McKinsey: Состояние ИИ в 2025 году — агенты, инновации и трансформация

Исследование McKinsey показывает: большинство компаний застряли между пилотами и масштабированием ИИ

В конце 2025 года консалтинговая компания McKinsey опубликовала масштабное исследование о состоянии искусственного интеллекта в бизнесе. Результаты показывают парадоксальную ситуацию: искусственный интеллект используют почти все крупные компании, но реальное финансовое влияние на уровне всей организации чувствует меньшинство.

Основные выводы исследования McKinsey

Широкое использование, но узкое масштабирование

88% организаций используют искусственный интеллект хотя бы в одной бизнес-функции — это значительный рост по сравнению с 78% годом ранее. Однако только треть компаний начала масштабное применение ИИ по всей организации.

Почти две трети опрошенных сообщают, что их компании находятся на стадии экспериментов или пилотных проектов. Это означает, что большинство организаций всё ещё изучают возможности технологии, тестируют отдельные решения, но не интегрировали ИИ в ключевые бизнес-процессы на постоянной основе.

ИИ-агенты: новый тренд 2025 года

Одним из ключевых открытий исследования стал высокий интерес к ИИ-агентам — системам, способным планировать и выполнять сложные многоэтапные задачи автоматически.

62% респондентов заявляют, что их организации хотя бы экспериментируют с использованием ИИ-агентов. Это принципиально отличается от традиционных ИИ-инструментов, которые выполняют одну конкретную задачу по запросу пользователя.

ИИ-агенты могут:

• Самостоятельно планировать последовательность действий

• Использовать множество инструментов для достижения цели

• Принимать промежуточные решения в процессе выполнения задачи

• Работать над проблемой в течение длительного времени без постоянного участия человека

Использование ИИ-агентов распространено преимущественно в IT-функциях и управлении знаниями. По отраслям лидируют технологические компании, медиа и здравоохранение.

Влияние на прибыль: ожидания не оправдываются

Несмотря на широкое внедрение, влияние искусственного интеллекта на общую прибыль организаций пока незначительно:

• Только 39% компаний замечают влияние ИИ на прибыль организации в целом

• Из тех, кто видит эффект, большинство отмечают прирост менее 5%

• 64% респондентов видят, что ИИ способствует инновациям

• Повышение эффективности и рост доходов наблюдаются на уровне отдельных кейсов, но не на уровне всей компании

Это указывает на разрыв между обещаниями технологии и реальными бизнес-результатами. ИИ приносит пользу в конкретных проектах, но пока не трансформировал бизнес-модели большинства компаний.

Где ИИ даёт наибольший эффект

Существенные улучшения по затратам:

• Программная инженерия

• Производственные процессы

• IT-операции

Прирост выручки:

• Маркетинг

• Продажи

• Стратегическое планирование

• Разработка новых продуктов

Большинство компаний отмечают улучшение следующих показателей:

• Уровень инноваций

• Удовлетворённость клиентов

• Конкурентные преимущества

ИИ-лидеры: кто они и что делают иначе

McKinsey выделила 6% компаний как лидеров по внедрению искусственного интеллекта. Эти организации получают наибольшие выгоды от ИИ и демонстрируют качественно иной подход к технологии.

Характеристики ИИ-лидеров

Амбициозные цели трансформации

ИИ-лидеры не ограничиваются точечными улучшениями. Они ставят цель трансформировать бизнес с помощью искусственного интеллекта, пересматривая фундаментальные аспекты того, как создаётся и доставляется ценность клиентам.

Масштабирование проектов

Вместо того чтобы застревать в бесконечных пилотах, лидеры быстро переходят от эксперимента к масштабному внедрению успешных решений.

Активная реорганизация процессов

Половина компаний-лидеров реформирует бизнес-процессы с участием ИИ. Они не просто автоматизируют существующие процессы, а переосмысливают их с нуля, используя возможности технологии.

Значительные инвестиции

ИИ-лидеры инвестируют значительные средства в развитие ИИ-компетенций, инфраструктуры и талантов.

Использование в разных функциях

Лидеры задействуют ИИ не в одной-двух, а в множестве бизнес-функций одновременно, создавая синергетический эффект.

Комплексные ИИ-агенты

ИИ-лидеры используют более сложных ИИ-агентов, способных выполнять комплексные задачи с минимальным участием человека.

Вовлечённость руководства

Топ-менеджмент компаний-лидеров проявляет сильную вовлечённость и активно поддерживает ИИ-проекты, создавая культуру экспериментирования и инноваций.

Влияние ИИ на численность персонала

Одним из самых обсуждаемых вопросов внедрения искусственного интеллекта остаётся влияние на занятость. Исследование McKinsey показывает неоднозначную картину.

Фактическое влияние в прошлом году

В разных бизнес-функциях менее 20% компаний заметили сокращение сотрудников из-за внедрения ИИ в прошлом году. Это говорит о том, что пока что массовых увольнений из-за автоматизации не произошло.

Ожидания на будущее

Доля компаний, ожидающих сокращения персонала в будущем, значительно выше:

• До 30% в отдельных функциях ожидают сокращений

• 32% прогнозируют уменьшение численности персонала на уровне всей организации на 3% и более

• 43% ожидают сохранения численности

• 13% прогнозируют рост числа сотрудников

Мнения о влиянии ИИ на занятость расходятся, что отражает неопределённость и различия в стратегиях компаний. Некоторые видят ИИ как инструмент замещения труда, другие — как способ усиления возможностей сотрудников.

Управление рисками и ограничения ИИ

По мере роста использования искусственного интеллекта компании сталкиваются с новыми рисками и ограничениями технологии.

Распространённые риски

Управление рисками ИИ становится более распространённой практикой. Компании начали активнее реагировать на следующие вопросы:

Конфиденциальность данных

Использование чувствительных данных для обучения и работы ИИ-моделей создаёт риски утечек и несанкционированного доступа.

Объяснимость решений

Многие ИИ-системы работают как «чёрный ящик», и бизнесу сложно объяснить клиентам или регуляторам, почему система приняла то или иное решение.

Соответствие регуляциям

Законодательное регулирование ИИ развивается быстро, и компаниям необходимо обеспечивать соответствие меняющимся требованиям.

Репутационные риски

Ошибки ИИ-систем или их использование неэтичным образом могут нанести серьёзный ущерб репутации компании.

Негативные последствия

Около половины участников исследования отметили случаи негативных последствий из-за ошибок искусственного интеллекта. Чаще всего проблемы связаны с неточностью — ситуациями, когда ИИ даёт неправильные ответы, делает некорректные прогнозы или принимает ошибочные решения.

Это подчёркивает важность человеческого надзора за работой ИИ-систем, особенно в критически важных областях.

Почему большинство компаний застряли между пилотами и масштабированием

Исследование выявляет несколько ключевых барьеров, мешающих компаниям перейти от экспериментов к масштабному внедрению ИИ:

Технологические барьеры

• Сложность интеграции ИИ-решений с существующими IT-системами

• Недостаток качественных данных для обучения моделей

• Проблемы с производительностью и надёжностью ИИ-систем в реальных условиях

Организационные барьеры

• Отсутствие чёткой стратегии внедрения ИИ

• Недостаток поддержки со стороны руководства

• Сопротивление изменениям внутри организации

• Разрозненность ИИ-инициатив между разными департаментами

Барьеры компетенций

• Дефицит специалистов по ИИ и машинному обучению

• Недостаточное понимание технологии среди бизнес-пользователей

• Отсутствие процессов обучения и развития ИИ-компетенций

Финансовые барьеры

• Высокие затраты на инфраструктуру и вычислительные мощности

• Неопределённость возврата инвестиций

• Сложность расчёта бизнес-кейса для масштабирования

Рекомендации для компаний

На основе анализа успешных практик ИИ-лидеров можно сформулировать ключевые рекомендации для компаний, стремящихся извлечь максимальную пользу из искусственного интеллекта:

1. Формулируйте амбициозные цели трансформации

Не ограничивайтесь точечными улучшениями. Рассматривайте ИИ как инструмент фундаментальной трансформации бизнес-модели и создания новых источников ценности.

2. Обеспечьте вовлечённость руководства

Топ-менеджмент должен не просто декларировать поддержку ИИ-инициатив, но активно участвовать в формировании стратегии и устранении барьеров.

3. Реформируйте процессы, а не только автоматизируйте

Пересмотрите бизнес-процессы с нуля, используя возможности ИИ, вместо простой автоматизации существующих неэффективных процессов.

4. Используйте ИИ для роста, а не только для сокращения затрат

Лучшие компании применяют искусственный интеллект не только для снижения издержек, но и для увеличения выручки, создания новых продуктов и улучшения клиентского опыта.

5. Инвестируйте в развитие компетенций

Создавайте программы обучения для сотрудников, привлекайте специалистов по ИИ, формируйте культуру экспериментирования и непрерывного обучения.

6. Применяйте ИИ в множестве функций

Не ограничивайтесь одной-двумя функциями. Системное внедрение ИИ в разных областях создаёт синергетический эффект.

7. Экспериментируйте с ИИ-агентами

Изучайте возможности агентных систем, способных самостоятельно планировать и выполнять сложные задачи. Это следующий этап эволюции ИИ в бизнесе.

8. Управляйте рисками проактивно

Не ждите возникновения проблем. Внедряйте системы управления рисками ИИ с самого начала, обеспечивая конфиденциальность, объяснимость и соответствие регуляциям.

Заключение

Исследование McKinsey «Состояние ИИ в 2025 году» показывает технологию на распутье. С одной стороны, искусственный интеллект используют почти все крупные компании, интерес к технологии высок, и большинство видят положительное влияние на инновации и отдельные процессы.

С другой стороны, лишь небольшое меньшинство компаний добилось значительного финансового эффекта на уровне всей организации. Большинство застряли между экспериментами и масштабированием, не зная, как перейти от пилотов к трансформации бизнеса.

Наиболее успешные компании — ИИ-лидеры, составляющие лишь 6% опрошенных — отличаются не технологиями, а подходом. Они видят ИИ как инструмент глубокой бизнес-трансформации, активно реорганизуют процессы, инвестируют в компетенции и получают поддержку руководства.

Ключевой вывод исследования: искусственный интеллект — это не просто новая технология для автоматизации. Это возможность переосмыслить то, как работает бизнес. Компании, которые поймут это и сделают соответствующие шаги, получат значительное конкурентное преимущество в ближайшие годы.

Следующие 2-3 года станут критическими для определения, какие компании смогут превратить обещания ИИ в реальные бизнес-результаты, а какие останутся на стадии бесконечных экспериментов.