Сразу важное уточнение. Это не значит, что 95% ИИ-стартапов умирают в муках. Речь о — тестовых внедрениях ИИ в компаниях любого типа. Причём «внедрение» — это может быть как целый продукт, так и маленькая фича вроде «ИИ подсказывает текст письма». Исследование MIT базируется на 150 интервью с топ-менеджерами, опросе 350 сотрудников и анализе 300 публичных проектов. Главная цифра звучит жёстко: 👉 Только 5% пилотных внедрений реально дают рост выручки. Остальные — либо остаются малозаметными, либо выглядят как ИИ, который «вроде есть, но зачем — непонятно». Но не всё так грустно. Вот что показал разбор: 1️⃣ Ошибка в стратегиях. Половина всех бюджетов на ген-ИИ уходит в продажи и маркетинг. MIT же говорит, что самый высокий ROI даёт автоматизация рутинных процессов — бэк-офис, логистика, оптимизация операций. Ну да, «ИИ, напиши пост в Instagram» звучит веселее, чем «ИИ, рассортируй счета», но прибыль любит второе. 2️⃣ Покупать выгоднее, чем изобретать велосипед. Если компании берут готовые решения, успех фиксируется в 67% случаев. Когда делают сами — всё сильно сложнее. 3️⃣ Теневой ИИ. В исследовании не учитывается «скрытая жизнь» нейросетей — когда сотрудники тихо пользуются ChatGPT или агентами для задач, о которых начальство не в курсе. А ведь это тоже влияет на эффективность. В итоге картина не такая апокалиптическая. Да, ИИ-проекты часто буксуют на старте, но те, кто правильно выбирает стратегию и не гонится за хайпом, вполне получают отдачу.