Как GenAI формирует будущее бизнеса: ключевые выводы из отчета NTT DATA за 2025 год

NTT DATA’s latest Global GenAI Report, основанный на обширном опросе 2,307 руководителей из 34 стран, предоставляет подробный анализ того, как Generative AI (GenAI) переопределяет бизнес-ландшафты в 2025 году. С респондентами из 12 отраслей, включая автомобильную промышленность, банковское дело, здравоохранение и производство, этот отчет проливает свет на трансформационный потенциал и проблемы GenAI, когда организации переходят от экспериментов к интеграции. Покрывая глобальные рынки от Северной Америки до Азиатско-Тихоокеанского региона, результаты предлагают четкое представление о влиянии GenAI на стратегию, рабочую силу, технологии, этику и устойчивость.

Настроенность GenAI: гайп или реальность

Решительный 96% руководителей высшего звена считают GenAI революционной технологией с долгосрочным потенциалом, но есть некоторый скептицизм относительно немедленной окупаемости инвестиций. Хотя почти половина респондентов остается осторожной относительно немедленных выгод, 68% выражают оптимизм относительно потенциала GenAI трансформировать отрасли. Заметно, что 97% организаций активно планируют дальнейшие инвестиции, подчеркивая сдвиг от рассмотрения GenAI как “хорошо, если” к критически важному стратегическому активу.

Стратегическая трансформация: переход от экспериментов к ядру стратегии

Одним из наиболее заметных выводов отчета является сдвиг от фрагментированных экспериментов к намеренным, сосредоточенным стратегиям GenAI. Хотя 83% респондентов сообщают о наличии определенной стратегии GenAI, 49% еще не выровняли ее полностью с общими бизнес-целями. Ключевые факторы, мотивирующие принятие GenAI, включают:

• Увеличение производительности: Почти все генеральные директора (96%) считают, что GenAI повысит производительность.
• Улучшение соблюдения требований: 80% организаций стремятся повысить соблюдение процессов и нормативных требований с помощью GenAI.
• Улучшение опыта клиентов и сотрудников: Основные области фокусировки GenAI включают персонализированную службу, поддержку сотрудников и улучшение соблюдения требований.
• Операционная эффективность: Применения GenAI в автоматизации и улучшении процессов являются приоритетом во всех секторах.

Отраслевые мотивы варьируются, но многие разделяют фокус на производительность, соблюдение требований и оптимизацию опыта. Например, автомобильные компании отдают приоритет контролю качества, оценке рисков и автоматизации, в то время как банковский и инвестиционный секторы фокусируются на управлении рисками и обнаружении мошенничества.

Создание посвященных команд GenAI

Организации, инвестирующие в посвященные команды GenAI, сообщают о значительно более высоком уровне удовлетворенности своими усилиями по ИИ. Почти 80% респондентов говорят, что они либо уже создали, либо строят экспертные команды GenAI. Заметно, что те, у кого уже есть установленные команды GenAI, в три раза более вероятно выражают удовлетворенность по сравнению с теми, кто еще находится на этапе планирования. Правительственный, страховой и сектор жизни являются лидерами в создании этих экспертных команд, в то время как образование и розничная торговля имеют более медленный темп принятия. Компании активно признают, что экспертиза в области GenAI имеет решающее значение для успешных и масштабируемых реализаций.

Технологические проблемы: пробелы в инфраструктуре и необходимость облачных решений

Технологические ограничения, особенно вокруг устаревших систем, представляют собой значительные препятствия. Устаревшая инфраструктура является заметным препятствием, с 90% респондентов, указывающих на то, что устаревшие системы ограничивают их потенциал GenAI. Только 45% считают, что они в настоящее время имеют необходимую инфраструктуру для поддержки GenAI. Облачные решения появляются как предпочтительный подход, с 81% респондентов, рассматривающих их как необходимые для масштабируемых и эффективных приложений GenAI. CIO и CTO переоценивают архитектуру ИТ, особенно пограничные вычисления и облачные вычисления, чтобы удовлетворить растущим требованиям GenAI.

Безопасность и этические проблемы: баланс инноваций с ответственностью

По мере того, как GenAI становится все более интегрированным в функции предприятия, этические соображения и риски безопасности становятся главными проблемами. Безопасность является основной заботой, с 89% руководителей высшего звена, выражающих обеспокоенность по поводу рисков безопасности, связанных с GenAI. Только 45% сообщают, что их стратегии кибербезопасности и GenAI полностью согласованы, подчеркивая пробел, который компании должны устранить, чтобы сбалансировать риск и инновации. Ответственность руководства также становится приоритетом, с 82% респондентов, подчеркивающих необходимость назначения ответственного руководителя для этики и управления GenAI.

Влияние на рабочую силу: обучение и повышение квалификации в эпоху GenAI

Одной из ключевых проблем, выявленных в отчете, является пробел в навыках: две трети организаций признают, что сотрудники в настоящее время не обладают навыками для полного использования GenAI. Чтобы решить эту проблему, более половины компаний, участвовавших в опросе, инвестируют в обучение, специфичное для GenAI. Заметно, что организации, инвестирующие в повышение квалификации сотрудников, сообщают о значительных улучшениях в удовлетворенности и удержании сотрудников, с 93% заявляющих, что развертывания GenAI положительно повлияли на эти показатели.

В отношении конкретного развития навыков 64% респондентов подчеркивают внутренние навыки разработки GenAI как критическую потребность, и лучшие организации активно строят эти компетенции. Кроме того, инструменты, такие как прогностический анализ, системы управления решениями и ИИ-ориентированные чат-боты, являются среди наиболее часто запланированных решений GenAI, направленных на улучшение опыта сотрудников.

Устойчивость и GenAI: баланс воздействия на окружающую среду с инновациями

Хотя GenAI приносит выгоды в производительности, его высокие требования к ресурсам часто противоречат целям устойчивости. Согласно отчету, три четверти респондентов считают, что их цели GenAI противоречат целям устойчивости, особенно из-за энергозатратной природы операций GenAI. Хотя 94% респондентов поддерживают использование возобновляемых источников энергии для GenAI, 75% признают несоответствие между стратегиями GenAI и устойчивости. Это противоречие подчеркивает важность нахождения экологически ответственных подходов к реализации GenAI, включая энергосберегающие практики управления данными.

Перспективы будущего: небольшие языковые модели, многомодальные подходы и агенты ИИ

Взглянув вперед, отчет указывает, что следующая фаза GenAI будет включать небольшие языковые модели (SLM) и многомодальные подходы ИИ для уточнения принятия решений и прогностической точности. Растет интерес к “агентике”, области, где агенты, управляемые ИИ, независимо решают сложные задачи. По мере того, как технология созревает, организации фокусируются на разработке приложений GenAI, которые не только автоматизируют, но и независимо решают сложные проблемы.

Ключевые рекомендации для организаций, чтобы ориентироваться в ландшафте GenAI

Чтобы добиться успеха с GenAI, NTT DATA рекомендует организациям сосредоточиться на нескольких ключевых областях:

1. Стратегическое выравнивание: Обеспечить, чтобы стратегии GenAI были полностью интегрированы с общими бизнес-целями.
2. Модернизация инфраструктуры: Улучшить инфраструктуру ИТ для поддержки масштабируемых приложений GenAI, особенно через облачные решения.
3. Развитие рабочей силы: Инвестировать в обучение и повышение квалификации для оснащения сотрудников возможностями GenAI.
4. Этика и управление: Установить сильные рамки управления, включая посвященного руководителя по этике GenAI, для руководства ответственным использованием ИИ.
5. Цели устойчивости: Согласовать цели GenAI с инициативами по устойчивости, чтобы обеспечить экологически ответственное использование.

Заключение

NTT DATA’s 2025 Global GenAI Report предлагает всесторонний анализ того, как GenAI переопределяет отрасли во всем мире. От решения проблем с устаревшей инфраструктурой и этических соображений до устранения пробелов в навыках и согласования с устойчивостью, результаты подчеркивают сложное и трансформационное влияние GenAI. Для организаций, стремящихся эффективно использовать GenAI, фокус должен оставаться на интеграции, управлении и непрерывной оценке как возможностей, так и проблем, которые представляет эта мощная технология.