Отчёт Wharton–GBK «Адаптивное преимущество: кто и как добивается успеха с ИИ» выявляет разрыв в окупаемости инвестиций в ИИ

В новом отчёте Wharton Human-AI Research и GBK Collective «Адаптивное преимущество: кто и как добивается успеха с ИИ» показано, насколько широко ИИ распространился в компаниях и как трудно превратить его внедрение в существенную отдачу для бизнеса. Восемьдесят процентов респондентов, занимающих руководящие должности и выше, сообщают о положительной отдаче от инвестиций их подразделений в ИИ, однако лишь 28% называют эту отдачу значительно положительной. В четвёртом ежегодном исследовании отмечается, что организации, сообщающие о более высоких результатах, отличаются перестройкой рабочих процессов, более чётким распределением ответственности и ориентацией показателей на рост.

Исследование, опубликованное 13 октября, выводит обсуждение корпоративного ИИ за рамки вопроса о том, используют ли сотрудники эту технологию. Более важный вопрос — изменили ли компании процессы, систему стимулов и управленческие структуры с учётом её применения.

Оценка роста меняет представление о ценности ИИ

Одно из самых заметных различий в отчёте связано с тем, что подразделения считают успехом. Среди тех, кто отслеживает хотя бы один показатель роста, о значительно положительной отдаче от ИИ сообщают 35% — против 13% среди тех, кто измеряет только эффективность. Таким образом, в группе, учитывающей показатели роста, о высокой отдаче сообщают примерно в 2,7 раза чаще.

Различия не ограничиваются выручкой. Исследование относит к показателям роста новую выручку, конверсию продаж, объём выпуска и удовлетворённость клиентов. К показателям эффективности относятся операционные расходы, сэкономленное время, сроки выполнения и частота ошибок. Подразделения могли выбрать до трёх показателей, поэтому в группу, ориентированную на рост, могут входить организации, которые также отслеживают эффективность.

Это важно, поскольку сэкономленное время описать проще, чем расширение бизнеса. Чаще всего выбирали показатель сэкономленного времени — 40%; новую выручку учитывают 27% респондентов. При этом 83% руководителей и сотрудников более высокого уровня ожидают, что в течение ближайших двух—пяти лет ИИ коренным образом преобразит их отрасль или окажет на неё существенное влияние.

Практический вывод состоит в том, что проекты с применением ИИ следует связывать с результатами, которые действительно важны для бизнеса. Например, ускорение процесса продаж можно оценивать и по сэкономленному времени, и по конверсии. Опрос не доказывает, что изменение панели показателей приводит к повышению отдачи; он показывает связь между более широким подходом к оценке результатов и более высокими заявленными показателями.

ИИ-агенты широко распространены, но глубокая интеграция встречается редко

ИИ-агенты уже широко используются: 67% подразделений сообщают, что применяют их в той или иной форме. Однако лишь 28% отмечают, что ИИ полностью встроен в основные бизнес-процессы, и только 17% разрешают агентам работать автономно — с последующей проверкой человеком либо с заменой такой проверки мониторингом и защитными ограничениями.

Самая многочисленная группа — 48% — сообщает, что ИИ выполняет работу, но перед тем, как действовать, человек проверяет и утверждает результат. Ещё 35% используют ИИ для подготовки предложений или черновиков, а окончательные решения принимают люди. Эти различия показывают, почему сам факт «внедрения агента» мало говорит о том, насколько на самом деле изменился рабочий процесс.

Согласно критериям отчёта, рабочий процесс считается преобразованным, только если одновременно выполнены три условия: он существенно изменился, ИИ встроен в основные процессы, а агенты используются в той или иной форме. Среди подразделений, отвечающих всем этим критериям, 67% сообщают о значительно положительной окупаемости инвестиций.

Этот вывод предполагает более строгий подход к внедрению. Установка помощника — лишь часть работы: командам также нужно решить, как перемещается информация, в каких случаях требуется вмешательство и кто отвечает за результат. Это не означает, что каждую задачу следует передавать автономной системе. В отчёте безопасность, регулирование и доверие названы препятствиями для расширения свободы действий агентов, поэтому при принятии решения важно учитывать, подходит ли для этого конкретный рабочий процесс.

Чёткое распределение ответственности связано с более высокой отдачей

Особенно выделяются организации, в которых недавно ввели должность директора по ИИ. Среди руководителей и сотрудников более высокого уровня в таких организациях 58% сообщают о значительно положительной отдаче; в организациях, где надзор за ИИ стал дополнительной обязанностью действующего руководителя, таких респондентов 24%. Если такой должности нет и её введение не планируется, показатель составляет 8%.

Ещё одно различие связано со стратегией выбора платформы. О значительно положительной отдаче сообщают 50% респондентов из организаций, которые используют одну утверждённую платформу ИИ, против 9% тех, кто всё ещё экспериментирует, не имея чёткого подхода. Эти сравнения основаны на наблюдениях: выделенное руководство и единообразие платформ могут сочетаться с другими преимуществами, в том числе с наличием ресурсов и зрелостью организации.

Ответственность за ошибки агентов определена менее чётко. Чаще всего респонденты возлагают её на команды по управлению рисками или корпоративному контролю (28%), руководителя сотрудника, внедрившего агента (26%), либо самого сотрудника (25%). Ни один из вариантов не преобладает. Для компаний, расширяющих использование агентов, определение ответственности — часть проектирования операционной деятельности наряду с настройкой разрешений и мониторингом.

Сотрудники иначе воспринимают преобразования

Впервые в ежегодное исследование включили сотрудников начального и среднего звена наряду с руководителями и старшими руководителями. Сравнение выявляет существенные различия в восприятии готовности.

Если 73% руководителей и сотрудников более высокого уровня говорят, что из-за ИИ рабочие процессы в их подразделениях существенно изменились, то среди сотрудников начального и среднего уровня так считают 58%. Разрыв в оценках обучения еще больше: 78% руководителей считают, что сотрудники получают достаточную подготовку по работе с ИИ, тогда как среди самих сотрудников так думают 56%.

Эти различия не означают, что сотрудники в целом отвергают ИИ. Семьдесят три процента сотрудников начального и среднего уровня говорят, что ИИ положительно повлиял на их работу, а 84% тех, кто им пользуется, отмечают, что он экономит время. Противоречие заключается в том, что ИИ полезен отдельным сотрудникам, но для успешного внедрения в организации необходима поддержка.

Последствия для рынка труда также пока не определились. Тридцать семь процентов руководителей и сотрудников более высокого уровня сообщают о сокращении штата, связанном с ИИ, а 33% — о замедлении или заморозке найма. Однако подразделения, сообщающие о высокой отдаче, не чаще других отмечают такие сокращения или заморозку найма. Высокая отдача, напротив, сопровождается изменениями в управленческих структурах, рабочих процессах, мониторинге и обучении.

Что результаты опроса могут и чего не могут сказать бизнесу

В исследовании приняли участие 1 416 штатных сотрудников частных компаний США, в которых работает не менее 1 000 человек, а выручка превышает 50 млн долларов. Интервью проводились с 9 по 29 июля 2026 года. В выборку вошли 1 007 руководителей и сотрудников более высокого уровня, а также 409 сотрудников начального и среднего уровня; результаты для этих двух групп представлены отдельно.

Это самооценки респондентов, а не данные об инвестиционной отдаче, независимо проверенные аудиторами. Результаты описывают крупные коммерческие предприятия США, и их не следует автоматически распространять на малый бизнес или другие страны. При сравнении с предыдущими годами учитывались только руководители и сотрудники более высокого уровня, поскольку в 2026 году в исследование впервые включили сотрудников начального уровня.

Для корпоративных команд доклад предлагает полезный способ оценить прогресс в сфере ИИ: смотреть не только на число пользователей, но и на измеримые бизнес-результаты, интеграцию ИИ в основные рабочие процессы, четкое распределение ответственности и реальный опыт сотрудников. Широкий доступ к ИИ может сочетаться с недостаточно эффективным внедрением, а заявленный рост производительности — с тем, что значительная часть организационной работы еще не завершена.

Читатели, желающие подробнее ознакомиться с выводами, методологией, а также отраслевыми сравнениями и сравнениями между подразделениями, могут прочитать полный отчет Wharton–GBK «Адаптивное преимущество: кто добивается успеха с ИИ и как».