Почему 95% компаний не получают ROI от ИИ: разбор исследования MIT
Исследование MIT The GenAI Divide объясняет, почему большинство ИИ-проектов не окупаются. Разбираем причины и что реально нужно делать компаниям.

После выхода ChatGPT 5 появилось много публикаций про то, что ИИ — это хайп и большинство проектов не окупаются. В июле 2025 вышло исследование The GenAI Divide. State of AI in Business 2025 от MIT, выводы из которого пересекаются с наблюдениями из реальных проектов.
Что показало исследование MIT
Инструменты вроде ChatGPT широко используются: более 80% организаций их изучали или тестировали, а почти 40% заявляют о внедрении. Но они в основном повышают индивидуальную продуктивность, а не показатели P&L.
Итог: 95% организаций не получили возврата на инвестиции, и только 5% пилотов приносят миллионы.
Большинство застряли на этапе экспериментов без влияния на P&L. Невозможно добиться трансформации только за счёт обучения сотрудников использовать ChatGPT. Необходимо внедрять ИИ в реально существующие процессы, особенно бэк-офис, и подтягивать корпоративные решения до функциональности и возможностей популярных GPT-сервисов.
Иначе возникает феномен «Shadow AI»: сотрудники используют личные аккаунты на GPT-сервисах, часто эффективнее, чем корпоративные системы.
Что стоит делать компаниям
- Не пытаться «натянуть» ChatGPT на всё подряд.
- Выбирать системы, которые учатся, запоминают и адаптируются и имеют все актуальные возможности, а не просто генерируют текст.
- Искать ROI в бэк-офисе (делать быстрее-лучше-дешевле, вместо «заработать на ИИ»). Делегировать внедрение линейным менеджерам, а не держать только в «центре компетенций».
- Работать через партнёрства с вендорами — это успешнее внутренних решений. Покупать, а не строить всё самим, потому что выигрывают те, кто работает с вендорами, но требует глубокой кастомизации под процесс.
- Опираться на shadow usage: изучать, как сотрудники уже используют личные ChatGPT и т.д. На основе этого строить корпоративные внедрения.
- Думать про будущее — Agentic AI.
Читайте также

Аутлук M&A Россия 2026: три сценария после исторического дна
28 млрд долларов и 290 сделок — минимум за 20 лет. Что меняют ставка, проблемные активы и IPO.
Kept + McKinsey + ЦБ · разбор
Телеком и ИИ: три пути операторов в цепочке создания стоимости
Разбор WEF и Accenture: рентабельность 8% против 27%, суверенные облака и 12 кейсов операторов.
WEF + Accenture · разбор
Агентный ИИ в ритейле: 15% e-commerce Европы к 2030 году
Разбор Strategy&: покупки без человека, GEO вместо SEO и почему Европа отстаёт от Китая втрое.
Strategy& (PwC) · разборЧто из этого применимо в вашей компании?
Покажем, что из этого работает в вашем контуре, и с чего начать.