Новый доклад Массачусетского технологического института "Разрыв в генеративном ИИ: состояние делового ИИ в 2025 году".

• Высокий процент освоения и низкая эффективность трансформации: Инструменты общего назначения, такие как ChatGPT, были широко опробованы и испытаны, и существует лишь несколько корпоративных приложений, которые были глубоко интегрированы в основные бизнес-процессы и вызвали существенные изменения. В целом по отраслям наблюдается отсутствие ожидаемых структурных инноваций и прорывов.
• Дилемма перехода от опытного производства к серийному: Успех корпоративных инструментов ИИ, созданных по индивидуальному заказу, на этапе от проверки концепции до полного развертывания крайне низок: только 5% проектов достигает масштаба, а подавляющее большинство остается на стадии пилотирования.
• Неправильная ориентация на инвестиции: Большая часть денег идет на фронт-офисные функции, которые хорошо заметны (например, маркетинг и продвижение), в то время как области автоматизации операционной деятельности бэк-офиса (например, финансовая обработка, оптимизация закупок), которые имеют реальный потенциал для высокой отдачи от инвестиций, не уделяется достаточного внимания.
• Феномен теневого ИИ выходит на первый план:: Сотрудники 90% используют инструменты искусственного интеллекта для выполнения рабочих задач через личные кабинеты, и эффективность и удовлетворенность от их использования значительно превышает аналогичные показатели официально закупленной системы предприятия, что свидетельствует о неприменимости формального проекта.

Коренная причина разрыва между GenAI

Согласно отчету, причина разрыва кроется в "недостатках обучения" существующих систем, а не в технологиях, данных или нормативных ограничениях. Существующие корпоративные инструменты ИИ, как правило, не обладают памятью и адаптивными возможностями, не могут постоянно совершенствоваться на основе обратной связи, не могут быть эффективно интегрированы в конкретные рабочие процессы и нуждаются в ручном перенаправлении при каждом взаимодействии. На самом деле пользователям нужен интеллектуальный партнер для совместной работы, способный накапливать знания и постоянно развиваться, а не механический инструмент, который нужно каждый раз обучать с нуля. Отсутствие возможности эволюции стало основным препятствием для масштабирования проектов.

Решение проблемы разделения GenAI

Поставщик услуг искусственного интеллекта

• Стратегия глубокой вертикальной кастомизацииПоставщики генеративного ИИ отказываются от обобщенной модели разработки продуктов, погружаются в нишевые области и предлагают глубокие индивидуальные решения для конкретных бизнес-сценариев с высокой стоимостью. Сосредоточившись на болевых точках вертикальных отраслей, они создают специализированные и точные системы продуктов для формирования дифференцированного конкурентного преимущества на рынке.
• Постоянное наращивание эволюционного потенциалаСосредоточившись на разработке агентных систем искусственного интеллекта с функциями памяти и возможностью непрерывного обучения, мы создали интеллектуальные инструменты, которые могут оптимизироваться и развиваться в процессе использования. На основе создания механизма обучения с обратной связью и системы накопления знаний система может адаптироваться к изменениям в бизнес-среде и реализовать более интеллектуальные характеристики продукта.
• Создание экосистемы доверия: Создайте систему подтверждения доверия, основанную на доказательстве эффективности, установив стратегическое сотрудничество с отраслевыми органами, системными интеграторами и экспертными сетями. Замените простую демонстрацию функций реальными примерами и проверяемыми данными об эффективности, чтобы установить долгосрочные и стабильные доверительные отношения с клиентами.

бизнес-пользователь

• Закупки, ориентированные на бизнес-ценности:: Измените философию закупок предприятий, чтобы рассматривать ИИ как услугу, обеспечивающую ценность для бизнеса. Установите критерии закупок, ориентированные на бизнес-результаты, возложите на поставщиков ответственность за результаты внедрения и убедитесь, что инвестиции в технологии приносят измеримую ценность для бизнеса.
• Внедрение под руководством бизнеса: Предоставьте бизнес-подразделениям право играть ведущую роль в проектах ИИ, при этом за выбор технологии и продвижение внедрения будет отвечать команда, которая лучше всего понимает потребности бизнеса. Создайте механизм глубокой интеграции бизнеса и технологий, чтобы обеспечить высокую совместимость решений ИИ с реальным рабочим процессом и избежать разрыва между технологиями и бизнесом.
• Стратегия реконструкции с возвратом инвестицийПерераспределить приоритеты инвестиций, направив ресурсы на автоматизацию операционной деятельности в бэк-офисе и сосредоточившись на количественно измеримых выгодах от замещения расходов на внешние услуги с помощью технологий искусственного интеллекта. Создать систему оценки инвестиций, ориентированную на экономию затрат и повышение эффективности, чтобы инвестиции приносили поддающуюся проверке отдачу.

Тенденции будущего развития

• Отчетные прогнозыТехнология ИИ будет развиваться в направлении Agentic Web - связанной экосистемы из множества систем ИИ, способных к автономному обнаружению, переговорам и сотрудничеству, что в корне изменит методы работы бизнеса.
• окончательное заключение: Окно времени для преодоления разрыва между GenAI сужается. Конкурентное преимущество будущего будет принадлежать организациям, которые смогут создать наиболее самообучающиеся и понимающие бизнес системы, а не компаниям, которые просто обладают передовыми алгоритмами. Организациям необходимо отказаться от использования статичных инструментов и выбрать интеллектуальных партнеров, способных к совместной эволюции.

Адрес для скачивания справочных материалов

Отчет "The Generative AI Divide: the State of Business Artificial Intelligence 2025" скачать:https://url23.ctfile.com/f/65258023-8419097497-74f1b1?p=8894 (Код доступа: 8894)