После бурной эйфории 2023–2024 годов, когда казалось, что искусственный интеллект вот-вот изменит мир, наступил период «отрезвления». Крупные корпорации, вложившие миллиарды в технологическую гонку, впервые зафиксировали снижение темпов внедрения ИИ. Хайп сменился прагматизмом, а завышенные ожидания столкнулись с суровой реальностью: большинство пилотных проектов проваливаются, а внутри организаций назрел глубокий раскол между «скептиками» и «реалистами».
Это не конец эры ИИ, а переход к ее новой, более зрелой фазе. Фазе, где победят не те, кто громче всех заявляет об инновациях, а те, кто научится методично и точечно извлекать из них реальную пользу.
Масштабная пауза: почему большой бизнес нажал на тормоз?
Первым и самым тревожным звонком стал отчет Бюро переписи США (U.S. Census Bureau) за лето 2025 года. Согласно ему, крупные компании (с числом сотрудников более 250) оказались единственным сегментом, где доля использующих ИИ для производства товаров и услуг снизилась с 14% до 12%. Это небольшое, но показательное падение знаменует собой конец двухлетнего экспоненциального роста.
В то же время малый бизнес (1–4 сотрудника) демонстрирует стабильный рост внедрения на уровне 5,5%, а средние фирмы продолжают медленно, но верно осваивать технологию. Этот контраст подчеркивает ключевую проблему: чем больше организация, тем сложнее и дороже дается внедрение ИИ, и тем выше цена ошибки. Аналитики называют это не замедлением, а перефокусировкой: компании становятся более разборчивыми и осторожными в выборе проектов.
Провал 95% пилотов: куда уходят деньги?
Одним из главных катализаторов «отрезвления» стал нашумевший отчет MIT «The GenAI divide: The state of AI in business 2025». Его выводы ошеломляют: 95% пилотных проектов по генеративному ИИ не доходят до стадии промышленного применения и не приносят измеримой финансовой выгоды. Компании вкладывают огромные средства в «научные проекты», которые так и остаются в лабораториях.
Эксперты выделяют три ключевые причины провалов:
- Неочевидный ROI и завышенные ожидания. Многие проекты запускались на волне хайпа без четкого понимания, какую бизнес-задачу они решают и как измерить их эффективность. Возврат инвестиций оказался туманным, а результаты — далекими от обещанных.
- Технические риски. «Галлюцинации» моделей, когда ИИ генерирует ложную или бессмысленную информацию, стали серьезной преградой. Даже лучшие модели ошибаются в 10–12% случаев. Проблема «черного ящика», когда невозможно понять логику принятия решения нейросетью, создает риски для комплаенса и безопасности.
- Сложность интеграции. Внедрить ИИ — это не просто купить подписку на новый сервис. Это требует глубокой интеграции в существующие IT-системы и бизнес-процессы, что оказывается долго, дорого и сложно.
Внутренний раскол: как ИИ поссорил всех со всеми
Проблемы с внедрением ИИ вылились в серьезные конфликты внутри компаний. Исследование, проведенное Writer и Workplace Intelligence, показало, что 68% руководителей фиксируют рост напряженности между IT-подразделениями и бизнес-лидерами, а 63% — между топ-менеджментом (C-suite) и рядовыми сотрудниками [ciodive].
Внутри организаций сформировались два лагеря:
- «Осторожные оптимисты» (или реалисты). Это, как правило, технические специалисты и часть менеджмента, которые понимают потенциал ИИ, но требуют взвешенного подхода. Они настаивают на смещении фокуса с хайпа на практические задачи: 44% инвестиций они предлагают направить на объяснимость моделей, а 41% — на кибербезопасность и надежность.
- «Скептики». К ним относятся бизнес-лидеры, не видящие быстрой отдачи, и сотрудники, опасающиеся за свои рабочие места. Их главные аргументы: высокие затраты без гарантии результата, риски утечки данных и угроза массовых увольнений без продуманной стратегии переобучения кадров.
Более того, около трети сотрудников активно сопротивляются нововведениям: отказываются использовать ИИ-инструменты или игнорируют обучение. Среди молодых поколений (Gen Z и миллениалов) 41% признались, что готовы «саботировать» ИИ-стратегию компании [ciodive].
Переориентация инвестиций: от хаоса к прагматизму
Несмотря на трудности, деньги в индустрию продолжают поступать. В 2024 году корпорации инвестировали в ИИ $252,3 млрд, а частные инвесторы вложили еще $33,9 млрд в генеративный ИИ. Однако фокус этих инвестиций заметно сместился. Вместо погони за созданием универсального «суперинтеллекта» компании начали вкладывать в более приземленные и понятные направления:
- 41% тратят на ускорение разработки программного обеспечения.
- 40% — на усиление кибербезопасности.
- 37% — на поддержку корпоративных инноваций.
Этот сдвиг показывает, что компании больше не готовы инвестировать в «ИИ ради ИИ». Теперь они ищут решения для конкретных, измеримых задач. Наибольший возврат инвестиций показывают проекты по автоматизации бэк-офиса: обработка счетов, управление претензиями и комплаенс-процедуры [foundernest].
Что дальше? Дорожная карта для новой эры ИИ
Текущий спад — это не «ИИ-зима», а скорее «ИИ-осень» — время сбора первого урожая и подготовки к долгой, планомерной работе [foundernest]. Аналитики сходятся во мнении, что компании, которые хотят преуспеть в новой реальности, должны пересмотреть свои стратегии.
- Сосредоточиться на точечных проектах. Вместо масштабных и рискованных программ — фокус на небольших, но эффективных решениях с ясным и измеримым ROI. «Малые победы» укрепляют доверие к технологии внутри компании.
- Балансировать между автоматизацией и контролем. Признать, что ИИ — это мощный инструмент, но не панацея. Ключевые решения и проверка фактов должны оставаться за человеком, особенно пока проблема «галлюцинаций» не решена.
- Развивать гибридные модели «человек + ИИ». Успешные кейсы показывают, что наибольшую эффективность ИИ демонстрирует не как замена, а как помощник, усиливающий возможности человека.
- Формировать центры компетенций (CoE). Создание кросс-функциональных команд, объединяющих технических специалистов, бизнес-аналитиков и менеджеров, помогает преодолеть внутренний раскол и создавать продукты, которые действительно нужны бизнесу.
Заключение
Эйфория прошла, оставив после себя дорогостоящий опыт и четкое понимание: искусственный интеллект — не волшебная палочка. Это сложная и мощная технология, требующая вдумчивого, стратегического и прагматичного подхода. Период «отрезвления» отсеет тех, кто гнался за хайпом, и выведет в лидеры компании, которые научатся тихо и методично превращать «черные ящики» в объяснимые инструменты, а провальные пилоты — в успешные продукты. Новая гонка технологий уже началась, и ее правила стали гораздо сложнее.