«95% компаний не получают отдачи от инвестиций в GenAI» Это – ключевой тезис недавнего отчета MIT. Первая реакция ожидаема: «GenAI не приносит пользы». Но затем последовала взвешенная оценка: отчет говорит не о бесполезности технологий. Проблема не в моделях, а в процессах и подходах к внедрению. MIT изучили более 300 корпоративных кейсов и выявили четкий разрыв – высокий adoption __(распространенность использования)__, но низкий disruption __(преобразующий эффект)__: ⚪️80% компаний уже экспериментируют с GenAI. ⚪️40% – активно внедряют. ⚪️Но лишь в 5% случаев кастомные корпоративные решения уходят в производство. В чем причины? ▶️Сложность интеграции в негибкие корпоративные процессы. ▶️Неспособность моделей запоминать контекст и учиться. ▶️«Теневое» применение ИИ: сотрудники неофициально используют личные аккаунты ChatGPT и Claude, но компания не видит улучшения финансовой отчетности. Главный барьер – learning gap __(разрыв в обучаемости)__. LLM кажутся простыми, но их внедрение требует перестройки самих бизнес-процессов. А что делают успешные 5%?  ☑️ Не работают в одиночку. Партнерства с внешними вендорами успешны в 67% случаев, а внутренние разработки дают результат лишь в трети. ☑️ Децентрализуют внедрение. Решения инициируют линейные менеджеры и продвинутые пользователи, а не централизованные ИИ-лаборатории. ☑️ Делают ставку на интеграцию. Фокус – на постепенной эволюции и встраивании систем в бизнес-потоки, а не на эффектных демо. Отчет показал: «95% нулевого ROI» – не приговор GenAI, а отражение состояния корпоративных процессов. Мы видим не провал технологий, а огромный разрыв между хайпом и зрелостью внедрения ИИ. #Tech_Inside