Инвестиции в ИИ растут, но результаты остаются неясными... Мэкенси: «Проблемы управления важнее технологий»

Хотя инвестиции компаний в ИИ быстро растут, пока не так много организаций, которые отметили реальное улучшение результатов. Диагноз, сделанный на мероприятии Google Cloud Next 2026, был однозначным. Основная задача внедрения ИИ в компаниях сейчас — не сама технология, а вопрос «кто отвечает за это и как организовать работу».

Сутош Падхи, старший партнер McKinsey, отметил, что в недавних исследованиях около 90% ИИ-проектов не создают явной бизнес-ценности. Он объяснил, что генеральные директора и финансовые директора общими усилиями жалуются, что «расходы на ИТ продолжают расти, а рентабельность остается неясной».

Падхи считает, что эта проблема не только в технических ограничениях, а в отсутствии ответственности со стороны руководства. Когда ИИ перестает быть центральной частью стратегии всей компании и передается руководителям по информационным технологиям или аналитике данных, добиться результатов становится сложнее. Он отметил, что если при вопросе о прогрессе в ИИ руководство обращает взгляд к другим руководителям, то организация уже фактически потеряла направление.

По данным исследования McKinsey, только около 39% компаний отметили увеличение реальной прибыли благодаря инвестициям в ИИ. Это означает, что большинство еще не достигли «всесторонних результатов». В этом также виноваты сложные и запутанные данные. Внедренные в разные периоды системы ERP, не объединенные после слияний, а также разрозненная структура данных мешают эффективному использованию ИИ.

Больше сложных задач, чем простых

Падхи выделил распространенную ошибку — начинать с «легких задач». Запуск десятков небольших пилотных проектов, которые дают быстрый результат, не приведет к значимым изменениям, если они не распространятся на всю организацию. Наоборот, важно решать самые сложные и важные бизнес-проблемы, чтобы привлечь внимание и ресурсы, а также обеспечить управление изменениями и развитие компетенций.

Он подчеркнул, что необходимо сначала решать проблемы, которые напрямую влияют на ценность компании, чтобы привлечь внимание всех. Простые кейсы, даже успешные, часто воспринимаются внутри организации как «эксперименты на стороне» и не дают возможности масштабировать. Именно поэтому, несмотря на большое количество инвестиций в ИИ, результаты остаются размытыми — причина в этом.

Решения McKinsey и изменения в лидерстве

McKinsey предложила в качестве решения «управление и операционная система ИИ». Это структура, в которой ИИ интегрирован в рабочие процессы и связана с руководством от топ-менеджмента до исполнителей, что позволяет быстрее принимать решения. Особенно, по словам Падхи, компании, которые реализовали структуру цифрового двойника ключевых бизнес-процессов, могут сократить цикл вывода новых продуктов более чем на 70%.

Он также предсказал, что стандарты лидерства в будущем значительно изменятся. Руководители должны самостоятельно разбираться в технологиях, а не полагаться только на внешних специалистов или отделы. Важными станут скорость исполнения и человеческое суждение. Информацию можно получать проще, но как ее использовать и какие решения принимать — зависит от таких человеческих качеств, как эмпатия, доброжелательность и способность к принятию решений.

Эти слова особенно актуальны на фоне расширения «агентной инфраструктуры», которое сейчас активно продвигает Google Cloud. В то время как конкуренция за инвестиции в ИИ продолжает разгораться, эксперты считают, что успех будет зависеть не столько от модели, сколько от организации и лидерства. В конечном итоге, главный вопрос этого технологического цикла — не «внедрили ли ИИ», а «сделали ли его частью управленческой системы».