Опубліковано: 27 вересня 2025 р. / Оновлено: 27 вересня 2025 р. – Автор: Konrad Wolfenstein
Звіт про тенденції розвитку корпоративного штучного інтелекту від Unframe: від експерименту (до 2024 року) до незамінного бізнес-інструменту (з 2025 року)
«Час експериментів закінчився»: Звіт Unframeпро тенденції розвитку корпоративного штучного інтелекту показує новий рівень зрілості штучного інтелекту в підприємстві.
Несподівані піонери та нові перешкоди: ключові висновки зі звіту Unframeпро тенденції корпоративного штучного інтелекту
Ландшафт штучного інтелекту в бізнесі кардинально змінився. Те, що у 2024 році було експериментальною галуззю, до 2025 року перетворюється на незамінний бізнес-інструмент. Регульовані галузі несподівано беруть на себе лідерство, тоді як традиційні перешкоди замінюються новими викликами. Ця трансформація знаменує собою поворотний момент у тому, як організації працюють, приймають рішення та створюють цінність.
Перехід від виконавчого рівня до операційного рівня
Протягом тривалого часу прийняття рішень щодо стратегій ШІ було виключно справою керівника. У 2024 році впровадження ШІ обговорювалося виключно керівниками великих компаній з понад 5000 співробітниками. Це ексклюзивне коло значно розширилося. Сьогодні, хоча 65 відсотків осіб, які приймають рішення щодо ШІ, все ще обіймають керівні посади, зростаюча частка керівників відділів та операційних менеджерів допомагає формувати стратегію ШІ.
Цей розвиток подій сигналізує про фундаментальний зсув в організаційній структурі. Штучний інтелект трансформується з інноваційної ініціативи, що керується «зверху вниз», у вбудовану відповідальність на всіх рівнях управління. Технологія більше не розглядається як ізольований інструмент, а розуміється як невід'ємна частина бізнес-процесів. Така демократизація прийняття рішень на основі ШІ призводить до ширшої організаційної відданості та прискорення впровадження в різних сферах бізнесу.
Вплив цієї зміни очевидний у практичному впровадженні проектів штучного інтелекту. Хоча раніше ініціативи у сфері штучного інтелекту часто виникали в ізольованих інноваційних лабораторіях, зараз вони розробляються та впроваджуються безпосередньо в операційних бізнес-підрозділах. Така близькість до практичного застосування призводить до більш реалістичних очікувань та більш цілеспрямованих рішень.
Регульовані галузі як піонери революції штучного інтелекту
Одним із найдивовижніших подій є провідна роль регульованих галузей у впровадженні штучного інтелекту. У той час як у 2024 році спостерігався збалансований розподіл між телекомунікаціями, технологіями, фінансами, охороною здоров'я та виробництвом, сьогодні фінансові послуги домінують у впровадженні ШІ з 27 відсотками, охороною здоров'я – з 21 відсотком, а страхуванням – з 18 відсотками.
Цей зсув суперечить поширеній думці, що суворі вимоги до дотримання вимог перешкоджають впровадженню ШІ. Натомість ці галузі активно використовують ШІ для запобігання шахрайству, моделювання ризиків та оптимізації догляду за пацієнтами. Високі ставки та суворі вимоги до дотримання вимог у цих секторах парадоксально прискорюють впровадження, оскільки системи ШІ пропонують точність та відстежуваність, що особливо цінно в регульованому середовищі.
У фінансовому секторі штучний інтелект революціонізує взаємовідносини з клієнтами завдяки всебічному аналізу потреб клієнтів та автоматизованому моніторингу відповідності. Банки використовують штучний інтелект для процедур «знай свого клієнта» та моніторингу боротьби з відмиванням грошей, що не лише допомагає їм дотримуватися нормативних вимог, але й підвищує операційну ефективність. Автоматизація звітності для інвесторів значно пришвидшує процеси та зменшує людські помилки.
Охорона здоров'я використовує штучний інтелект для об'єднаного пошуку знань у науковому, регуляторному та комерційному контенті. Інтелектуальне управління польовими та медичними послугами оптимізує догляд за пацієнтами, а автоматизоване бізнес-планування та генерування пропозицій спрощує адміністративні процеси. Ці застосування демонструють, як штучний інтелект не лише забезпечує дотримання вимог у жорстко регульованому середовищі, але й активно сприяє покращенню якості послуг.
Страхові компанії переходять до автоматизованої обробки страхових випадків та виявлення шахрайства у великих масштабах. Динамічна оцінка ризиків та прогнозна аналітика щодо відтоку клієнтів та тенденцій страхових випадків дозволяють страховикам бути проактивними, а не реактивними. Ці програми демонструють, як штучний інтелект трансформує традиційні бізнес-моделі та відкриває нові джерела цінності.
Стрибок зрілості від дослідження до масштабування
Крива зрілості ШІ демонструє значний прогрес у корпоративному середовищі. Частка компаній, що знаходяться на етапі дослідження, різко знизилася з попередніх рівнів до лише 19 відсотків, тоді як частка компаній, що знаходяться на етапі масштабування, зросла до вражаючих 36 відсотків. Однак лише 16 відсотків компаній повністю інтегрували ШІ у свої бізнес-процеси.
Це зниження рівня досліджень відображає відхід від так званого театру інновацій. Компанії виходять за рамки простих експериментів і переходять до сталої, повторюваної бізнес-цінності. Однак відносно низький рівень повної інтеграції на рівні 16 відсотків підкреслює зростаючі труднощі в переході від успішних пілотних проектів до впровадження в масштабах усього підприємства.
Фаза масштабування створює специфічні виклики, які відрізняються від початкових перешкод впровадження. Компанії повинні вирішувати складні проблеми інтеграції, керувати процесами управління змінами та забезпечувати гармонізацію систем штучного інтелекту з існуючими робочими процесами та корпоративною культурою. Ця фаза вимагає не лише технічної експертизи, але й організаційної трансформації та культурних змін.
Обмежена частка повністю інтегрованих компаній демонструє, що трансформація штучного інтелекту – це довгостроковий процес, який виходить далеко за рамки простого впровадження технологій. Успішна повна інтеграція вимагає фундаментального перегляду бізнес-процесів, нових навичок співробітників і часто структурних змін у керівництві організації.
Зміна перешкод у впровадженні
Перешкоди для масштабування ШІ докорінно змінилися менш ніж за рік. Хоча високі витрати, безпека та відповідність вимогам, а також інтеграція були основними викликами у 2024 році, якість та доступність даних домінували у перших 55 відсотках випадків у 2025 році, за якими йшли безпека, відповідність вимогам та інтеграція.
Цей зсув є значним, оскільки бюджети більше не є головною перешкодою. Команди тепер стикаються з проблемами, пов'язаними з достовірністю даних та інтеграцією екосистеми. Усвідомлення того, що моделі штучного інтелекту настільки ж сильні, як і дані, які вони надають, стає болісно очевидним у великих масштабах. Компанії усвідомлюють, що успішне впровадження штучного інтелекту вимагає надійної стратегії бази даних.
Проблеми з якістю даних проявляються в різних аспектах. Проблеми з ізоляцією даних перешкоджають послідовному використанню інформації між відділами. Невідповідні формати даних та неповні набори даних призводять до ненадійних результатів ШІ. Величезний обсяг даних перевантажує існуючі обчислювальні потужності та вимагає нових підходів до інфраструктури.
Відповідність вимогам та інтеграція залишаються ключовими викликами, але їх значення змінилося в контексті питань, пов'язаних з даними. Вимоги до відповідності тепер впливають не лише на сам додаток штучного інтелекту, а й на весь ланцюг обробки даних. Інтеграція більше не означає просто технічне підключення систем штучного інтелекту, а радше їх безперешкодне вбудовування в бізнес-процеси, керовані даними.
Аналітика рішень як стратегічний пріоритет
Одним із найвражаючих подій є поява інтелекту рішень як визначального пріоритету для корпоративного штучного інтелекту. Шістдесят шість відсотків компаній називають продуктивність та доступ до знань своїм найважливішим пріоритетом. Хоча досвід клієнтів та ефективність залишаються важливими, акцент змістився на більш доступне та орієнтоване на дії використання інформації.
Цей зсув відображає зростаюче усвідомлення того, що справжня сила штучного інтелекту полягає в тому, щоб допомогти організаціям бачити, розуміти та швидше приймати рішення, а не просто автоматизувати звичні процеси. Розуміння рішень перетворює неструктуровані дані, такі як електронні таблиці, фінансові звіти, PDF-файли та контракти, на практичні висновки.
Інструменти, що сприяють цій трансформації, різноманітні та взаємопов'язані. Компанії інвестують у спостережуваність за допомогою розширеної звітності, бізнес-аналітики та аналітики. Пошук на вимогу забезпечується завдяки загальнокорпоративному пошуку, який об'єднує сховища даних. Вилучення та абстракція перетворюють неструктуровану інформацію на практичні висновки.
Крім того, автоматизація та агенти штучного інтелекту дозволяють перетворювати ці дані на робочі процеси, підтримуючи своєчасне прийняття рішень та ефективні дії. Таке поєднання технологій створює комплексну екосистему для інтелектуального прийняття рішень, яка виходить за рамки традиційної аналітики.
Завантажте звіт Unframe про тенденції корпоративного штучного інтелекту за 2025 рік
Завантажте звіт Unframe про тенденції корпоративного штучного інтелекту за 2025 рік
Натисніть тут, щоб завантажити:
Гібридні стратегії штучного інтелекту: ключ до швидкого та безпечного масштабування
Розробка варіантів використання
Еволюція варіантів використання штучного інтелекту демонструє помітний зсув від спеціалізованих технічних областей до ширших корпоративних застосувань. Хоча ІТ-операції, взаємодія з клієнтами та безпека домінували серед найбільш впливових варіантів використання у 2024 році, до 2025 року використання буде ширше розподілено між інструментами корпоративного пошуку, підтримки рішень та взаємодії з клієнтами.
Цей розвиток подій сигналізує про те, що штучний інтелект більше не обмежується технічними командами, а стає повсякденним інструментом, доступним для всіх відділів. Демократизація використання штучного інтелекту призводить до більш природної інтеграції в існуючі робочі процеси та зменшує бар'єри для його впровадження.
Перехід до систем підтримки рішень відображає зростаючу важливість аналітичних даних про прийняття рішень. Компанії усвідомлюють, що штучний інтелект може не лише автоматизувати процеси, але й покращити якість і швидкість прийняття стратегічних рішень. Ці варіанти використання часто мають більш прямий вплив на бізнес-результати, ніж просто підвищення ефективності.
Інструменти взаємодії з клієнтами виграють від здатності штучного інтелекту створювати персоналізований досвід у великих масштабах. Ці програми виходять за рамки простих чат-ботів і включають інтелектуальні системи рекомендацій, прогнозне обслуговування клієнтів та динамічне налаштування контенту. Вплив на задоволеність і лояльність клієнтів можна виміряти та безпосередньо пов’язати з бізнес-результатами.
Критерії закупівлі з плином часу
Критерії рішень щодо закупівель штучного інтелекту значно змінилися, що відображає зростаючу зрілість ринку. Якщо у 2024 році головним пріоритетом була швидкість впровадження, далі йшли адаптивність та інтеграція, то до 2025 року сумісність з існуючим технологічним стеком перевищила швидкість.
Цей зсув свідчить про дозрівання бізнесу. Завдяки впровадженню штучного інтелекту в критично важливі операції, організації цінують безперебійну сумісність понад швидке розгортання. Хоча економічна ефективність залишається першочерговою, швидкість та сумісність технологічних стеків стали ключовими факторами.
Пріоритетність сумісності відображає практичний досвід впровадження штучного інтелекту. Компанії зрозуміли, що ізольовані рішення на основі штучного інтелекту, які погано інтегруються з існуючими системами, створюють більше проблем у довгостроковій перспективі, ніж вирішують. Зосередження уваги на сумісності демонструє глибше розуміння складності розгортання штучного інтелекту в масштабах усього підприємства.
Безпека та відповідність вимогам стають дедалі важливішими критеріями покупки, навіть якщо вони не є пріоритетними. Це відображає зростаюче регулювання сфери штучного інтелекту та усвідомлення того, що проблеми безпеки можуть поставити під загрозу всю ініціативу ШІ. Компанії шукають рішення, розроблені з нуля з урахуванням безпеки та відповідності вимогам.
Гібридний підхід як домінуюча стратегія
Традиційні дебати щодо будівництва проти купівлі перетворилися на більш складний гібридний підхід. До 2025 року гібридний підхід домінуватиме з часткою 40 відсотків, тоді як чиста власна розробка становитиме 15 відсотків, як і ексклюзивна закупівля готових рішень. Ще 15 відсотків покладатимуться на стратегічні партнерства.
Цей розвиток відображає усвідомлення того, що корпоративний штучний інтелект вимагає як швидкості, так і контролю. Гібридний підхід дозволяє прискорене розгортання, де це можливо, одночасно адаптуючи рішення в чутливих або регульованих сферах. Такий баланс між стандартизацією та налаштуванням стає оптимальною стратегією для більшості компаній.
Гібридний підхід проявляється в різних формах. Деякі компанії починають зі стандартних рішень і поступово розробляють власні компоненти в міру набуття досвіду та визначення конкретних вимог. Інші використовують модульні архітектури, що дозволяють їм комбінувати різні компоненти від різних постачальників та інтегрувати власні розробки за потреби.
Гнучкість гібридного підходу виявляється особливо цінною у швидкозмінному технологічному секторі. Компанії можуть реагувати на нові розробки, не потребуючи капітального ремонту всієї своєї інфраструктури штучного інтелекту. Ця гнучкість стає вирішальною конкурентною перевагою в середовищі, де технології штучного інтелекту розвиваються щомісяця.
Проблеми та стратегії масштабування
Масштабування ініціатив у сфері штучного інтелекту пов'язане з певними викликами, які відрізняються від проблем початкового впровадження. Якість даних є ключовим фактором, оскільки недостатні або суперечливі дані можуть призвести до ненадійних результатів ШІ та підірвати довіру до системи.
Організації розробляють різні стратегії для вирішення цих проблем. Створення комплексних систем управління даними стає пріоритетом для забезпечення якості, безпеки та відповідності даних. Автоматизована перевірка та очищення даних стають стандартними компонентами конвеєра штучного інтелекту.
Інтеграція існуючих систем часто вимагає фундаментальних архітектурних рішень. Багато компаній інвестують у платформи керування API та архітектури мікросервісів, щоб покращити гнучкість та масштабованість своїх впроваджень штучного інтелекту. Ці технічні рішення мають довгострокові наслідки для здатності компанії засвоювати та використовувати інновації штучного інтелекту.
Управління змінами стає критичним фактором успіху в масштабуванні ШІ. Трансформація робочих процесів та перепрофілювання ролей вимагають ретельного планування та комунікації. Успішні організації значно інвестують у навчання та розвивають внутрішніх лідерів ШІ, які виступають у ролі множників впровадження.
Майбутнє корпоративного штучного інтелекту
Події 2025 року вказують на кілька важливих тенденцій на найближчі роки. Зближення штучного інтелекту з іншими технологіями, такими як Інтернет речей, периферійні обчислення та квантові обчислення, створить нові можливості для застосування. Водночас, регуляторний ландшафт продовжуватиме розвиватися, створюючи чіткіші рамки для управління та дотримання вимог у сфері штучного інтелекту.
Роль штучного інтелекту в прийнятті рішень продовжуватиме поглиблюватися. Автономні системи прийняття рішень, здатні приймати певні бізнес-рішення без втручання людини, стануть реальністю в спеціалізованих галузях. Цей розвиток вимагає нових моделей управління та підходів до управління ризиками.
Персоналізація систем штучного інтелекту зростатиме, оскільки компанії навчатимуться використовувати свої специфічні дані та знання предметної області, щоб диференціювати себе. Базові моделі все частіше слугуватимуть відправною точкою, яка потім буде адаптована для конкретних застосувань та галузей. Цей розвиток ще більше підвищить важливість якості даних та специфічної для предметної області експертизи.
Суспільний вплив трансформації штучного інтелекту вимагатиме більшої уваги. Компанії будуть дедалі більше відповідальні за соціальні та етичні наслідки своїх систем штучного інтелекту. Це вимагатиме нових форм залучення зацікавлених сторін та прозорості.
Рекомендації щодо дій для керівників
Ці розробки дають конкретні рекомендації для компаній, які прагнуть розробити або переглянути свою стратегію ШІ. Зміцнення основ даних має бути головним пріоритетом, оскільки якість даних є ключовим фактором успіху ШІ. Це включає перегляд каналів передачі даних, інвестування в структури управління та призначення відповідальних власників даних.
Прив’язка ініціатив у сфері штучного інтелекту до вимірюваних бізнес-результатів матиме вирішальне значення для довгострокового успіху. Кожна ініціатива у сфері штучного інтелекту повинна бути пов’язана з певними показниками, такими як зростання доходів, операційна ефективність або відповідність вимогам. Регулярні огляди забезпечують відповідність корпоративній стратегії.
Зосередження уваги на високоефективних, масштабованих варіантах використання, таких як аналітика рішень, робочі процеси підвищення продуктивності та залучення клієнтів, може закласти основу для успішної трансформації штучного інтелекту. Розробка дорожньої карти, яка швидко перейде від пілотних проектів до впровадження в масштабах підприємства, має вирішальне значення для реалізації бізнес-цінності.
Планування безперебійної інтеграції з самого початку та бюджетування проектів інтеграції запобігає дороговартісній переробці в майбутньому. Вибір платформ, які легко інтегруються з існуючим технологічним стеком, та врахування сучасного підходу «створення плюс купівля» забезпечують необхідну гнучкість для майбутніх розробок.
Трансформація корпоративного штучного інтелекту від експериментальних підходів до стратегічних бізнес-інструментів вже йде повним ходом. Організації, які розуміють та проактивно формують цей розвиток, стануть переможцями наступного етапу цифрової трансформації. Час експериментів закінчився — тепер головне — стратегічне впровадження та стійка бізнес-цінність.