Отчет Unframeо тенденциях в области корпоративного ИИ: от эксперимента с ИИ в 2024 году до измеримого влияния в 2025 году

Удивительные пионеры и новые препятствия: основные выводы отчета Unframeо тенденциях в области корпоративного ИИ

Ландшафт искусственного интеллекта в бизнесе радикально изменился. То, что в 2024 году было экспериментальной областью, к 2025 году превратится в незаменимый бизнес-инструмент. Регулируемые отрасли неожиданно выходят на передовые позиции, а на смену традиционным препятствиям приходят новые вызовы. Эта трансформация знаменует собой поворотный момент в работе организаций, принятии решений и создании ценности.

Переход от исполнительного уровня к операционному уровню

Долгое время принятие решений о стратегиях внедрения ИИ было прерогативой руководителя. В 2024 году внедрение ИИ обсуждалось исключительно руководителями крупных компаний с численностью сотрудников более 5000 человек. Этот эксклюзивный круг значительно расширился. Сегодня, хотя 65% лиц, принимающих решения в области ИИ, по-прежнему занимают руководящие должности, всё больше руководителей отделов и операционных менеджеров участвуют в формировании стратегии внедрения ИИ.

Это развитие сигнализирует о фундаментальном изменении организационной структуры. ИИ трансформируется из инновационной инициативы, инициированной сверху, в неотъемлемую ответственность на всех уровнях управления. Эта технология больше не рассматривается как изолированный инструмент, а воспринимается как неотъемлемая часть бизнес-процессов. Такая демократизация принятия решений с использованием ИИ приводит к более широкому участию в организации и ускорению внедрения в различных сферах бизнеса.

Влияние этих изменений очевидно на практике реализации проектов в области ИИ. Если раньше инициативы в области ИИ часто зарождались в изолированных инновационных лабораториях, то теперь они разрабатываются и внедряются непосредственно в операционных подразделениях компании. Такая близость к практическому применению позволяет формировать более реалистичные ожидания и разрабатывать более целенаправленные решения.

Регулируемые отрасли как пионеры революции ИИ

Одним из самых удивительных событий стала ведущая роль регулируемых отраслей во внедрении ИИ. Если в 2024 году наблюдалось сбалансированное распределение между телекоммуникациями, технологиями, финансами, здравоохранением и производством, то сегодня финансовые услуги доминируют во внедрении ИИ (27%), здравоохранение (21%) и страхование (18%).

Этот сдвиг противоречит распространённому мнению о том, что строгие требования к соблюдению нормативных требований препятствуют внедрению ИИ. Вместо этого эти отрасли активно используют ИИ для предотвращения мошенничества, моделирования рисков и оптимизации ухода за пациентами. Высокие ставки и строгие требования к соблюдению нормативных требований в этих секторах парадоксальным образом ускоряют внедрение, поскольку системы ИИ обеспечивают точность и прослеживаемость, что особенно ценно в регулируемых условиях.

В финансовом секторе искусственный интеллект (ИИ) производит революцию в отношениях с клиентами, предоставляя комплексное понимание их деятельности и автоматизированный мониторинг соответствия требованиям. Банки используют ИИ для процедур «Знай своего клиента» и мониторинга противодействия отмыванию денег, что не только помогает им соблюдать нормативные требования, но и повышает операционную эффективность. Автоматизация отчётности инвесторов значительно ускоряет процессы и снижает количество ошибок, связанных с человеческим фактором.

Здравоохранение использует ИИ для унифицированного поиска знаний в научных, нормативных и коммерческих областях. Интеллектуальное управление полевыми и медицинскими услугами оптимизирует уход за пациентами, а автоматизированное бизнес-планирование и генерация предложений оптимизируют административные процессы. Эти приложения демонстрируют, как ИИ не только обеспечивает соответствие требованиям в условиях жесткого регулирования, но и активно способствует повышению качества услуг.

Страховые компании масштабно переходят на автоматизированную обработку страховых случаев и выявление случаев мошенничества. Динамическая оценка рисков и предиктивная аналитика тенденций оттока клиентов и страховых случаев позволяют страховщикам действовать проактивно, а не реактивно. Эти приложения демонстрируют, как ИИ трансформирует традиционные бизнес-модели и открывает новые источники ценности.

Скачок зрелости от исследования к масштабированию

Кривая зрелости ИИ демонстрирует значительный прогресс в корпоративном ландшафте. Доля компаний, находящихся на этапе исследования, резко снизилась по сравнению с предыдущими показателями — до всего лишь 19%, в то время как доля компаний, находящихся на этапе масштабирования, увеличилась до впечатляющих 36%. Однако лишь 16% компаний полностью интегрировали ИИ в свои бизнес-процессы.

Сокращение объёма исследований отражает отход от так называемого театра инноваций. Компании выходят за рамки простых экспериментов и стремятся к устойчивой, воспроизводимой бизнес-ценности. Однако относительно низкий уровень полной интеграции в 16% подчёркивает растущие трудности при переходе от успешных пилотных проектов к внедрению на уровне всего предприятия.

Этап масштабирования сопряжен с особыми сложностями, которые отличаются от первоначальных трудностей внедрения. Компаниям необходимо решать сложные вопросы интеграции, управлять процессами управления изменениями и обеспечивать соответствие систем ИИ существующим рабочим процессам и корпоративной культуре. Этот этап требует не только технической экспертизы, но и организационной трансформации и изменения культуры.

Ограниченная доля полностью интегрированных компаний демонстрирует, что трансформация ИИ — это долгосрочный процесс, выходящий далеко за рамки простого внедрения технологий. Успешная полная интеграция требует фундаментального пересмотра бизнес-процессов, новых навыков сотрудников и зачастую структурных изменений в руководстве организации.

Изменение препятствий к реализации

Препятствия к масштабированию ИИ кардинально изменились менее чем за год. Хотя в 2024 году основными проблемами были высокие затраты, безопасность, соответствие требованиям и интеграция, в 2025 году качество и доступность данных занимали первые 55% мест, за которыми следовали безопасность, соответствие требованиям и интеграция.

Этот сдвиг имеет важное значение, поскольку бюджеты больше не являются главным препятствием. Теперь команды сталкиваются с проблемами, связанными с достоверностью данных и интеграцией экосистем. Осознание того, что эффективность моделей ИИ зависит от качества данных, которые они передают, становится болезненно очевидным при масштабировании. Компании осознают, что успешное внедрение ИИ требует надежной стратегии построения фундамента на основе данных.

Проблемы с качеством данных проявляются в различных аспектах. Проблемы с разрозненностью данных препятствуют согласованному использованию информации между подразделениями. Несогласованность форматов данных и неполные наборы данных приводят к ненадёжным результатам ИИ. Огромный объём данных превышает существующие вычислительные мощности и требует новых инфраструктурных подходов.

Соответствие требованиям и интеграция остаются ключевыми задачами, но их значение изменилось в контексте проблем с данными. Требования соответствия теперь касаются не только самого ИИ-приложения, но и всей цепочки обработки данных. Интеграция больше не означает просто техническое подключение систем ИИ, а скорее их бесшовное встраивание в бизнес-процессы, основанные на данных.

Принятие решений как стратегический приоритет

Одним из наиболее впечатляющих достижений стало превращение интеллектуального принятия решений в определяющий приоритет для корпоративного ИИ. 66% компаний называют производительность и доступ к знаниям своими важнейшими приоритетами. Хотя клиентский опыт и эффективность остаются важными, акцент сместился в сторону более доступного и ориентированного на действия использования информации.

Этот сдвиг отражает растущее понимание того, что истинная сила ИИ заключается в том, чтобы помогать организациям быстрее видеть, понимать и принимать решения, а не просто автоматизировать привычные процессы. Технология принятия решений преобразует неструктурированные данные, такие как электронные таблицы, финансовые отчёты, PDF-файлы и контракты, в практически применимые идеи.

Инструменты, лежащие в основе этой трансформации, разнообразны и взаимосвязаны. Компании инвестируют в обеспечение прозрачности данных посредством расширенной отчётности, бизнес-аналитики и аналитики. Доступ к знаниям по запросу обеспечивается общекорпоративным поиском, объединяющим разрозненные хранилища данных. Извлечение и абстрагирование преобразуют неструктурированную информацию в практически применимые идеи.

Более того, автоматизация и агенты искусственного интеллекта позволяют трансформировать эти знания в рабочие процессы, поддерживая своевременное принятие решений и эффективность действий. Такое многоуровневое взаимодействие технологий создаёт комплексную экосистему для интеллектуального принятия решений, выходящую за рамки традиционной аналитики.

Загрузите отчет Unframe о тенденциях в области искусственного интеллекта в корпоративном секторе за 2025 год.

Нажмите здесь, чтобы загрузить:

• Веб-сайт Unframe AI: Отчет о тенденциях в области корпоративного ИИ за 2025 год для скачивания

Разработка вариантов использования

Эволюция вариантов использования ИИ демонстрирует заметный сдвиг от специализированных технических областей к более широким корпоративным приложениям. Хотя в 2024 году наиболее значимыми вариантами использования были ИТ-операции, клиентский опыт и безопасность, к 2025 году применение ИИ будет более широко распространено среди инструментов корпоративного поиска, поддержки принятия решений и взаимодействия с клиентами.

Это развитие свидетельствует о том, что ИИ больше не ограничивается техническими командами, а становится повседневным инструментом, доступным всем отделам. Демократизация использования ИИ приводит к более естественной интеграции в существующие рабочие процессы и снижает барьеры для его внедрения.

Переход к системам поддержки принятия решений отражает растущую важность интеллектуальных решений. Компании осознают, что ИИ может не только автоматизировать процессы, но и повышать качество и скорость принятия стратегических решений. Эти варианты использования зачастую оказывают более непосредственное влияние на бизнес-результаты, чем простое повышение эффективности.

Инструменты взаимодействия с клиентами используют возможности искусственного интеллекта для создания персонализированного опыта в больших масштабах. Эти приложения выходят за рамки простых чат-ботов и включают в себя интеллектуальные системы рекомендаций, предиктивное обслуживание клиентов и динамическую настройку контента. Влияние на удовлетворенность и лояльность клиентов измеримо и напрямую связано с бизнес-результатами.

Критерии покупки с течением времени

Критерии принятия решений о закупках ИИ существенно изменились, отражая растущую зрелость рынка. Если в 2024 году главным приоритетом была скорость внедрения, за которой следовали адаптивность и интеграция, то к 2025 году совместимость с существующим технологическим стеком превзошла скорость.

Этот сдвиг свидетельствует о зрелости бизнеса. Благодаря внедрению ИИ в критически важные операции, организации ценят бесперебойную совместимость больше, чем быстрое развертывание. Хотя экономическая эффективность остаётся первостепенной, ключевыми факторами стали скорость и совместимость технологических стеков.

Приоритет совместимости отражает практический опыт внедрения ИИ. Компании убедились, что изолированные решения на основе ИИ, которые плохо интегрируются с существующими системами, в долгосрочной перспективе создают больше проблем, чем решают. Акцент на совместимости демонстрирует более глубокое понимание сложности внедрения ИИ в масштабах всего предприятия.

Безопасность и соответствие требованиям становятся всё более важными критериями закупок, даже если они не являются главными. Это отражает растущее регулирование в сфере ИИ и понимание того, что проблемы безопасности могут поставить под угрозу всю инициативу в области ИИ. Компании ищут решения, разработанные с нуля с учётом безопасности и соответствия требованиям.

Гибридный подход как доминирующая стратегия

Традиционная дискуссия «создать или купить» переросла в более сложный гибридный подход. К 2025 году гибридный подход будет доминировать на уровне 40%, в то время как доля полностью собственной разработки составит 15%, как и доля эксклюзивной закупки готовых решений. Ещё 15% будут полагаться на стратегические партнёрства.

Это развитие отражает понимание того, что корпоративный ИИ требует как скорости, так и контроля. Гибридный подход позволяет ускорить развертывание там, где это возможно, одновременно адаптируя решения для чувствительных или регулируемых областей. Такой баланс между стандартизацией и кастомизацией становится оптимальной стратегией для большинства компаний.

Гибридный подход проявляется в различных формах. Некоторые компании начинают со стандартных решений и постепенно разрабатывают собственные компоненты по мере накопления опыта и выявления конкретных требований. Другие используют модульные архитектуры, позволяющие комбинировать компоненты разных поставщиков и интегрировать собственные разработки по мере необходимости.

Гибкость гибридного подхода особенно ценна в быстро развивающемся технологическом секторе. Компании могут реагировать на новые разработки без необходимости полной перестройки инфраструктуры ИИ. Эта гибкость становится решающим конкурентным преимуществом в условиях ежемесячного развития технологий ИИ.

Проблемы и стратегии масштабирования

Масштабирование инициатив в области ИИ сопряжено с особыми сложностями, отличными от проблем первоначального внедрения. Качество данных играет ключевую роль, поскольку недостаточные или несогласованные данные могут привести к ненадёжным результатам ИИ и подорвать доверие к системе.

Организации разрабатывают различные стратегии для решения этих задач. Создание комплексных систем управления данными становится приоритетной задачей для обеспечения качества, безопасности и соответствия требованиям. Автоматизированная проверка и очистка данных становятся стандартными компонентами конвейера ИИ.

Интеграция существующих систем часто требует фундаментальных архитектурных решений. Многие компании инвестируют в платформы управления API и архитектуры микросервисов для повышения гибкости и масштабируемости своих реализаций ИИ. Эти технические решения имеют долгосрочные последствия для способности компании осваивать и использовать инновации в области ИИ.

Управление изменениями становится критически важным фактором успеха в масштабировании ИИ. Трансформация рабочих процессов и перестройка ролей требуют тщательного планирования и коммуникации. Успешные организации инвестируют значительные средства в обучение и развитие внутренних лидеров в области ИИ, которые выступают в роли катализаторов его внедрения.

Будущее корпоративного ИИ

События 2025 года указывают на ряд важных тенденций на ближайшие годы. Конвергенция ИИ с другими технологиями, такими как Интернет вещей, периферийные вычисления и квантовые вычисления, создаст новые возможности для их применения. В то же время нормативно-правовая база продолжит развиваться, создавая более четкие рамки для управления ИИ и соблюдения требований.

Роль ИИ в принятии решений будет продолжать расти. Автономные системы принятия решений, способные принимать определённые бизнес-решения без вмешательства человека, станут реальностью в специализированных областях. Это развитие требует новых моделей управления и подходов к управлению рисками.

Персонализация систем искусственного интеллекта будет возрастать по мере того, как компании научатся использовать свои специфические данные и экспертные знания в конкретной области для дифференциации. Базовые модели всё чаще будут служить отправной точкой, которая затем будет адаптироваться к конкретным приложениям и отраслям. Это развитие ещё больше повысит важность качества данных и экспертных знаний в конкретной области.

Социальные последствия трансформации ИИ потребуют большего внимания. Компании будут нести всё большую ответственность за социальные и этические последствия использования своих систем ИИ. Это потребует новых форм взаимодействия с заинтересованными сторонами и прозрачности.

Рекомендации по действиям для менеджеров

Эти разработки предоставляют конкретные рекомендации для компаний, планирующих разработку или пересмотр своей стратегии в области ИИ. Укрепление фундамента данных должно стать главным приоритетом, поскольку качество данных — ключевой фактор успеха ИИ. Это включает в себя анализ конвейеров данных, инвестиции в структуры управления и назначение ответственных владельцев данных.

Привязка инициатив в области ИИ к измеримым бизнес-результатам будет иметь решающее значение для долгосрочного успеха. Каждая инициатива в области ИИ должна быть связана с конкретными показателями, такими как рост выручки, операционная эффективность или соответствие нормативным требованиям. Регулярные обзоры обеспечивают соответствие корпоративной стратегии.

Сосредоточение внимания на высокоэффективных и масштабируемых вариантах использования, таких как аналитика решений, повышение производительности рабочих процессов и взаимодействие с клиентами, может заложить основу для успешной трансформации ИИ. Разработка дорожной карты, позволяющей быстро переходить от пилотных проектов к внедрению в масштабах всей компании, имеет решающее значение для реализации бизнес-ценности.

Планирование бесшовной интеграции с самого начала и составление бюджета для интеграционных проектов позволяют избежать дорогостоящих доработок в будущем. Выбор платформ, легко интегрируемых с существующим технологическим стеком, и применение современного подхода «создай плюс купи» обеспечивают необходимую гибкость для будущих разработок.

Трансформация корпоративного ИИ из экспериментальных подходов в стратегические бизнес-инструменты уже идёт полным ходом. Организации, которые понимают это развитие и активно формируют его, станут победителями следующего этапа цифровой трансформации. Время экспериментов прошло — теперь всё зависит от стратегической реализации и устойчивой ценности бизнеса.