Почему только 27% организаций готовы к AI

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: stas_makarov 16 минут назад Почему только 27% организаций готовы к AI Простой 10 мин 498 Искусственный интеллект Исследования и прогнозы в IT * Аналитика Перевод Автор оригинала: Tyler Thompson Ключевые выводы94% руководителей предприятий считают, что тесно взаимосвязанные данные, процессы и приложения критически важны для успеха ИИ. Только 27% говорят, что их организация обладает ими. 65% сообщают, что их структурированные данные готовы к ИИ.

Только 39% говорят то же самое о своих неструктурированных данных, в которых хранится большая часть институциональных знаний. 39% организаций используют ИИ как автономные инструменты, расположенные рядом с рабочим процессом. Только 12% внедрили ИИ непосредственно внутри самого рабочего процесса.

Технические детали

17% предприятий развёрнули агентский ИИ. 32% прекратили попытки. Основное ограничение ценности корпоративного ИИ — операционная модель, а не технология.

Источник: Harvard Business Review Analytic Services, «Bridging the Readiness Gap to the Agentic Enterprise», декабрь 2025 года, n=325 лиц, принимающих решения на уровне предприятия. Что такое разрыв в готовности предприятий к ИИ? Разрыв в готовности предприятий к ИИ — это разница между тем, что организация говорит, что ей нужно для успешной работы ИИ, и тем, что она фактически построила.

Опрос 325 лиц, принимающих решения на уровне предприятий, проведённый Harvard Business Review Analytic Services в декабре 2025 года, зафиксировал этот разрыв на уровне 67 процентных пунктов. 94% руководителей считают, что взаимосвязанные данные, процессы и приложения крайне важны для успеха ИИ. Только 27% говорят, что их организация на текущий момент обладает ими.

Отраслевые последствия

Этот разрыв — самый значимый предсказательный сигнал в отчёте. Он объясняет, почему пилотные проекты по ИИ застревают, почему заявления о росте производительности не отражаются в отчёте о прибылях и убытках (P&L), и почему большинство внедрений агентского ИИ застывают на стадии proof-of-concept (доказательства концепции). Это не проблема качества моделей.

Это не проблема вычислительных мощностей. И в простом смысле это даже не проблема кадров. Одна и та же закономерность проявляется независимо от отрасли — в банковском деле, страховании, телекоммуникациях и розничной торговле.

Пилоты финансируются быстрее, чем закладываются фундаментальные основы. Модели развёртываются быстрее, чем наводится порядок в управлении данными. Разрыв носит структурный характер, и прежде всего это проблема операционной модели, а уже потом что-либо ещё.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.