Внедрение ИИ и результаты бизнеса
Четыре исследования об использовании ИИ, изменении процессов и результатах компаний.
ИИ уже повышает личную продуктивность, а часть компаний сообщает о вкладе в прибыль. Ниже — исследования, которые помогают понять, как превратить этот потенциал в результат для бизнеса.
Личная продуктивность и результаты бизнеса
Два результата, о которых сообщили участники глобального опроса McKinsey об ИИ.
McKinsey, 25 августа 2026. Опрос проходил в мае–июне 2026 года: 1719 участников из 97 стран. Показатель прибыли до процентов и налогов в источнике обозначен как EBIT.
Вопросы измеряют разные результаты.
Что это значит для бизнеса: ИИ может повысить продуктивность, а вклад в прибыль зависит от того, как экономия времени, дополнительный объём работы и затраты отражаются на бизнесе. Оцениваем эти результаты отдельно, чтобы понять, где вложения оправданы.
Внедрение и измерение результата
Доля компаний S&P 500, сообщивших об использовании ИИ в каждом из перечисленных форматов во II квартале 2026 года.
Apollo, 11 сентября 2026; данные также приведены в a16z, стр. 27.
Категории пересекаются. Они описывают публичную отчётность: компания может использовать ИИ, не публикуя оценку его эффекта.
С чего начать проект: определить цель и способ измерения результата до вложений. Аудит помогает выбрать полезное применение ИИ и оценить затраты; практическая проверка показывает, достигается ли нужный результат.
Изменение процессов и польза от ИИ
Доля руководителей на этапе первого внедрения, которые сообщают о пользе ИИ для своей организации.
McKinsey, 8 июля 2026. В общем опросе участвовали 750 пользователей ИИ в феврале–апреле 2026 года; это сравнение относится к руководителям на этапе первого внедрения.
Связь между изменением процессов и результатом — основание изучать их вместе с внедрением инструментов. Ожидаемую пользу для конкретного клиента оцениваем отдельно.
Зачем менять процесс: покупка инструмента оставляет вопросы о подготовке данных, проверке, обязанностях участников и использовании сэкономленного времени. Помогаем перестроить эти этапы под возможности ИИ и обучить сотрудников новому способу работы.
Как компании используют дополнительные функции ИИ
Доля еженедельно активных пользователей каждой функции в двух группах корпоративных клиентов OpenAI, июнь 2026 года.
Расширения объединяют инструкции и подключения к данным и инструментам. Готовые инструкции задают повторяемый способ выполнения задачи.
OpenAI Enterprise Signals, обновлено 12 августа 2026; данные также приведены в a16z, стр. 79.
Передовая группа — верхние 10% компаний по объёму выходных токенов на активного пользователя; типичная — 45–55-й процентили. Так компании разделены по интенсивности использования.
Как применить это на практике: выбрать функции, подключения и ИИ-агентов под задачу, настроить их и освоить работу с ними. Помогаем перейти от проб отдельных инструментов к процессу, которым может пользоваться команда.
Что это значит для вашего проекта
Мы сравниваем решения по качеству, полной стоимости и изменениям процесса. Практическая проверка помогает решить, стоит ли внедрять выбранный вариант.
Графики построены Veracto по опубликованным данным. Отчёт a16z State of Markets, сентябрь 2026 стал отправной точкой; сравнения процессов и результатов взяты из исследований McKinsey.
Напишите нам, чтобы обсудить, где ИИ может помочь. Как проходит сотрудничество — о следующих шагах.