Генеративный ИИ ускоряет развитие предприятий: Отчет за третий год (2025)

Контекст

Уортонская школа намерена ежегодно представлять прогноз по внедрению ИИ в отрасли. Первое исследование было проведено GBK Collective в 2023 году, а с 2024 года оно стало совместным проектом. В этом, третьем по счету, кросс-секционном исследовании, спонсором выступило подразделение Wharton Human-AI Research, а GBK Collective отвечала за сбор и анализ данных.

Уортонская школа (The Wharton School) Пенсильванского университета, основанная в 1881 году, признана во всем мире за интеллектуальное лидерство и инновации в бизнес-образовании.

GBK Collective — ведущая консалтинговая компания в области маркетинговых стратегий и аналитики, которая применяет академическую экспертизу и практический корпоративный опыт для решения бизнес-задач.

Цели и методология исследования

Основные цели:

• Оценить темпы внедрения Gen AI среди руководителей предприятий, опираясь на данные 2023 и 2024 годов.
• Использование и восприятие: частота использования, лидеры и отстающие, ключевые сценарии.
• Влияние и выгоды: реальная ценность в рабочих процессах.
• Инвестиции и ROI: бюджеты, распределение средств, показатели эффективности и результаты.
• Человеческий капитал: расширение возможностей vs замена сотрудников, роль CAIO (директора по ИИ), обучение и навыки.
• Детализация: анализ по отраслям, функциям, размеру компаний и стажу руководителей.

Методология:

• 15-минутный количественный онлайн-опрос.
• География: США, репрезентативная выборка по регионам.
• Период проведения: 26 июня – 11 июля 2025 года.
• Количество респондентов: 2025 г. (~800), 2024 г. (~800), 2023 г. (~670).

Критерии аудитории:

• Руководители, принимающие решения (HR, IT, юристы, маркетинг/продажи, операционная деятельность, разработка продукта, закупки, финансы, общий менеджмент).
• Крупные коммерческие организации США (от 1000 сотрудников и выручкой >50 млн долларов).

Динамика ускоренного внедрения Gen AI в корпоративном секторе

Наше исследование отслеживает переход Gen AI от этапа простого любопытства к пилотным проектам и дисциплинированному внедрению на уровне всей организации.

Этап 1 (2023): Исследование

Тестирование и пробы ранними последователями. Настроение: «заинтригованы, но осторожны». * 37% использовали Gen AI как минимум еженедельно.

• Пользователи были полны оптимизма, непользователи — любопытства.
• 78% вероятности интеграции ИИ в бизнес-функции в будущем.
• Основные кейсы: анализ данных, создание контента.

Этап 2 (2024): Эксперименты

Формализация опытов. Резкий рост расходов по мере распространения пилотных проектов. * 72% (+35 п.п. за год) используют Gen AI еженедельно.

• Расходы выросли на 130%.
• Восторг сменился прагматизмом; начался поиск ROI.
• 55% используют ИИ во всех бизнес-функциях; 58% оценивают результаты как «отличные».

Этап 3 (2025): Прогнозы на 2026+ и точка перегиба

Переход от ускорения к производительности в масштабе. * Растущий оптимизм: 4 из 5 руководителей ожидают окупаемости инвестиций в Gen AI в течение 2–3 лет.

• 88% ожидают увеличения бюджетов на Gen AI в ближайшие 12 месяцев (62% прогнозируют рост на 10% и более).
• Около трети бюджетов на ИИ-технологии направляются на внутренние исследования и разработки (R&D) — признак создания собственных кастомных решений.
• Обучение, найм и стратегии развертывания становятся критическими драйверами успеха.

Краткое резюме

Волна 3 (2025): Прогнозы на 2026+ и точка перегиба

Переход от ответственного ускорения к производительности в масштабе.

• Растущий оптимизм: 4 из 5 руководителей ожидают окупаемости инвестиций в Gen AI в течение 2–3 лет.
• Бюджетная динамика: 88% прогнозируют рост бюджетов на Gen AI в ближайшие 12 месяцев; 62% ожидают увеличения более чем на 10%.
• Собственные разработки: Около трети бюджетов на технологии Gen AI направляются на внутренние R&D — признак того, что компании создают кастомные решения для будущего.
• Человеческий капитал: Обучение, найм и стратегии внедрения являются ключевыми аспектами, которые необходимо проработать для повышения шансов на успех.

2026 год может стать моментом перехода от «ответственного ускорения» к «производительности в масштабе». На этом этапе текущие метрики ROI, проверенные методики и защитные механизмы позволят предприятиям перестроить основные рабочие процессы, развернуть агентские системы и перераспределить бюджеты в пользу направлений с доказанной доходностью.

• Интенсивность использования: 82% используют Gen AI как минимум еженедельно (+10 п.п. за год), а 46% — ежедневно (+17 п.п.).
• Развитие навыков: 89% согласны, что Gen AI расширяет навыки сотрудников (против 18%, считающих, что он их заменяет).
• Риски: По мере роста использования 43% видят риск снижения общего уровня профессионализма.
• Измерение успеха: 72% официально измеряют ROI от Gen AI, фокусируясь на росте производительности и дополнительной прибыли.
• Позитивная отдача: Трое из четырех лидеров уже видят положительные результаты от инвестиций.

Регулярное использование теперь интегрировано в основные операции, что ведет к улучшению навыков, но также вызывает опасения по поводу потери квалификации. Лидеры внедряют метрики ROI, направляют значительные средства в R&D и ужесточают требования безопасности.

Текущее состояние: Ответственное ускорение

Спустя три года общая картина предельно ясна: путь пройден от ознакомления и экспериментов до повседневного использования. Теперь ROI поддается измерению, а темп задают люди, а не инструменты. Основные выводы сгруппированы по трем ключевым темам:

1. Повседневный ИИ: Это год, когда компании восстанавливают подотчетность. Большинство фирм измеряют ROI, и примерно три четверти уже видят положительную отдачу. Бюджеты по-прежнему поддерживают инвестиции в Gen AI, но средства перетекают из пилотных проектов в программы с доказанной эффективностью. Технологический сектор, телекоммуникации, банки и профессиональные услуги лидируют; ритейл и производство пока в роли догоняющих.

2. Подтверждение ценности: Приверженность руководства растет, ответственность на уровне C-suite увеличивается. Однако новым сдерживающим фактором становятся люди и процессы. Бюджеты на обучение и уверенность в его качестве снижаются, а высококлассных специалистов трудно нанять. Хотя большинство лидеров видят в Gen AI драйвер развития навыков, корпоративная культура и кадровые сдвиги могут замедлить динамику. Те, кто вырывается вперед, синхронизируют таланты, обучение и доверие со своими инвестициями.

3. Рычаг человеческого капитала: Использование Gen AI стало массовым. Ежедневное применение — обычное дело, причем ИТ-департаменты и отделы закупок лидируют, в то время как маркетинг, продажи и операционная деятельность отстают. Внедрение наиболее активно в повторяющихся задачах, но растет число и специализированных приложений. Крупные предприятия сокращают разрыв. Единственное оставшееся различие — культурное. Открытый доступ, быстрое развертывание и четкие защитные механизмы — вот что отличает лидеров от отстающих.

1. Повседневный ИИ: использование становится массовым

За три года исследования использование Gen AI на рабочем месте резко возросло: от новинки и осторожных экспериментов технология перешла в разряд инструментов для ежедневной работы. 46% бизнес-лидеров теперь используют Gen AI ежедневно (+17 п.п. за год), а более 80% — как минимум еженедельно.

• Углубление экспертизы: Все больше руководителей идентифицируют себя как «компетентных пользователей» или «экспертов». Лидерами по росту компетенций стали операционные службы (+24 п.п.), ИТ (+13 п.п.) и юридические отделы (+17 п.п.).
• Широта внедрения: Адаптация охватывает практические, повторяющиеся сценарии, повышающие производительность сотрудников. Наиболее часто используемые функции (анализ данных, саммаризация документов, редактирование и написание текстов) имеют самые высокие оценки эффективности.
• Специфические функции: ИТ-отделы используют ИИ для написания кода, HR — для рекрутинга и онбординга, юридические департаменты — для генерации контрактов. Это доказывает, что команды получают реальные преимущества, встраивая Gen AI в существующие рабочие процессы.

Однако паттерны внедрения неоднородны. ИТ и закупки лидируют по частоте использования и уверенности в технологии. Маркетинг, продажи и операции все еще отстают — этот тренд сохраняется с 2023 года. Крупные корпорации ликвидировали прошлогодний разрыв в использовании по сравнению с малым бизнесом. Отраслевые различия сохраняются: сектор технологий и телекома, профессиональные услуги и финансы опережают производство и ритейл. Последнее вызывает удивление, учитывая потенциал ИИ в клиентском опыте, управлении персоналом и цепочках поставок.

Иерархия также имеет значение. Руководители уровня вице-президента (VP) и выше настроены более оптимистично, чем менеджеры среднего звена: 56% топ-менеджеров считают, что их организации внедряют ИИ быстрее конкурентов (среди менеджеров таких лишь 28%).

Для 16% «отстающих» лиц, принимающих решения (используют ИИ реже раза в неделю), барьерами выступают жесткие ограничения на рабочем месте, специфика отрасли, бюджетное давление и низкое доверие. Эта группа рискует остаться позади, так как Gen AI доказывает свою роль «множителя силы» человеческого капитала.

Подтверждение ценности: измерение инвестиций, влияния и ROI

Подотчетность как призма восприятия

Если на ранних этапах инвестиции в Gen AI стимулировались экспериментами и страхом упущенной выгоды (FOMO), то теперь стандартом становится измерение отдачи. Почти три четверти (72%) бизнес-лидеров сообщают об отслеживании структурированных, привязанных к бизнесу метрик ROI (прибыльность, пропускная способность, производительность труда). Оптимизация идет не просто ради внедрения, а ради измеримых результатов.

Рост влияния и уверенности

Лидеры ожидают, что Gen AI окажет мощное влияние на их отрасли в ближайшие годы (70% прогнозируют «серьезное» или «революционное» воздействие). Долгосрочный оптимизм укрепляется. 88% ожидают роста расходов в ближайшие 12 месяцев (+16 п.п. за год), а 62% прогнозируют рост более чем на 10% в перспективе 2–5 лет.

Бюджеты смещаются от разовых пилотов к инвестициям, обоснованным эффективностью. Хотя массовое перераспределение бюджетов еще не стало нормой, некоторые лидеры начинают финансировать ИИ за счет сокращения других статей (11%, +7 п.п. за год). Чаще всего средства изымаются из устаревших ИТ-систем и программ управления персоналом.

Появление отдачи и проверка масштабом

Почти три четверти компаний уже фиксируют положительный ROI, а 4 из 5 ожидают его достижения в течение 2–3 лет. Руководители уровня VP+ настроены наиболее оптимистично: 81% из них видят положительную отдачу против 69% среди менеджеров среднего звена.

Крупнейшие предприятия (Tier 1, выручка от $2 млрд) чаще говорят о том, что оценивать результаты «еще рано», так как они сталкиваются со сложностями интеграции в масштабе всей корпорации. Компании среднего размера (Tier 2, $250 млн – $2 млрд) и малый бизнес (Tier 3) сообщают о более быстрой реализации ROI.

В разрезе отраслей ранние последователи — ИТ, телеком, финансы и консалтинг — демонстрируют более высокую доходность. Производство и ритейл со сложными физическими операциями пока растут медленнее. Значительные инвестиции во внутренние исследования (в среднем 30% ИТ-бюджетов на ИИ) указывают на то, что компании ищут кастомные решения для дальнейшего повышения ROI.

Итог: Бюджетная дисциплина и строгость оценки ROI становятся операционной моделью для инвестиций в Gen AI.

Рычаг человеческого капитала: синхронизация талантов, обучения и доверия

Люди задают темп

По мере зрелости Gen AI в корпоративной среде на первый план выходит организационная готовность: слаженность руководства, трансформация рабочих процессов и доверие сотрудников. Инструменты доступны всем, но именно человеческий фактор определяет, превратится ли технология в реальное конкурентное преимущество.

Лидерство и подотчетность

Участие высшего руководства во внедрении Gen AI резко возросло (67%, +16 п.п. за год), а должности CAIO (директор по ИИ) теперь присутствуют в 60% компаний. Это четкий сигнал того, что стратегия и ответственность за ИИ перемещаются в категорию C-Suite.

Защитные барьеры и обучение

Меры контроля ужесточаются: 64% компаний (+9 п.п.) приняли политики безопасности данных, а 61% (+7 п.п.) внедряют программы обучения и повышения осведомленности сотрудников. При этом доступ к технологиям расширяется. Команды все чаще используют ИИ для контроля: например, 62% (+7 п.п.) — для обнаружения мошенничества, 59% (+5 п.п.) — для управления рисками. Это свидетельствует о зрелости операционной модели.

Разрыв между амбициями и реальностью

Развитие компетенций отстает от планов. Несмотря на то, что почти половина организаций сообщает о дефиците технических навыков, инвестиции в обучение сократились (-8 п.п.), а уверенность в обучении как в основном пути к профессиональному владению ИИ упала (-14 п.п.). Некоторые фирмы переключаются на наем новых талантов, однако рекрутинг специалистов с продвинутыми навыками в Gen AI остается серьезным вызовом (49%).

Влияние на кадровый состав

Мнения топ-менеджеров разделились по вопросу о том, приведет ли Gen AI к увеличению или сокращению штата в ближайшие годы. Лидеры прогнозируют, что технология окажет наибольшее влияние на младшие позиции. Примечательно, что 49% ожидают увеличения числа интернов против 17%, ожидающих сокращения. Несоответствие между потребностями в компетенциях, стратегией кадрового резерва и бюджетными приоритетами создает риск долгосрочного дефицита навыков.

Человеческий фактор как «бутылочное горлышко»

Моральный дух, управление изменениями и кросс-функциональная координация остаются стойкими барьерами. Без продуманного проектирования ролей и времени на практику 43% руководителей предупреждают об «атрофии навыков», даже несмотря на то, что 89% верят в способность Gen AI расширять возможности сотрудников.

Разница в подходах: руководство vs. менеджмент

Менеджеры среднего звена чаще склоняются к подходу, ориентированному на сотрудников: они на 12 п.п. чаще поддерживают инвестиции в программы обучения и на 11 п.п. чаще позволяют подчиненным проявлять инициативу в инновациях по сравнению с вице-президентами (VP+).

Повседневный ИИ: использование становится мейнстримом

От пилотов к ежедневной работе

Gen AI перешел из стадии экспериментов в разряд повседневной нормы: почти половина лиц, принимающих решения (46%, +17 п.п. за год), теперь используют его ежедневно. Уровень экспертизы растет (+8 п.п.), формируя более квалифицированную базу пользователей. Старшее поколение (55+) начинает догонять «цифровых кочевников»: 61% из них используют ИИ как минимум еженедельно (+19 п.п.).

Крупный бизнес сокращает отставание

Предприятия 1-го эшелона (выручка >$2 млрд) практически ликвидировали прошлогодний разрыв в использовании по сравнению с малым бизнесом. Тем не менее, небольшие компании по-прежнему лидируют по частоте еженедельного использования и считают себя более гибкими, демонстрируя более высокие темпы адаптации.

Неравномерный рост и риски

Распределение влияния ИИ остается неоднородным. В отраслевом разрезе лидируют ИТ/Телеком, Банки/Финансы и Профессиональные услуги (≥90% используют ИИ еженедельно). Ритейл и производство пока отстают.

Динамика по функциональным направлениям:

• Рост: Юридические департаменты (+23 п.п. к уровню экспертных знаний), Закупки (+14 п.п.), ИТ (+11 п.п.).
• Стагнация: Маркетинг/Продажи (-6 п.п.) и Менеджмент (-5 п.п.) вышли на плато.

Основные рабочие процессы

ИИ превращается из диковинки в практичный инструмент продуктивности. Основные сценарии использования сосредоточены вокруг офисных задач:

• Анализ данных (73%); * Саммаризация документов и встреч (70%); * Редактирование и написание текстов (68%).

Специализированные задачи также показывают рост: написание кода в ИТ, подбор персонала в HR и составление контрактов в юридических отделах.

Проблема «отстающих»

Примерно каждый шестой руководитель остается в категории «отстающих», используя Gen AI реже одного раза в неделю. В основном это представители ритейла и промышленности. Они сталкиваются с более жесткими организационными ограничениями и скептицизмом, что ведет к расширению разрыва между лидерами, внедряющими ИИ в ДНК компании, и теми, кто рискует остаться позади.

Осведомленность по функциям

Общий уровень знакомства с технологией вырос до 77% (+6 п.п.). Значительный скачок зафиксирован в ИТ (94%), Операционной деятельности (+24 п.п.), Юридической сфере (+17 п.п.) и Финансах (+9 п.п.). В остальных функциях после бурного роста 2024 года наблюдается стабилизация показателей.

Уровень экспертных знаний по индустриям

Лидерами по доле сотрудников с экспертными знаниями являются:

• Банки и финансы (84%); * Профессиональные услуги (86%); * ИТ и телекоммуникации (90%).

В этих секторах ИИ уже не просто инструмент, а драйвер операционной эффективности.

Краткий обзор

Рост навыков в сфере Gen AI: отраслевой разрыв сохраняется

Несмотря на общий рост компетенций, уровень экспертных знаний распределен неравномерно. Лидерами являются банковский сектор и финансы (84%), профессиональные услуги (86%) и сфера ИТ и телекоммуникаций (90%).

В то же время такие отрасли, как ритейл (64%) и производство (72%), пока отстают. Эти секторы характеризуются высокой интенсивностью использования человеческого капитала и могут нуждаться в дополнительных ресурсах для повышения квалификации сотрудников и интеграции генеративного ИИ. Тем не менее ритейл начинает сокращать этот разрыв: доля экспертов в этой сфере выросла на 15 п.п. по сравнению с прошлым годом.

Переход от экспериментов к ежедневной продуктивности

Почти половина лиц, принимающих решения, сообщают о ежедневном использовании генеративного ИИ (46%, что на 17 п.п. выше показателей 2024 года и на 35 п.п. выше 2023 года). Столь резкий рост подчеркивает критическую важность технологии для повседневных рабочих процессов, которая была достигнута всего за три года.

«Генеративный ИИ трансформировал мою работу, автоматизировав рутинные задачи, такие как анализ данных и подготовка отчетов. Это позволило мне сосредоточиться на стратегических решениях и творческом подходе к решению проблем». — Руководитель звена C-Suite, ИТ и телекоммуникации.

Ежедневное использование по функциональным подразделениям

Рост ежедневной активности зафиксирован по всем направлениям:

• ИТ: 68% (+19 п.п.) * Маркетинг и продажи: 52% (+24 п.п.) * Операционная деятельность: 51% (+28 п.п.) * Управление (Management): 51% (+17 п.п.) * Юридическая служба: 40% (+30 п.п.) * Управление персоналом (HR): 34% (+18 п.п.)

Руководители категории 55+ сокращают разрыв

Возрастные барьеры в освоении ИИ стремительно рушатся. Доля руководителей старше 55 лет, использующих ИИ хотя бы раз в неделю, достигла 61% (+19 п.п.). При этом лишь 12% респондентов в этой возрастной группе заявили, что никогда не использовали ИИ или не используют его сейчас (снижение на 8 п.п. к 2024 году).

Разрыв в использовании сокращается по мере ускорения компаний Tier 1

Анализ по размеру выручки показывает, что компании Уровня 2 (Tier 2, выручка от $250 млн до $2 млрд) в настоящее время лидируют по частоте использования ИИ (минимум раз в неделю — 87%). Однако наиболее значительный рывок совершили крупнейшие корпорации Уровня 1 (Tier 1, выручка от $2 млрд), где показатель вырос на 22 п.п. до 80%. Ежедневное использование также значительно выросло во всех категориях бизнеса.

Быстрое внедрение во всех отраслях, за исключением ритейла

Генеративный ИИ прочно закрепился в рабочих процессах сферы ИТ и телекоммуникаций: двое из трех сотрудников используют его ежедневно. Даже в традиционно более консервативных секторах, таких как производство, наблюдается рост. Ритейл остается наиболее медлительным сегментом в плане частоты использования, хотя темпы роста ежедневного применения (+23 п.п.) здесь идентичны лидерам рынка, что указывает на начало активной фазы догона.

Малый и средний бизнес как эталон гибкости

Компании Уровня 2 и Уровня 3 (выручка до $250 млн) оценивают свою скорость внедрения ИИ как «гораздо более высокую», чем в среднем по рынку. Это может быть связано с их высокой маневренностью в смене инструментов и процессов, а также с более острым давлением необходимости реализации операционной эффективности для сохранения конкурентоспособности.

Время догонять: отстающие в освоении генеративного ИИ

Группа «отстающих» (16% от общего числа респондентов) в основном представлена компаниями из сферы ритейла (21%) и производства (23%). В этих организациях внедрение технологий происходит «медленнее или значительно медленнее» рынка. В то время как «регулярные пользователи» в 84% случаев отмечают высокую скорость адаптации технологий в своих компаниях, среди отстающих этот показатель составляет лишь 9%.

Скорость внедрения: топ-менеджмент видит ускорение, среднее звено — нет

Существует заметное расхождение в оценке темпов цифровой трансформации в зависимости от уровня должности.

• Топ-менеджмент (VP+): 56% респондентов считают, что внедрение идет «гораздо быстрее».
• Менеджеры среднего звена и директора: только 28% разделяют этот оптимизм.

Этот разрыв указывает на разницу между стратегическим видением руководства и реальностью повседневного внедрения, с которой сталкиваются менеджеры среднего звена, обладающие более четким представлением о барьерах при интеграции ИИ в текущие бизнес-процессы.

Барьеры в отраслях с низким темпом адаптации

19% респондентов в сфере ритейла и 11% в производстве считают, что их организации внедряют ИИ медленнее, чем конкуренты. Основными факторами здесь остаются сложности с интеграцией в существующую инфраструктуру и необходимость масштабного переобучения персонала.

Темпы внедрения в зависимости от отрасли

В то время как 19% респондентов в ритейле и 11% в производстве считают, что их организации внедряют ИИ медленнее конкурентов, представители сферы технологий и телекоммуникаций (Tech/Telecom) демонстрируют высокую уверенность. 61% участников из этого сектора оценивают свои компании как активных последователей технологий (quick adopters), что на 25 п.п. выше показателя 2024 года.

Скорость внедрения по отраслям (общий показатель):

• Банковское дело / Финансы: 72% (рост чистой доли «быстрее» на 12%) * Профессиональные услуги: 80% (рост на 11%) * Технологии / Телеком: 76% (рост на 25%) * Ритейл: 42% (рост на 8%) * Производство: 52% (рост на 5%)

Примечание: Данные не включают вариант «Не уверен», поэтому сумма может не равняться 100%.

Ключевые бизнес-задачи и рост популярности сценариев использования

Наибольший скачок по сравнению с 2024 годом зафиксирован в таких кейсах, как создание презентаций и отчетов (+12 п.п.), а также генерация идей и мозговой штурм (+12 п.п.).

«За последний год одним из самых впечатляющих способов применения Gen AI стало ускорение проектирования наших продуктов. Он помогает генерировать свежие идеи и визуальные концепции на основе реальных запросов клиентов. Это позволяет нам выпускать новинки быстрее и точнее соответствовать рыночным трендам... В целом, Gen AI сделал нашу работу более эффективной и клиентоориентированной, что стало большой победой для всей команды». — Менеджер, сектор Технологии/Телеком

Основные цели использования Gen AI (текущее использование):

• Анализ данных и аналитика: 73% (+11%) * Подготовка доказательной базы для принятия решений на основе данных: 58% (+7%) * Исследование клиентов и конкурентная разведка: 64% (+6%) * Поиск информации и резюмирование литературы: 66% (+11%) * Финансовое прогнозирование и планирование: 68% * Создание маркетингового контента (текст, изображения, видео): 66% (+8%) * Обслуживание и поддержка клиентов: 66% (+8%) * Создание контента для продаж (презентации, письма): 64% (+10%) * Резюмирование документов и протоколов встреч: 70% (+7%) * Создание презентаций и отчетов: 68% (+12%) * Генерация идей и мозговой штурм: 66% (+12%) * Написание кода: 62% (+11%)

Топ-10 сценариев: фокус на продуктивности сотрудников

Как и в 2024 году, большинство наиболее востребованных сценариев использования напрямую связаны с повышением продуктивности персонала. Это подтверждает статус Gen AI как надежного инструмента для автоматизации рутинных офисных задач.

Рейтинг сценариев использования (Топ-10):

1. Аналитика: Анализ данных (73%, +1 позиция в рейтинге).
2. Продуктивность: Резюмирование документов/встреч (70%, +1 позиция).
3. Продуктивность: Редактирование и написание документов/предложений (68%, -2 позиции).
4. Продуктивность: Создание презентаций и отчетов (68%, +7 позиций).
5. Продуктивность: Генерация идей и мозговой штурм (66%, +9 позиций).
6. Маркетинг/Продажи: Создание маркетингового контента (66%, -2 позиции).
7. Маркетинг/Продажи: Поддержка клиентов (66%, без изменений).
8. Продуктивность: Генерация электронных писем (64%, +2 позиции).
9. Внутренние операции: Внутренняя поддержка и Help Desk (64%, -3 позиции).
10. Маркетинг/Продажи: Контент для продаж (64%, +6 позиций).

Отраслевая специфика: широта охвата против узкой специализации

Подразделения ИТ, HR и финансов используют Gen AI для широкого спектра задач (широкий охват), в то время как отделы разработки (R&D), маркетинга и юридические службы фокусируются на нескольких ключевых, критически важных сценариях.

• HR (управление персоналом): Высокий индекс использования в подборе, онбординге и обучении сотрудников (72%, индекс 129).
• ИТ: Лидирует в написании кода (72%, индекс 123) и анализе данных (88%, индекс 120).
• Юридический отдел: Фокусируется на генерации юридических контрактов (56%, индекс 133).

«Наибольшее влияние Gen AI в нашей организации оказал на оптимизацию разработки программного обеспечения. Интегрировав инструменты ИИ в рабочие процессы, мы смогли автоматизировать генерацию кода, ускорить отладку ошибок и эффективнее готовить документацию». — Директор, сектор Технологии/Телеком

Соответствие использования и эффективности

В 2024 году не все популярные сценарии использования демонстрировали одинаково высокую эффективность. Однако в 2025 году взаимосвязь между частотой использования и качеством работы стала линейной: компании получают максимальную отдачу именно в тех сферах, которые стали частью их повседневной деятельности.

Лидеры по показателю «Высокая эффективность»:

• Анализ данных и аналитика (70%) * Резюмирование документов и встреч (69%) * Создание презентаций и отчетов (68%) * Написание и редактирование документов (68%) * Поиск информации и резюмирование литературы (68%) * Генерация электронных писем (65%)

Эффективность основных сценариев использования

Согласно результатам 2025 года, наиболее эффективные сценарии использования ИИ практически полностью совпадают с наиболее частотными. Это свидетельствует о том, что компании научились извлекать реальную выгоду из повседневного применения технологий.

Показатели высокой эффективности (среди организаций, использующих Gen AI):

• Анализ и аналитика данных — 66% * Кабинетные исследования / вторичные исследования / резюмирование литературы — 64% * Подготовка доказательной базы для данных — 62% * Исследование клиентов / конкурентная разведка — 61% * Прогнозирование поведения клиентов — 60% * Генерация инсайтов на основе синтетических данных — 59% * Создание контента для продаж — 59% * Создание маркетингового контента — 58% * Обслуживание и поддержка клиентов — 58% * Дизайн и разработка продуктов/услуг — 57% * Персонализированный маркетинг и реклама — 57% * Программы лояльности и удержания клиентов — 56% * Финансовое прогнозирование и планирование — 56% * Написание и редактирование документов и предложений — 55% * Создание презентаций и отчетов — 55% * Резюмирование документов и встреч — 54% * Генерация идей и мозговой штурм — 53% * Написание и генерация кода — 53% * Обнаружение и предотвращение мошенничества — 52% * Внутренняя поддержка и Help Desk — 51% * Управление рисками — 50% * Подготовка юридических контрактов — 49% * Подбор, адаптация и обучение персонала — 48% * Предиктивное обслуживание — 47%

Самые популярные инструменты

Использование трех ведущих чат-ботов значительно выросло по сравнению с 2024 годом. ChatGPT и Copilot продолжают доминировать на рынке, в то время как другие инструменты пока отстают.

Доля использования (среди общего числа респондентов):

• ChatGPT (OpenAI): 67% (+5 п.п. к 2024, +18 п.п. к 2023) * Copilot (Microsoft): 58% (+6 п.п. к 2024, +31 п.п. к 2023) * Gemini (Google): 49% (+9 п.п. к 2024, +25 п.п. к 2023) * Meta AI (Meta): 29% * Собственный чат-бот (разработанный внутри компании): 28% * Amazon Q (AWS): 19% * Claude (Anthropic): 18% * Perplexity: 18% * DeepSeek: 18%

Модели подписки на чат-ботов

Подавляющее большинство подписок на генеративный ИИ оплачивается работодателем. Помимо ChatGPT, лидеры среди платных подписок коррелируют с основными облачными провайдерами: Microsoft Azure (31%), Google Cloud (23%) и AWS (21%). Бесшовная интеграция с текущим облачным стеком входит в топ-10 критериев выбора для ИТ-директоров (4-е место в рейтинге).

Доля подписок, оплачиваемых компанией (среди пользователей каждого бота):

• Copilot (Microsoft): 72% * Gemini (Google): 67% * ChatGPT (OpenAI): 62% * Amazon Q (AWS): 62% * Claude (Anthropic): 54% * Meta AI (Meta): 52% * Perplexity: 50% * DeepSeek: 48%

Внедрение ИИ-агентов

ИИ-агенты — это интеллектуальные системы, предназначенные для автономного решения сложных бизнес-задач (анализ данных, координация работы отделов, оптимизация операций). Они способны принимать решения, адаптироваться к новой информации и достигать целей с минимальным участием человека.

Ключевые инсайты по внедрению агентов:

• Уровень внедрения: 58% лиц, принимающих решения, подтверждают, что их организации уже используют ИИ-агентов в том или ином виде.
• Задачи агентов: * Автоматизация процессов и поиск эффективности рабочих цепочек (14%).
• Интеграция во внутренние операции или управление рабочими процессами (10%).
• Межведомственное управление процессами (10%).
• Фронт-офис и поддержка клиентов (8%).
• Упрощение повседневных задач (7%) и аналитика (7%).

Мнения руководителей:

«Мы внедряем ИИ-агентов там, где рутинные задачи могут быть автоматизированы и масштабированы: сортировка тикетов поддержки, мониторинг DevOps и финансовые операции (сверка счетов, выявление мошенничества). Несмотря на контроль со стороны человека, они уже высвобождают ценное время». — C-Suite, Технологии/Телеком

«Автоматизация CLM (управление жизненным циклом контрактов) позволяет составлять и проверять документы 24/7 с точностью 92%». — Вице-президент, Финансы

Подтверждение ценности: измерение инвестиций, эффекта и ROI

Ключевые выводы по измерению ценности

Компании переходят от этапа широкого экспериментирования к дисциплинированному росту. Измерение ROI стало стандартом, и первые результаты оцениваются как преимущественно положительные. Уверенность бизнеса остается высокой: большинство ожидает дальнейшего роста бюджетов, однако теперь будущие вложения должны быть оправданы конкретными показателями эффективности.

Измерение ROI стало стандартом

Предприятия больше не удовлетворяются простыми метриками использования. Теперь стандартной практикой является формальное отслеживание ROI — об этом заявили 72% респондентов. Подразделения с развитой культурой метрик, такие как HR и финансы, идут впереди, но тренд распространяется на всю структуру компании. Это прямое доказательство перехода от фазы «поиска себя» к фазе подотчетности.

Ранние результаты позитивны, но масштаб усложняет задачи

Большинство компаний (74%) уже фиксируют положительный ROI, особенно это касается небольших игроков, которые быстрее интегрируют Gen AI в свои рабочие процессы.

• Лидеры по окупаемости: Технологии и Телеком (88%), Банковское дело, Финансы и Профессиональные услуги (83%).
• Догоняющие: Ритейл (54%) и Производство (75%), где работа с физическими товарами усложняет внедрение.
• Разрыв в восприятии: Руководители уровня VP+ настроены более оптимистично (45% видят значительно положительный ROI) по сравнению с менеджерами среднего звена (27%), которые смотрят на ситуацию более реалистично.

Растущее, но неравномерное влияние

Восприятие высокой значимости ИИ резко выросло в таких функциях, как юридический департамент (+24 п.п. к 2024 году), закупки (+15 п.п.) и клиентский сервис (+16 п.п.). В то время как лидеры внедрения ожидают «революционного» эффекта, отрасли-аутсайдеры (ритейл, производство) придерживаются более сдержанных прогнозов.

Рост продуктивности и барьеры

Третий год подряд эффективность и продуктивность сотрудников остаются главным преимуществом (1-е место). Также растут показатели качества работы (2-е место), креативности (8-е место) и безопасности (9-е место). Тем не менее, основными барьерами остаются риски безопасности, операционная сложность и неточность данных. В 2025 году в топ-10 барьеров также вошло отсутствие ресурсов для обучения персонала. Для компаний-«аутсайдеров» сопротивление сотрудников и недостаток доверия являются более критичными проблемами (+10 п.п. по сравнению с активными пользователями).

Бюджеты 2025: возврат к активному росту

После осторожных прогнозов 2024 года, в 2025 году расходы на ИИ снова в повестке дня. Ожидается, что бюджеты на Gen AI будут расти, смещаясь в сторону интеграции в ядро бизнес-процессов...

...безопасность, операционная сложность и неточность данных остаются наиболее часто упоминаемыми барьерами. Это подчеркивает, что предприятия осознают ценность ИИ, но его внедрение не обходится без трудностей. В топ-10 барьеров (впервые включенных в опрос 2025 года) вошла нехватка ресурсов для обучения. Для компаний-«аутсайдеров» сопротивление сотрудников и недостаток доверия являются более серьезными проблемами (+10 п.п. по сравнению с активными пользователями).

Рост бюджетов и интеграция в ядро бизнеса

После осторожных прогнозов 2024 года, в 2025 году увеличение расходов снова стоит на повестке дня, и прогнозируется возобновление роста. Бюджеты на 2025 год остаются солидными: почти две трети предприятий планируют выделить 5 млн долларов или более, при этом лидируют организации уровня Tier 1. Инвестиции в новые и текущие технологии составляют более трети бюджетов 2025 года, что отражает уверенность в долгосрочной роли Gen AI в операционной деятельности и бизнес-процессах. Еще 30% технологических бюджетов, по данным ИТ-подразделений, теперь направляются на внутренние НИОКР, что сигнализирует о разработке кастомных решений.

Прогноз роста и перераспределение ресурсов

В перспективе 87% руководителей уверены, что отдача от инвестиций ускорится в ближайшие два-пять лет, а 88% ожидают роста бюджетов в следующем году — при этом лидерство по темпам роста сохранят технологии и НИОКР. Это подтверждает убежденность в том, что ценность Gen AI очевидна и он становится важным драйвером повседневной эффективности, инноваций и роста. Хотя большая часть инвестиций поступает из новых бюджетов (net-new), лидеры все чаще финансируют ИИ за счет сокращения расходов в других областях (+7 п.п. к прошлому году) — например, за счет устаревших ИТ-систем или внешних услуг, что усиливает финансовую дисциплину на фоне роста.

Две трети предприятий инвестируют более 5 млн долларов

Согласно данным за 2025 год, наиболее высокие бюджеты (свыше 5 млн долларов) наблюдаются в таких функциях, как разработка продуктов/инжиниринг, юридический департамент и ИТ.

Распределение бюджетов компаний на Gen AI (общие данные):

• Менее 1 млн долларов: 19% * От 1 млн до 5 млн долларов: 31% * От 5 млн до 10 млн долларов: 23% * 10 млн долларов и более: 7%

Крупные игроки: лидерство компаний Tier 1 по размеру бюджетов

23% предприятий уровня Tier 1 инвестируют 20 млн долларов или более, что значительно выше показателей небольших фирм. Самые высокие средние показатели инвестиций (более 10 млн долларов) среди отраслей зафиксированы в банковском и финансовом секторах, технологиях и телекоммуникациях, а также в сфере профессиональных услуг.

• Tier 1 (выручка >2 млрд долларов): 23% компаний выделяют более 20 млн долларов.
• Tier 2 (выручка 250 млн – 2 млрд долларов): демонстрируют стабильный рост инвестиций.
• Tier 3 (выручка 50 млн – 250 млн долларов): продолжают активно инвестировать, несмотря на меньшие масштабы.

Технологии и внутренние НИОКР — приоритеты в расходах на Gen AI

Инвестиции в технологии (как в новые, так и в существующие системы) составляют более трети бюджетов 2025 года для компаний всех размеров. Такое распределение средств подчеркивает веру бизнеса в потенциал роста производительности и эффективности за счет Gen AI.

Структура бюджета (средние значения):

• Новые технологии / инструменты / системы: 21% * Существующие технологии / инструменты / системы: 17% * Внутренние НИОКР: 17% * Обучение сотрудников: 16% * Найм и адаптация: 15% * Консультанты: 13%

Рост внутренних НИОКР как сигнал к разработке кастомных решений

Доля внутренних НИОКР достигла одной трети технологических бюджетов, что указывает на переход к созданию специализированных решений.

«Наибольшее влияние генеративный ИИ оказал на нашу компанию, несомненно, в области ускорения этапов проектирования продукции и создания прототипов. То, на что раньше уходили недели или даже месяцы ручных итераций, теперь достигается за долю этого времени: мы вводим в ИИ параметры проектирования и материальные ограничения. Он способен быстро генерировать сотни оптимизированных вариантов, предлагая инновационные подходы, которые мы могли бы и не рассмотреть. Способность быстро исследовать и совершенствовать проекты означает, что мы выводим инновационные продукты на рынок гораздо быстрее, сохраняя конкурентное преимущество». — Директор по производству, компания уровня Tier 2

Измерение ROI становится стандартом для инвестиций в Gen AI

Около трех четвертей предприятий внедряют формализованное измерение ROI в свои бизнес-процессы. Компании уровней Tier 2 и Tier 3 демонстрируют показатели интеграции измерений выше среднего, что говорит об их гибкости в адаптации новых систем. Среди функциональных подразделений о самом высоком уровне измерения ROI заявляют HR (84%) и финансы (80%), что объясняется строгими стандартами регулирования в этих сферах, требующими быстрой интеграции контроля.

Фокус на ROI: эффективность и прибыль

Операционный отдел, ИТ, общее руководство, HR и финансы имеют более высокое среднее количество конкретных показателей ROI. Юридические департаменты пока отстают в вопросах формализованного измерения. Эти результаты могут быть связаны не только с интенсивностью использования ИИ, но и с исторически сложившейся культурой измерения KPI в конкретных функциях или регулируемых отраслях.

Методы измерения ROI в организациях (2025):

• Оценка вовлеченности/продуктивности сотрудников (клики, часы использования): 47% * Отслеживание прибыльности/убытков, специфичных для Gen AI: 46% * Мониторинг изменений в производительности сотрудников после обучения: 42% * Измерение стратегического или операционного эффекта от рекомендаций консультантов: 42% * Оценка операционной пропускной способности и прироста эффективности: 41%

Методы измерения ROI в организациях (2025), продолжение:

• Измерение времени до достижения продуктивности новыми сотрудниками: 37% * Привязка расходов к KPI, соответствующим бизнес-целям: 36% * Отслеживание уровня удержания новых сотрудников после онбординга: 35% * Бенчмаркинг использования Gen AI среди сопоставимых компаний (peer group): 33% * Среднее количество выбранных вариантов: 3,6

Окупаемость инвестиций в зависимости от размера компании

Предприятия уровней Tier 2 и Tier 3 лидируют по показателям положительного ROI, демонстрируя, что наряду с тщательным измерением, инвестиции в Gen AI начинают приносить плоды. В то же время четверть компаний уровня Tier 1 (крупнейший бизнес) заявляют, что говорить об окупаемости пока «слишком рано».

Три четверти предприятий сообщают о положительном возврате инвестиций

ROI по размеру компании (годовая выручка в долларах США):

• Значительно положительный ROI (например, явный финансовый результат или серьезные операционные улучшения):
• Всего: 39% * Tier 3 ($50 млн – <$250 млн): 35% * Tier 2 ($250 млн – <$2 млрд): 44% * Tier 1 ($2 млрд+): 31% * Умеренно положительный ROI:
• Всего: 35% * Tier 3: 41% * Tier 2: 36% * Tier 1: 26% * Слишком рано судить / стадия пилота:
• Всего: 12% * Tier 3: 9% * Tier 2: 10% * Tier 1: 25%

Влияние должности на восприятие ROI

Руководители уровня VP+ (вице-президенты и выше) настроены гораздо более оптимистично в отношении ROI по сравнению с менеджерами среднего звена. Почти половина топ-менеджеров (45%) считают, что они уже видят значительно положительный возврат инвестиций. Менеджеры среднего звена более осторожны: они в два раза чаще отвечают, что «говорить об окупаемости слишком рано» (16% против 8% у топ-менеджмента).

Окупаемость в разрезе отраслей

В каждом секторе большинство компаний сообщают о положительном ROI уже сегодня. Пиковые значения наблюдаются в сфере технологий и телекоммуникаций (88% положительных ответов), а также в банковском/финансовом секторе и профессиональных услугах (~83%).

• В процессе подтверждения: В промышленном производстве (Manufacturing) зафиксировано 75% положительных ROI (из них 32% — значительные). Ритейл показывает 54% положительных результатов, но здесь требуется больше времени для реализации эффекта.
• Проверка рисков: Отрицательный ROI встречается крайне редко (<7%), что говорит о самоокупаемости большинства программ по мере их масштабирования.
• Скорость отдачи: Результаты приходят быстрее там, где работа носит цифровой характер и насыщена процессами; секторы со сложными физическими операциями всё еще находятся на этапе валидации и масштабирования.

Уверенность лидеров в будущем ROI

Четыре из пяти предприятий ожидают, что их инвестиции в Gen AI окупятся в течение ближайших двух-трех лет. Компании уровней Tier 3 (79%) и Tier 2 (86%) настроены наиболее оптимистично («бычий» настрой), тогда как представители Tier 1 (71%) более консервативны — почти треть из них придерживается нейтральной позиции или считает, что делать выводы преждевременно.

Ожидаемый рост бюджетов на Gen AI в ближайшие 12 месяцев

В 2025 году 88% лиц, принимающих решения в компаниях, прогнозируют рост бюджетов на Gen AI (+16 п.п. к 2024 году).

• Лидеры роста по функциям: Наиболее существенное увеличение инвестиций в ближайший год ожидают функциональные направления: Операции (29%), IT (26%), Финансы/Бухгалтерия (24%) и Разработка продуктов/Инжиниринг (22%).
• Разрыв в прогнозах: Среди руководителей уровня VP+ 69% (+13 п.п.) предсказывают умеренный или существенный рост бюджетов (>11%), в то время как менеджеры среднего звена чаще склонны к консервативному прогнозу (рост на 1–10%).

Прогноз значительных инвестиций на горизонте двух-пяти лет

Хотя в 2024 и 2025 годах темпы краткосрочного роста бюджетов несколько замедлились, в долгосрочной перспективе ожидается их умеренное или значительное увеличение (>11%).

Наиболее существенный рост инвестиций в перспективе 2–5 лет ожидается в таких направлениях, как:

• IT: 75% респондентов (+53 п.п. к 2024 г.) * Разработка продуктов/Инжиниринг: 73% (+50 п.п. к 2024 г.) * Финансы/Бухгалтерия: 64% (+42 п.п. к 2024 г.) * Менеджмент: 62% (+28 п.п. к 2024 г.)

С точки зрения отраслей, лидерами станут Банки/Финансы (68%) и Технологии/Телеком (67%), а также догоняющие отрасли, такие как промышленное производство (72%).

Обоснование ценности: оценка инвестиций, влияния и ROI

Большинство расходов на Gen AI являются новыми, но перераспределение бюджетов усиливается

Хотя большая часть инвестиций в Gen AI представляет собой выделение дополнительных средств («net new»), все больше организаций сообщают о сокращении расходов в других областях для финансирования этих инициатив (+7 п.п. к 2024 году). Перераспределение затрагивает в первую очередь такие направления, как ИТ-инфраструктура (устаревшие системы), а также управление персоналом и трудовыми ресурсами.

• Мнение экспертов: * «[Мы перераспределяем бюджет] частично за счет позиций начального уровня, но в основном — за счет сокращения расходов на аутсорсинг. Самое масштабное сокращение штата коснется зарубежных подрядчиков». — Директор, Технологии/Телеком, Tier 1 * «[Мы планируем] сократить расходы на поддержку устаревших систем, традиционные ИТ-проекты или менее критичные инновационные инициативы». — Директор, Технологии/Телеком, Tier 3

Реализация потенциала Gen AI варьируется в зависимости от подразделения

Влияние Gen AI на различные функциональные направления неоднородно. В некоторых департаментах наблюдается значительный рост показателя «высокого влияния», в то время как другие выходят на плато.

Динамика влияния по подразделениям (доля респондентов, отметивших «высокое влияние»):

• Юридическая служба: +24 п.п. к 2024 г.
• Закупки и снабжение: +15 п.п.
• Клиентский сервис и поддержка: +16 п.п.
• ИТ: +11 п.п.
• Маркетинг: +10 п.п.

В то же время в таких сферах, как разработка (Engineering, -14 п.п.) и финансы (-7 п.п.), годовая динамика замедлилась, что может указывать на достижение промежуточного плато или ожидание следующего технологического прорыва.

Будущее влияние: высокие ожидания при отраслевой специфике

В целом 70% респондентов ожидают серьезного или революционного влияния технологии в ближайшие 2–5 лет (+17 п.п. по сравнению с 2023 годом).

Лидеры по ожиданиям значительного влияния:

• Банки и финансы: 79% (+9 п.п.) * Профессиональные услуги: 78% (+8 п.п.) * Технологии и телеком: 76% (–2 п.п.)

Прогнозы относительно «революционного» воздействия более сдержанны в таких отраслях, как розничная торговля (12%) и промышленное производство (25%).

Продуктивность, эффективность и качество — главные преимущества Gen AI

По мере того как сценарии использования Gen AI закрепляются в повседневных рабочих процессах, компании все четче формулируют извлекаемую выгоду.

Топ-10 преимуществ (рейтинг 2025 года):

1. Повышение эффективности и продуктивности сотрудников.
2. Повышение общего качества работы.
3. Улучшение клиентского опыта.
4. Оптимизация бизнес-операций.
5. Укрепление конкурентных преимуществ на рынке.
6. Поддержка генерации инсайтов и принятия решений через анализ данных.
7. Повышение эффективности продаж и маркетинга.
8. Рост креативности сотрудников.
9. Повышение безопасности.
10. Улучшение клиентской поддержки.

Интересно, что менеджеры среднего звена настроены более оптимистично, чем топ-менеджмент (уровень VP+), в вопросах влияния ИИ на продуктивность (+10 п.п.), креативность (+10 п.п.) и безопасность (+7 п.п.).

Риски безопасности, операционная сложность и неточность данных остаются основными барьерами

Несмотря на рост темпов внедрения, компании продолжают сталкиваться с серьезными вызовами.

Топ-10 барьеров при использовании Gen AI:

1. Риски безопасности.
2. Операционная сложность.
3. Неточность предоставляемых результатов (галлюцинации).
4. Конфиденциальность данных клиентов / Этические соображения (равные позиции).
5. Соблюдение отраслевых нормативных требований.
6. Стоимость технологии.
7. Внутреннее сопротивление сотрудников и недостаток доверия.
8. Риск раскрытия конфиденциальной и проприетарной информации организации.
9. Недостаток ресурсов для обучения (впервые в топ-10).

Для компаний из категории «отстающих» (laggards) сопротивление персонала и отсутствие доверия остаются критическими факторами (+10 п.п. по сравнению с активными пользователями).

Человеческий капитал: синергия талантов, обучения и доверия

Ключевые выводы: человеческий капитал как решающий рычаг

По мере того как Gen AI становится частью повседневной работы, основные ограничения смещаются от инструментов к людям. Оптимизм растет, однако сохраняется осторожность: дефицит навыков, неравномерное обучение, неопределенность в вопросах найма и сложности управления изменениями (change management) сдерживают потенциал технологии.

Руководство процессом внедрения (включая роль CAIO — Chief AI Officer) консолидируется, а «защитные барьеры» (guardrails) ужесточаются даже при расширении доступа к инструментам. Тем не менее стратегии развития компетенций (обучать, нанимать или покупать) остаются фрагментированными. Дефицит талантов, культурное сопротивление и неоднозначные настроения на разных уровнях управления делают «людей и процессы» главным нерешенным вопросом внедрения. Человеческий капитал сегодня является тем самым рычагом, который превращает использование инструментов в масштабируемый ROI.

Позитив с долей осторожности

Sentiments (эмоциональное восприятие) продолжают улучшаться: респонденты отмечают, что они «впечатлены» (54%), настроены «оптимистично» (59%) и «воодушевлены» (59%). Однако «осторожность» сохраняется у значительной доли лиц, принимающих решения (38%), что служит напоминанием о сохраняющихся рисках, связанных с человеческим фактором и процессами.

Риск деградации навыков

Третий год подряд лица, принимающие решения, подчеркивают роль Gen AI как дополнения к человеческому труду, однако выражают обеспокоенность возможной атрофией профессиональных навыков сотрудников при чрезмерной зависимости от ИИ.

Фактор человеческого капитала: ключевые выводы (продолжение)

По мере того как Gen AI становится привычным рабочим инструментом для многих, позитивные настроения продолжают расти. Однако сохраняющееся чувство осторожности указывает на неопределенность в отношении будущего. Доля респондентов, которые чувствуют себя «впечатленными» (54%), настроены «оптимистично» (59%) и «воодушевлены» (59%), продолжает увеличиваться. В то же время «осторожность» сохраняется у значительной части лиц, принимающих решения (38%), что служит напоминанием о сохраняющихся рисках, связанных с людьми и процессами.

Три года подряд руководители подчеркивают роль Gen AI скорее как дополнения к человеческому капиталу (89% согласны), чем как его замены (71% согласны). Тем не менее, начинают проявляться опасения по поводу «атрофии навыков» или их размывания. Это указывает на растущую необходимость защиты процесса развития компетенций, особенно среди сотрудников начального уровня, чьи навыки еще только формируются (43% в той или иной степени согласны с тем, что Gen AI приведет к снижению профессионального уровня).

Руководство берет инициативу на себя

Стратегия в области Gen AI решительно переместилась в сферу ответственности высшего руководства (C-suite). Топ-менеджеры играют всё более значимую роль, а должность директора по ИИ (CAIO) становится общепринятой (в 60% корпораций). При этом большинство компаний полагаются на внутренние команды и существующие структуры управления, а не на аутсорсинг. Это подчеркивает, что стратегия консолидируется, а не перестраивается заново (97% используют внутренние команды, +6 п.п. к 2024 году, +16 п.п. к 2023 году).

Синхронизация талантов, обучения и доверия

Развитие защитных механизмов параллельно с доступом

Меры контроля (guardrails) догоняют темпы роста технологий. Крупные предприятия внедряют политики использования, в которых основной акцент делается на конфиденциальности данных (53%), этичном использовании (50%) и человеческом контроле (48%), одновременно расширяя доступ к инструментам в других областях. В то же время 62% руководителей меняют правила игры, используя сам ИИ для управления рисками — в частности, для обеспечения ИТ-безопасности и управления финансовыми рисками.

Обучение против найма: единого пути нет

Организации разделились во мнениях относительно того, как формировать навыки работы с Gen AI: более половины лиц, принимающих решения, делают ставку на внутреннее обучение или практическое освоение, в то время как 40% ориентируются на внешний рынок — наем новых сотрудников или консультантов. Однако из-за сокращения бюджетов на обучение и ограниченного пайплайна найма ни один из подходов не обеспечен ресурсами в полной мере.

Высшее руководство также расходится во мнениях о том, как Gen AI повлияет на наем в ближайшие годы. Позиции начального уровня могут пострадать сильнее, чем позиции среднего или высшего звена — как в положительном, так и в отрицательном ключе (17% ожидают сокращения найма стажеров против 10% для руководящего состава; при этом 49% прогнозируют рост найма стажеров против 33% для руководителей).

Таланты и культура — новое «узкое место»

Самыми сложными задачами остаются преодоление дефицита навыков — подбор специалистов с продвинутыми компетенциями в области Gen AI (49%) и проведение эффективного обучения (46%). Помимо навыков, компании продолжают бороться за поддержание морального духа (43%) и поиск лидеров, способных эффективно управлять изменениями в организации (41%). Это напоминает о том, что внедрение ИИ в такой же степени зависит от культурной готовности, как и от технических возможностей.

Gen AI расширяет навыки, но ставит под угрозу профессионализм

Восприятие влияния на сотрудников (Общие данные, топ-2 варианта ответа — «Полностью/скорее согласен»)

^Примечание: вопрос добавлен в 2025 году.

Уверенность руководителей в том, что ИИ расширяет навыки, остается высокой, но этот показатель, возможно, достиг своего потолка. При этом лица, принимающие решения, видят риск в снижении уровня профессионального мастерства.

Руководство высшего звена более уверено в бизнес-эффекте, чем менеджеры среднего звена

Восприятие влияния на операционную деятельность (В разрезе должностей, топ-2 варианта ответа — «Полностью/скорее согласен»)

Мнения менеджеров среднего звена и топ-менеджмента (VP+) расходятся и в вопросе потенциальных компромиссов. Менеджеры среднего звена реже, чем руководители уровня VP+, верят, что рост качества будет сопровождаться снижением профессионального мастерства человека (-18 п.п. по сравнению с VP+).

При этом обе группы — и менеджеры среднего звена (87%), и топ-менеджмент (91%) — разделяют уверенность в том, что Gen AI позволяет получать более качественные результаты при тех же трудозатратах.

• Улучшает навыки сотрудников в некоторых задачах: 92% (VP+) vs 87% (Mid-Mgmt) * Позволяет получать более качественные результаты с теми же сотрудниками: 91% (VP+) vs 87% (Mid-Mgmt) * Помогает увеличить общую выручку: 87% (VP+) vs 80% (Mid-Mgmt) * Помогает снизить общие затраты: 85% (VP+) vs 78% (Mid-Mgmt) * Позволяет сохранять качество при меньшем количестве сотрудников: 84% (VP+) vs 71% (Mid-Mgmt) * Заменяет навыки сотрудников в некоторых задачах: 77% (VP+) vs 66% (Mid-Mgmt) * Приводит к снижению профессионального уровня: 53% (VP+) vs 35% (Mid-Mgmt)

Оптимизм в отношении Gen AI высок, но осторожность сохраняется

Подавляющее большинство лиц, принимающих решения в компаниях, отмечают, что за последний год их отношение к Gen AI стало более позитивным (85% выбрали вариант «Значительно/немного более позитивное»).

Восприятие ИИ как технологии, которая «впечатляет», выросло сильнее всего за последний год (+19 п.п.) после стагнации в 2024 году.

Эмоциональные ассоциации с Gen AI (Общие данные)

Позитивные (рост за год): * Оптимистичный: 59% (+5%) * Воодушевленный: 59% (+12%) * Впечатленный: 54% (+19%) * Заинтригованный (Curious): 42% (+6%) * Пораженный (Amazed): 33% (+11%) * Признательный (Appreciative): 31% (+7%)

Негативные и нейтральные: * Осторожный: 38% * Скептичный: 16% * Обеспокоенный (Worried): 11% * Перегруженный: 11% * Безразличный: 8%

Позитив растет, но «отстающие» остаются скептиками

Эмоциональные ассоциации в зависимости от частоты использования

У «отстающих» (тех, кто использует ИИ реже раза в неделю или никогда) растет ощущение «впечатленности», однако показатели «любопытства» (-6 п.п. к 2024 г.) и «оптимизма» (-4 п.п. к 2024 г.) снижаются. Среди негативных восприятий эта группа остается наиболее «осторожной» и «скептичной».

В целом это свидетельствует об охлаждении интереса со стороны тех, кто активно не использует Gen AI. Хотя технология продолжает создавать «хайп» и вызывать восхищение, те, кто менее готов к взаимодействию с ней, рискуют отстать еще сильнее.

Эмоциональные ассоциации в зависимости от уровня должности

Эмоциональные ассоциации с генеративным ИИ в зависимости от уровня должности

Хотя менеджеры среднего звена проявляют больше «осторожности», чем вице-президенты и выше (VP+), эта категория лиц, принимающих решения, по-прежнему сохраняет «оптимизм» и «любопытство» в отношении генеративного ИИ. Это, вероятно, отражает их более тесную связь с практическим использованием технологий, в то время как воодушевление уровня VP+ во многом подпитывается общим «хайпом».

VP+ демонстрируют больше воодушевления и меньше осторожности

Лидерство во внедрении генеративного ИИ переходит к топ-менеджменту

IT-департаменты (73%) остаются ключевыми лидерами во внедрении генеративного ИИ, однако процесс принятия решений все чаще консолидируется на уровне руководства компании (Executive Leadership: +16 п.п. по сравнению с 2024 годом). Ранее инициатива чаще исходила от отдельных сотрудников (-6 п.п.) и руководителей бизнес-подразделений (-15 п.п.).

Лидеры внедрения генеративного ИИ в организации

• Руководство (Executive leadership): 67% (+16% к 2024 г.) * IT-департамент: 73% * Руководители направлений/дивизионов: 32% (-15% к 2024 г.) * Отдельные сотрудники: 26% (-6% к 2024 г.)

Должность директора по ИИ (CAIO) теперь есть в 60% компаний

Несмотря на рост общего числа ролей директора по ИИ (Chief AI Officer, CAIO), более половины таких позиций представляют собой расширение текущих обязанностей существующих сотрудников, а не найм новых специалистов.

Статус должности CAIO в зависимости от размера компании (годовая выручка в USD)

Изменение показателя «Да» (Net) по сравнению с 2024 годом: Всего +14%; Tier 3 +21%; Tier 2 +13%; Tier 1 +5%.

Принятие решений — это командная работа, а не только задача CAIO

Хотя ответственность руководства растет, стратегия в области генеративного ИИ реализуется собственными силами и консолидируется внутри одной существующей команды. Ответственность руководителей высшего звена наиболее выражена в компаниях уровней Tier 3 (28%) и Tier 2 (29%).

Распределение ответственности за стратегию Gen AI:

• Одна существующая команда: 61% (в 2024 г. — 45%, в 2023 г. — 26%) * Несколько существующих команд: 34% * Конкретный руководитель (Executive): 47% (в т.ч. IT-лидеры — 37%, топ-менеджмент — 24%) * Опора преимущественно на внешних консультантов: 7%

Ожидания от обучения навыкам работы с генеративным ИИ остаются неопределенными

Ожидания того, что умеренные или значительные инвестиции в обучение приведут к росту компетенций, снизились (-14 п.п. к 2024 г.). При этом значительно выросло число руководителей, заявляющих о необходимости найма совершенно новых талантов (14%, +8 п.п.). Вопрос о том, как будет восполняться дефицит экспертизы в долгосрочной перспективе — за счет внутренних или внешних ресурсов — остается открытым.

Ожидания по инвестициям в обучение по функциональным областям:

• Инвестиции в обучение сокращаются (-8 п.п. в целом).
• Рост потребности в найме новых талантов: +8 п.п.
• Наибольшее снижение ожиданий от обучения «своими силами» наблюдается в маркетинге и продажах (-33 п.п.) и в операционной деятельности (-24 п.п.).

Стратегия внедрения: ставка на сотрудников

Компании по-прежнему возлагают большую часть ответственности на самих сотрудников. Менеджеры среднего звена чаще сообщают об инвестициях в программы обучения (+12 п.п. по сравнению с VP+) и о предоставлении сотрудникам свободы для инноваций (+11 п.п.).

Методы принятия решений о внедрении решений на базе генеративного ИИ:

1. Инвестиции в программы обучения сотрудников (48%) 2. Разрешение сотрудникам тестировать и внедрять инновации (46%) 3. Назначение команды для сбора лучших практик (44%) 4. Найм управленческих или технологических консультантов (44%) 5. Найм новых сотрудников с готовыми навыками (44%)

Методы, включающие практическое обучение или пилотные программы, свидетельствуют о том, что предприятия все еще находятся в стадии экспериментов и поиска оптимального подхода.

Курсы и обучение стимулируют внедрение генеративного ИИ под руководством сотрудников

Инвестиции в обучение по функциональным подразделениям (среди тех, кто инвестирует):

(Данные по подразделениям: HR, IT, Маркетинг, Операции, R&D, Закупки, Менеджмент, Финансы, Юристы)

(Данные по подразделениям: HR, IT, Маркетинг, Операции, R&D, Закупки, Менеджмент, Финансы, Юристы)

Ключевой вывод №1: Роль внешних консультантов

Среди тех, кто планирует нанимать внешних консультантов, 52% (на 11 п.п. меньше, чем в 2024 году) заявляют, что консультанты будут играть существенную роль. В то же время 26% указывают на их умеренную роль, а 22% (на 14 п.п. больше, чем годом ранее) планируют полагаться преимущественно на внешнюю экспертизу.

Будет ли внедрение генеративного ИИ означать рост или сокращение числа рабочих мест?

Влияние на найм в ближайшие 2–5 лет (мнение руководителей уровня VP и выше):

В соответствии с текущими сообщениями в СМИ о том, что генеративный ИИ представляет большую угрозу для младших позиций, руководители высшего звена ожидают чистого сокращения найма именно для этих ролей (~18% для начального уровня/стажеров против ~10% для среднего звена и выше). Однако примечательно, что многие также ожидают, что генеративный ИИ создаст новые возможности для трудоустройства младших сотрудников.

Предприятия сталкиваются с трудностями при найме специалистов по ИИ и организации эффективного обучения

Проблемы кадрового пайплайна в зависимости от размера компании (выручка):

Помимо устранения дефицита навыков, лидеры сталкиваются с проблемами морального духа сотрудников и потребностью в руководителях, способных провести организацию через эту масштабную трансформацию. При этом текущая проблема потери актуальности навыков сотрудников воспринимается как несколько менее приоритетная.

«Навыки работы с генеративным ИИ теперь являются обязательным требованием для всех наших новых сотрудников. Это тот набор компетенций, который мы ищем и требуем сейчас». — Менеджер, сектор розничной торговли, компания Tier 2

Компании второго и третьего эшелонов внедряют подход «Генеративный ИИ для всех»

Вопрос больше не стоит так: «Могут ли одни сотрудники использовать генеративный ИИ, а другие — нет?». Теперь вопрос звучит иначе: «С каким уровнем ограничений все сотрудники могут использовать генеративный ИИ?». 70% фирм предоставляют доступ всем сотрудникам (+7 п.п. к 2024 году), и только 31% делают это с ограничениями.

Ограничения на использование по размеру компании (выручка):

• Tier 3 (<$250M): 49% разрешают использование любым сотрудникам (+17% к 2024 г.), 23% — с ограничениями.
• Tier 2 ($250M - $2B): 40% разрешают любым сотрудникам (+8% к 2024 г.), 31% — с ограничениями.
• Tier 1 ($2B+): 33% разрешают любым сотрудникам, 40% — с ограничениями.

Компании второго эшелона опережают других во внедрении политик использования

Процессы официального одобрения использования ИИ сокращаются, в то время как политики безопасности данных становятся более строгими, догоняя уровень компаний первого эшелона (Tier 1). Обучение сотрудников активизировалось в компаниях Tier 1 и Tier 2, в то время как в Tier 3 ему уделяется меньше внимания — возможно, это отражает перераспределение бюджета на покрытие рисков.

Внедрение политик использования (2025 vs 2024):

ИТ- и финансовые департаменты ужесточают политики в области генеративного ИИ

Особое внимание уделяется политикам безопасности данных, обучению сотрудников и соблюдению нормативных требований. Для ИТ-подразделений вырос контроль за ограничениями при работе с конфиденциальными темами (+17 п.п. к 2024 г.) и процедурами одобрения (+14 п.п.). Напротив, в финансах и бухгалтерии оба этих показателя снизились (-13 п.п. и -15 п.п. соответственно), что демонстрирует изменение стандартов использования в различных функциональных подразделениях.

Внедрение политик использования в ИТ и финансах:

• Безопасность данных: ИТ (78%), Финансы (70%), Менеджмент (72%).
• Обучение сотрудников: ИТ (76%), Финансы (69%), Менеджмент (72%).
• Соблюдение регуляторных стандартов: ИТ (70%), Финансы (61%), Менеджмент (57%).

ИТ-подразделения и финансовые службы ужесточают требования к политикам использования генеративного ИИ. Это наглядно демонстрирует изменение стандартов в зависимости от функциональных задач.

Внедрение политик использования в ИТ и финансах (среди всех опрошенных)

Предприятия 1-го эшелона (Tier 1) чаще внедряют комплексные политики, уделяя особое внимание защите данных, этичному использованию, мониторингу и аудиту.

«Ограничения включают работу с конфиденциальными данными, запрет на передачу информации внешним сторонам и контроль над тем, как ИИ генерирует контент». — Директор по производству, предприятие 1-го эшелона

Управление ИИ: фокус на конфиденциальности, этике и надзоре

Компании внедряют принципы ответственного ИИ, причем драйверы внедрения варьируются в зависимости от масштаба бизнеса.

Внедрение политик ответственного ИИ (по сегментам предприятий):

• Обеспечение конфиденциальности данных: 53% (всего), 58% (Tier 1).
• Этические принципы использования ИИ: 50% (всего), 56% (Tier 1).
• Человеческий контроль и вмешательство: 48% (стабильно во всех сегментах).
• Прозрачность и объяснимость алгоритмов: 45%.
• Права интеллектуальной собственности: 44%.
• Мониторинг и аудит результатов ИИ: 35% (всего), 43% (Tier 1 — рост на 14 п.п.).

Управление рисками генеративного ИИ: упор на ИТ-безопасность и финансовые риски

Предприятия 1-го эшелона также чаще используют генеративный ИИ для идентификации рисков и обеспечения соблюдения нормативных требований (КСЭ).

Сферы применения в управлении рисками:

1. ИТ-безопасность / Кибербезопасность: 67%.
2. Финансовые риски: 58%.
3. Управление рисками в цепочке поставок: 55%.
4. Идентификация рисков: 55% (63% в Tier 1).
5. Документирование и мониторинг соответствия (комплаенс): 50% (60% в Tier 1).

Высокорисковые функции требуют более тщательного управления рисками

Среди руководителей ИТ-подразделений четверо из пяти используют генеративный ИИ в сфере кибербезопасности. В финансах и бухгалтерии семь из десяти респондентов применяют технологию для оценки финансовых рисков.

Использование в функциональных подразделениях:

• ИТ-безопасность: ИТ (80%), Финансы (61%).
• Идентификация рисков: ИТ (67%), Финансы (49%).
• Финансовые риски: ИТ (67%), Финансы (70%).

Приложение

Регулярное использование генеративного ИИ становится повсеместным

Не менее восьми из десяти руководителей в различных подразделениях используют генеративный ИИ на регулярной основе. Для сравнения: в 2023 году регулярными пользователями себя называли менее четырех из десяти опрошенных.

Ежедневное или еженедельное использование на рабочем месте (по функциям):

• ИТ: 93% (+11 п.п. к 2024 г.).
• Маркетинг и продажи: 88% (+18 п.п.).
• Управление (Менеджмент): 88% (+9 п.п.).
• Разработка продуктов / Инжиниринг: 84%.
• Операционная деятельность: 78%.
• Финансы и бухгалтерия: 75% (+19 п.п.).
• HR (Управление персоналом): 72% (+10 п.п.).
• Юридическая служба: 62%.

Раскрытие потенциала генеративного ИИ зависит от подразделения

Оценка влияния технологии на различные функции бизнеса демонстрирует значительный рост ожиданий в таких сферах, как бизнес-аналитика (BI), закупки и финансы.

Ожидаемое «высокое влияние» по направлениям:

• ИТ: 77%.
• Маркетинг: 76% (+24 п.п.).
• Бизнес-аналитика (BI): 69% (+26 п.п.).
• Цепочки поставок: 60% (+15 п.п.).
• Закупки: 57% (+16 п.п.).
• Финансы и бухгалтерия: 57% (+10 п.п.).

Размер команд по реализации стратегии генеративного ИИ

Количественный состав команд, сфокусированных на стратегии ИИ, остается стабильным, однако в некоторых функциях наблюдается резкий приток специалистов. Наибольший рост команд численностью более 50 человек зафиксирован в закупках (+16 п.п.), инжиниринге (+13 п.п.) и операционной деятельности (+12 п.п.).

Распределение команд по численности:

• 1–4 человека: 24%.
• 5–9 человек: 20%.
• 10–24 человека: 31%.
• 25–49 человек: 14%.
• 50 и более человек: 6%.

Для небольших команд (менее 10 человек) наибольший рост показали ИТ (+15 п.п.) и Финансы/Бухгалтерия (+17 п.п.).

Ключевые факторы выбора решений

Для ИТ-директоров приоритетными драйверами при выборе инструментов генеративного ИИ являются масштабируемость, безопасность, простота использования и прозрачность данных/алгоритмов. Примечательно, что в 2023 году главным фактором была стоимость, однако сейчас фокус сместился на качество и интеграцию.

Приложения

Критерии выбора решений и платформ в области генеративного ИИ

Для ИТ-подразделений ключевыми факторами при рассмотрении решений на базе генеративного ИИ являются масштабируемость, безопасность, простота использования, а также прозрачность алгоритмов и данных.

Если в 2023 году стоимость была приоритетом номер один, то к 2025 году она едва входит в первую десятку. Это свидетельствует о том, что ИТ-специалисты окончательно убедились в ценности технологии и готовы инвестировать в качество. Такие факторы, как внедрение аналогичными компаниями, репутация вендора и наличие сторонних ресурсов, оказались в конце списка — это означает, что при принятии решений компании руководствуются практическими характеристиками, а не просто «силой бренда».

Рейтинг факторов при выборе решения/платформы (Топ-10 среди ИТ-функций):

Ответственность за стратегию в области генеративного ИИ

Принятие решений в области генеративного ИИ — это командная работа, а не прерогатива исключительно выделенных руководителей (CAIO). Хотя роль топ-менеджмента в вопросах стратегии растет, основные функции по реализации остаются внутри компании и консолидируются в рамках существующих структур.

Распределение ответственности за стратегию:

• Одна существующая команда: 61% (включает ИТ-руководство — 37% и исполнительное руководство — 24%).
• Кросс-функциональная команда: 26%.
• Конкретный руководитель (CAIO, CTO, CIO): 10%.
• Внешние консультанты и партнеры: 2%.
• Никто на данный момент: 1%.

Ответственность на уровне исполнительного руководства наиболее выражена в компаниях уровней Tier 2 (29%) и Tier 3 (28%).

Методологические примечания и визуальные индикаторы

Исследование 2025 года является продолжением опросов, проведенных летом 2023 и 2024 годов. В отчете используются визуальные индикаторы для демонстрации различий между последовательными годами или категориями:

• Указание изменения в процентных пунктах (± п.п.).
• Звездочка (*) обозначает статистическую значимость изменений при 95%-м доверительном интервале.
• Буквенные обозначения (ABC) указывают на статистически значимые различия между группами.

Поскольку в 2025 году были добавлены новые вопросы и изменены варианты ответов, прямое сопоставление некоторых данных с прошлыми периодами невозможно (такие случаи отмечены в сносках).

Исследование 2025 года стало возможным благодаря вкладу нашей команды. Мы благодарим стажеров GBK Collective Бена Фишера и Жасмин Гамбир, а также сотрудников GBK: Рэйчел Уайлдер Хоффман, Свапнила Калру, Брэндона Айзека, Дэна Яворского и Прачи Бхалерао. Особая благодарность ключевым участникам команды Уортонской школы бизнеса: Джиллиан Роджерс, Трейси Дойл и Рэйчел Вудман.

Контактная информация

Для получения дополнительной информации, пожалуйста, свяжитесь с руководителями проекта:

• Джереми Корст (Jeremy Korst), WG'03 — jeremy@gbkcollective.com * Стефано Пунтони (Stefano Puntoni) — puntoni@wharton.upenn.edu * Прасанна Тамбе (Prasanna Tambe) — tambe@wharton.upenn.edu

Конфиденциальные и проприетарные материалы. Предназначены только для авторизованного персонала GBK Collective, клиентов и внешних агентств. Использование, разглашение или распространение данных материалов третьим лицам без письменного согласия запрещено.