Согласно последним исследованиям, до 70% компаний в Великобритании уже интегрировали искусственный интеллект в свои бизнес-процессы или планируют сделать это в ближайшее время. Аналитики прогнозируют, что 2026 год станет периодом, когда руководство начнет требовать от ИТ-директоров и технических специалистов подтверждения реальной финансовой отдачи от вложенных средств. Однако эксперты отмечают, что текущие попытки измерить эффективность технологий на уровне отдельных инструментов часто приводят к неверным выводам.
Ошибочный подход к измерению возврата инвестиций
Концентрация на стоимости каждой отдельной лицензии или рабочего места не всегда является признаком финансовой дисциплины. В отраслевых обзорах указывается, что зачастую это признак отсутствия четкой стратегии: невозможно рассчитать прибыль от решения, если изначально не была сформулирована конкретная задача. Многие организации внедряли ИИ-инструменты под давлением рынка или из желания соответствовать имиджу инновационной компании, не имея при этом четкого плана применения технологий.
Вместо вопроса «какую прибыль принес этот инструмент?», бизнесу следует спрашивать: «создали ли эти инвестиции реальную ценность для компании?». Попытки оценить ИИ как обычное программное обеспечение вроде CRM-системы мешают увидеть более глубокие изменения в процессах принятия решений.
Разница между «инструментальным» и «проблемным» подходом
Эксперты выделяют две принципиально разные модели внедрения технологий, от которых зависит итоговая эффективность:
- Инструментальный подход: постановка задачи в стиле «нам нужно внедрить генеративный ИИ в службу поддержки». В этом случае целью становится сам факт внедрения, что делает оценку окупаемости практически невозможной.
- Проблемный подход: формулировка конкретной боли бизнеса, например: «наши агенты тратят 40% времени каждого звонка на поиск информации в трех разных системах, и мы хотим сократить это время вдвое». Здесь показатель окупаемости заложен в саму задачу, и успех ИИ-системы легко измерим.
Человеческий фактор как скрытая область прибыли
Даже правильно сформулированная задача не принесет результата без инвестиций в человеческий капитал. По данным тестирований, этап подготовки персонала — обучение, перепроектирование рабочих процессов и время на адаптацию — часто оказывается недофинансированным. В новостных материалах отмечается, что когда разговор окупаемости сводится только к финансовым показателям, работа с кадрами воспринимается как накладные расходы. На самом деле именно здесь формируется основной возврат инвестиций.
Сотрудники, понимающие возможности и ограничения ИИ, принимают более качественные решения. Коллектив, вовлеченный в процесс проектирования изменений, а не просто получивший доступ к новому софту, демонстрирует более высокий уровень принятия технологий и реальную, а не фиктивную производительность.
Будущее метрик: от ассистентов к автономным агентам
Вопрос измерения эффективности станет еще более острым при переходе от ИИ-помощников к автономным агентам. Если «копилоты» (ассистенты) позволяют ускорить выполнение отдельных задач, таких как написание документа или поиск ответа, то автономные системы способны планировать действия и запускать целые рабочие циклы.
В такой среде метрики, основанные на скорости выполнения разовых операций, станут неактуальными. Компании будут оценивать не то, насколько быстрее стала выполняться конкретная задача, а то, стал ли весь бизнес-процесс более устойчивым, прозрачным и масштабируемым. Победителями в 2026 году станут те организации, которые научатся измерять результаты на уровне способностей бизнеса, а не на уровне подписок на программное обеспечение.