Бизнес наконец начал видеть отдачу от ИИ не только в презентациях, но и в отчетах. По данным SAP и Oxford Economics, 69% компаний довольны текущим ROI от ИИ, однако больше двух третей все еще не уверены, что выжимают из технологии максимум.
Для руководителей ИТ, продуктов и цифровой трансформации это уже не спор о моде на ИИ. Вопрос теперь другой: как превратить разрозненные пилоты в систему, которая экономит деньги и время не в одном отделе, а по всей компании.
ROI растет, но стратегий по-прежнему мало
Материал VentureBeat опирается на исследование SAP Value of AI Report 2026, подготовленное вместе с Oxford Economics. В опросе участвовали 2600 руководителей из 13 стран. Средняя компания в 2026 году тратит на ИИ около $28 млн, а ожидаемый ROI вырос до 21% против 16% годом ранее. Через два года респонденты ждут уже 38%, или примерно $15,9 млн отдачи.
ИИ уже поддерживает 30% задач в средней компании, а в двухлетней перспективе показатель может вырасти до 48%. Но зрелость рынка пока выглядит скромнее, чем бюджеты. Лишь 17% компаний говорят, что подходят к инвестициям в ИИ стратегически и целостно, тогда как 41% по-прежнему двигаются кусочно: один департамент тестирует свое, другой покупает свой инструмент, третий считает свои метрики.
Отсюда и главный парадокс отчета. Деньги ИИ уже приносит, но чаще локально. Компания может ускорить поддержку, сократить ручную рутину в финансах или улучшить аналитику продаж, а вот собрать это в единую операционную модель получается далеко не у всех.
Данные и управление остаются главным тормозом
Самое слабое место оказалось до обидного знакомым: данные. 73% компаний сообщили о проблемах с неполными данными, а 79% сталкиваются с переделками, задержками или накоплением бэклогов из-за низкого качества результатов ИИ. Иными словами, модель может быть умной, но если на входе хаос, на выходе тоже не магия.
Вторая проблема — управление. Только 12% компаний считают, что их процессы или навыки полностью готовы для нормального контроля ИИ. При этом 69% признают, что сотрудники хотя бы иногда используют несанкционированные ИИ-инструменты. Это уже старая история про shadow IT, только теперь речь идет не о лишнем SaaS-сервисе, а о системах, которые могут ходить в чувствительные данные и принимать действия от имени пользователя.
SAP формулирует это жестко: ИИ без контекста процессов, данных и правил дает активность, но не всегда дает результат. И с этим спорить трудно.
Агентный ИИ обещает больше денег, чем компании готовы принять
Самые большие ожидания бизнес связывает с агентным ИИ. 83% опрошенных считают, что такие системы имеют умеренный или высокий потенциал для трансформации компании. Средняя ожидаемая отдача от агентного ИИ в ближайшие два года — около $17,6 млн против прошлогодней оценки в $4,3 млн.
Проблема в том, что к этой модели рынок почти не готов. Только 3% компаний заявили, что полностью готовы к внедрению и масштабированию ИИ-агентов. Остальные либо готовы частично, либо еще не выстроили базовые вещи: контроль доступа, реестр агентов, проверки действий и участие человека в критичных сценариях.
Значение для рынка
Для российского и СНГ-рынка вывод предельно практичный. Если у компании данные размазаны между ERP, CRM, 1С, самописными сервисами и таблицами, еще одна модель проблему не решит. Наоборот, она может просто ускорить беспорядок. Выиграют те, кто раньше других наведет порядок в данных, пропишет правила доступа и встроит ИИ в реальные бизнес-процессы, а не в витринные пилоты для совета директоров.
Следующий этап рынка — не гонка за самой модной моделью, а борьба за интеграцию, контроль и нормальную производственную дисциплину вокруг ИИ.
Оригинал: . Данные исследования: .