Бум ИИ заставляет компании переосмыслить подход к оценке бизнес-ценности

Искусственный интеллект быстро превратился в приоритетную задачу для руководства компаний, стимулируя значительные инвестиции в самых разных отраслях. Тем не менее, обсуждения окупаемости инвестиций (ROI) зачастую по-прежнему привязаны к привычным привычкам приобретения ПО, при которых успех оценивается по количеству входов в систему, подпискам или производительности отдельного приложения. Такой подход может упускать из виду более широкое операционное влияние, которое ИИ способен оказывать на всю организацию. Поскольку компании продолжают наращивать свои инвестиции в ИИ, многие руководители начинают задаваться другим вопросом: оценивают ли они ценность ИИ с правильной точки зрения?

Недавние исследования показывают, что эта дискуссия приобретает все большее значение. Согласно отчету KPMG Global AI Pulse за I квартал 2026 года, 95% опрошенных организаций разработали стратегию в сфере ИИ, в то время как лишь 8% сообщают о достижении установленной окупаемости инвестиций. Хотя многие организации уже отмечают ощутимую бизнес-ценность, эти результаты иллюстрируют заметный разрыв между широким внедрением и стабильно реализуемыми результатами в масштабах всего предприятия.

Между тем, в ходе квартального опроса KPMG по вопросам ИИ выяснилось, что 78% руководителей считают трудности с количественной оценкой косвенных или долгосрочных выгод одной из главных проблем при демонстрации рентабельности ИИ, наряду с нехваткой навыков и сложностями при масштабировании. Эти выводы свидетельствуют о том, что многие организации все еще совершенствуют методы определения и оценки успеха внедрения ИИ.

Более широкие рыночные условия добавляют еще один аспект к этой дискуссии. В 29-м глобальном исследовании мнений руководителей высшего звена компании PwC отмечается, что уверенность генеральных директоров в росте доходов в краткосрочной перспективе снизилась по мере того, как организации сталкиваются с неравномерной отдачей от ИИ на фоне более широких экономических и операционных нагрузок. В то же время Экономический индекс Anthropic за 2026 год призывает организации оценивать искусственный интеллект исходя из сложности и экономической ценности выполняемой работы, а не полагаться исключительно на широкие показатели внедрения. Такой подход смещает фокус внимания с простого использования на понимание того, как ИИ способствует значимой бизнес-деятельности.

Джон Веберг (Jon Weberg), генеральный директор компании Profitalize, специализирующейся на инфраструктуре роста с интеграцией ИИ, считает, что многие организации сталкиваются с этим несоответствием из-за того, что ИИ часто преподносится как очередная покупка программного обеспечения, а не становится частью операционного фундамента организации. «ИИ становится значительно более ценным, когда каждое решение имеет контекст, — говорит он. — Контекст растет благодаря связанным системам, общей информации и непрерывному обучению. Когда интеллект работает внутри изолированных сред, каждый инструмент отвечает за решение лишь небольшой части проблемы».

С его точки зрения, дискуссия выходит за рамки самих технологий. Многие предприятия по-прежнему функционируют через разрозненные отделы, независимые структуры отчетности и несвязанные рабочие процессы. Внедрение отдельных ИИ-приложений в эти существующие условия иногда может лишь укрепить эти барьеры вместо создания более прочного сотрудничества.

Маркетинг, продажи, отдел работы с клиентами и операционные службы могут использовать специализированные ИИ-решения, однако каждая платформа вырабатывает собственные данные, рекомендации и приоритеты. Человеческие команды часто преодолевают эти разрывы посредством общения и опыта. ИИ-системы же зависят от общих данных и скоординированной архитектуры для достижения аналогичной осведомленности в масштабах всей организации.

Это наблюдение подтолкнуло Веберга к разработке концепции ИИ-синтеза (AI Synthesis) — подхода, который рассматривает искусственный интеллект как связанную операционную инфраструктуру, а не как набор независимых приложений. По его мнению, наибольшие возможности открываются тогда, когда функции ИИ делятся информацией между отделами, создавая непрерывные циклы обратной связи, которые позволяют аналитическим данным из одной части бизнеса формировать решения в других областях. Маркетинговая активность может обогатить беседы с клиентами в процессе продаж, взаимодействие с покупателями может повлиять на будущие кампании, а операционные данные могут направлять стратегическое планирование в рамках единой среды.

«Если бизнес создаст единый непрерывный диалог между всеми функциями, ИИ сможет начать улучшать организацию в целом, вместо того чтобы оптимизировать изолированные задачи, — отмечает Веберг. — Люди остаются центральным элементом процесса, поскольку именно расстановка приоритетов, контроль и руководство придают системе смысл. ИИ приносит наибольшую пользу тогда, когда каждый сектор бизнеса учится вместе со всеми».

Эта философия отражает карьерный путь самого Веберга. Будучи цифровым маркетологом во втором поколении, он начал создавать веб-сайты и растить аудиторию в сети еще в детстве, прежде чем заняться партнерским маркетингом и бизнес-консалтингом в самых разных отраслях. Этот опыт неизменно обнажал схожую закономерность.

Инициативам по росту часто уделялось значительное внимание, в то время как коммуникация между отделами создавала возможности для более тесной координации. Консультации с организациями разного масштаба укрепили его мнение о том, что многие проблемы масштабирования берут свое начало в операционных связях между командами, а не внутри отдельных департаментов. Это видение легло в основу компании Profitalize, созданной для поддержки бизнесов, стремящихся к более единой основе на базе ИИ, а не к расширяющемуся набору несвязанных между собой программных продуктов.

Более широкий рынок движется в схожем направлении. Продолжающиеся инвестиции в экосистему ИИ отражают растущую уверенность в том, что искусственный интеллект останется неотъемлемым компонентом бизнес-стратегии. По мере расширения сферы применения организации будут все сильнее выделяться на рынке за счет того, насколько эффективно ИИ поддерживает сотрудничество, обмен знаниями, управление и непрерывное совершенствование на уровне всего предприятия. Человеческий контроль также остается важнейшей частью этого уравнения, гарантируя, что обратная связь, политика компании и приоритеты организации будут направлять автоматизированное принятие решений по мере развития возможностей технологии.

Следующий этап внедрения ИИ может сделать акцент на интегрированных бизнес-системах, которые одновременно укрепляют все функции. Вместо независимой оценки каждого приложения руководителям предстоит понять, как информация перемещается по организации и как ИИ способствует формированию общего операционного понимания.

В этой среде ИИ перестает быть упражнением по выбору программного обеспечения. Он становится вопросом организационной архитектуры и способности объединять людей, процессы и технологии в рамках единой структуры.

Те компании, которые выстроят взаимосвязанные системы, где интеллект, данные и человеческий рассудок подкрепляют друг друга, окажутся в лучшем положении для извлечения ценности, выходящей за рамки традиционных метрик ROI. Рассмотрение ИИ как части операционного фундамента, а не как набора разрозненных инструментов, в конечном итоге может определить следующую эру эффективности бизнеса.