том, что традиционные метрики ROI, применимые к закупке оборудования или стандартного ПО, не всегда работают с AI. Эффект от внедрения часто проявляется не только в прямой экономии средств, но и в качественных изменениях: улучшении клиентского опыта, ускорении принятия решений или создании новых продуктов, которые сложно оценить в моменте.
Участники дискуссии отметили несколько ключевых аспектов, которые сейчас находятся в центре внимания:
Сложность оценки окупаемости AI заключается в его системном характере. Например, внедрение генеративного помощника для программистов (подобного GitHub Copilot) может ускорить написание кода на 30-50%. Но если узким местом в компании является не написание кода, а тестирование или согласование требований, то общий цикл выпуска продукта не ускорится, и прямая прибыль не вырастет.
Истинный ROI часто скрыт в «невидимых» улучшениях: предотвращении ошибок, которые могли бы стоить дорого, или в способности обрабатывать объемы данных, которые раньше просто игнорировались. Компании, которые пытаются применять старые шаблоны оценки эффективности к новым когнитивным технологиям, рискуют либо недооценить потенциал, либо разочароваться в результатах раньше времени.
В ближайшем будущем мы увидим появление новых стандартов отчетности для AI-проектов. Вероятно, метрики сместятся от чисто финансовых (экономия затрат) к стратегическим (скорость выхода на рынок, индекс инноваций, удержание клиентов). Компании, которые научатся связывать внедрение AI с долгосрочными бизнес-целями, а не с краткосрочной оптимизацией бюджета, получат наибольшее преимущество. Вопрос «Какой ROI у AI?» трансформируется в вопрос «Какова стоимость отказа от AI?» в условиях, когда конкуренты уже перестроили свои процессы.
Бизнес переходит от слепого внедрения AI к жесткому требованию доказательств окупаемости, но старые метрики для этого не подходят.
Прямая экономия денег перестает быть главной метрикой; компании начинают оценивать ROI через призму снижения рисков и стратегической устойчивости.
