Предварительный отчёт MIT NANDA выявил разрыв между экспериментами с генеративным ИИ и фактическим внедрением
Искусственный интеллект344 минуты назад
Предварительный отчёт MIT NANDA (Networked Agents and Decentralized Architecture) "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" продемонстрировал, что 95% организаций из исследуемой выборки не получили значимой отдачи от внедрения генеративного ИИ. В то же время 5% интегрированных пилотных проектов, согласно информации авторов отчёта, смогли принести миллионы долларов. Исследование проводилось на фоне оценки корпоративных инвестиций в GenAI на уровне $30–40 млрд.
Авторы отчёта проанализировали более 300 публично раскрытых инициатив с использованием ИИ, провели структурированные интервью с представителями 52 организаций и собрали ответы 153 топ-менеджеров на 4 отраслевых конференциях. Собранные данные касаются исключительно этой исследовательской выборки, а не всех корпоративных ИИ-проектов. Названия компаний и цитаты участников были анонимизированы.
В MIT NANDA связывают разрыв между ожиданиями и реальными результатами, прежде всего, не с качеством моделей или регулированием, а с трудностями внедрения.
К основным причинам относятся нестабильные рабочие процессы, ограниченные возможности систем по сохранению контекста и учёту обратной связи, а также слабая связь решений с повседневными задачами сотрудников. Более 80% организаций из отчёта изучали или запускали пилоты универсальных инструментов, таких как ChatGPT и Copilot, однако лишь 5% специализированных корпоративных систем для отдельных задач достигли промышленной эксплуатации.
Отдельно отчёт выделяет различия в подходах к разработке. В исследуемой группе решения, разработанные с участием внешних партнёров, доходили до стадии внедрения примерно в 67% случаев, в то время как внутренние разработки — лишь в 33%. При этом авторы подчёркивают, что компании по-разному определяли успех проектов, и выявленная связь ещё не доказывает, что привлечение внешних подрядчиков само по себе приводит к лучшим результатам.
Darth SaharaИсточники:letsdatascienceИскусственный интеллект3Искусственный интеллектЦифровая трансформацияАвтоматизация бизнеса44 минуты назад
Источник