Спустя полтора года после начала повсеместного внедрения генеративного искусственного интеллекта бизнес начал подводить первые серьезные итоги. Главный инсайт 2026 года оказался весьма прозаичным: сдерживающим фактором для повсеместного масштабирования выступают вовсе не возможности моделей, а состояние корпоративных данных.
Исследование AI Momentum Survey показало, что, хотя 97% компаний уже интегрировали ИИ-инструменты в свои рабочие процессы, лишь 5% респондентов обладают инфраструктурой данных, способной обеспечить полноценную поддержку технологий в масштабах всей организации.
Этот дисбаланс создает пропасть между локальными пилотными проектами и полноценным промышленным внедрением. Как подчеркивает Кайетано Геа-Карраско, директор по стратегии Dun & Bradstreet, разовые кейсы могут функционировать даже на разрозненных данных, однако для масштабирования требуется принципиально иной уровень зрелости: наличие унифицированной, прозрачной и совместимой экосистемы.
Текущие метрики подтверждают наличие положительной динамики: 67% организаций уже отмечают первые результаты от внедрений, а 24% зафиксировали устойчивый возврат инвестиций. Более половины компаний (56%) намерены наращивать бюджеты на ИИ в ближайшем году, а около 30% переходят к глубокой интеграции решений в основные бизнес-процессы.
Впрочем, при масштабировании тестовые сложности перерастают в системные вызовы. В качестве основных препятствий компании выделяют трудности с доступом к данным (50%), строгие требования регуляторики и комплаенса (44%), низкое качество и разрозненность информационных потоков (40%), а также дефицит интеграционных связей (38%). При этом лишь каждый десятый бизнес чувствует уверенность в своих силах при управлении ИИ-рисками.
Особенно ярко эти проблемы проявляются при развертывании агентных систем. Им требуется бесперебойный доступ к данным и стабильная среда функционирования, в то время как существующие процессы во многих компаниях исторически выстроены под «ручное» управление. В результате большинство организаций выбирают модель «контролируемой автономии», где ИИ выступает исполнителем, а финальное решение остается за человеком.
Фактически ИИ сегодня трансформируется из инструмента замены персонала в мощный катализатор эффективности: он ускоряет работу с данными, упрощает адаптацию сотрудников, помогает в комплаенсе и аналитике. Тем не менее, по словам Геа-Карраско, реальный экономический эффект достижим только там, где информационные активы приведены в порядок и подготовлены для взаимодействия с интеллектуальными моделями.
Таким образом, фокус внимания корпоративного сектора в 2026 году сместился: теперь ключевой задачей является не поиск передовых моделей, а создание надежного фундамента в виде качественной инфраструктуры данных, способной раскрыть потенциал ИИ в условиях реального бизнеса.
Источник: iXBT
