Разрыв в ценности ИИ связан с операционными моделями, говорится в анализе PwC Cyprus

Никосия, Кипр. Согласно анализу, проведенному старшим менеджером PwC на Кипре Яннисом Ставрианосом, организации, лидирующие в области искусственного интеллекта, увеличивают разрыв в затратах, росте и рентабельности, перестраивая свои операционные модели. Проведенный анализ выявил три сбоя, которые ограничивают отдачу от ИИ, начиная с недостаточного изменения структуры рабочего процесса.

Технология и изменение структуры рабочего процесса

В ходе анализа были указаны проверенные финансовые последствия, в том числе сокращение расходов на обслуживание клиентов в Klarna на сумму около 60 миллионов долларов, ежегодные выплаты в JPMorgan на сумму около 2 миллиардов долларов и использование GitHub Copilot примерно 90 процентами компаний из списка Fortune 100.

В нем говорилось, что руководители не используют принципиально новые модели, а перестраивают операционные модели в соответствии с ними.

Опрос PwC «Цифровые тенденции в операционной деятельности», проведенный в 2026 году среди 767 руководителей подразделений в США, показал, что 89% заявили, что их инвестиции в технологии не принесли ожидаемых результатов в полной мере. Эта цифра показывает, что большинство организаций инвестировали в технологии, но еще не получили ожидаемой отдачи.

Согласно прогнозам PwC для бизнеса в области ИИ на 2026 год, на долю технологий приходится около 20% стоимости инициативы в области ИИ, а остальные 80% приходится на перепроектирование рабочих процессов с учетом возможностей технологии.

Подход к закупкам

Анализ показал, что общепринятый подход заключается в отправке запроса предложений, оценке поставщиков, выборе платформы, подписании контракта и внедрении его в неизменном рабочем процессе. Пока технология внедрена, ключевые показатели эффективности остаются неизменными, и бюджеты могут быть перераспределены после того, как пилотные проекты не принесут ожидаемой отдачи.

Экономия Klarna была получена не только за счет покупки подписки на OpenAI, говорится в анализе. Они провели реорганизацию системы обслуживания клиентов, включая новые определения ролей, критерии повышения квалификации, показатели эффективности и обучение персонала, выполняющего более сложную работу.

Результаты исследования PwC за 2026 год показали, что 27% руководителей подразделений полностью внедрили стратегию ИИ в своих бизнес-подразделениях, а 37% не возражали против назначения ИИ-агентов для выполнения комплексных процессов. В ходе анализа было указано, что это скорее показатель организационной, а не технологической готовности.

Усложняющие ошибки в ИИ-агентах

Вторая выявленная проблема — это усугубляющий эффект ошибок в агентных системах ИИ, работающих автономно на нескольких этапах.

Согласно анализу, задача, которая обеспечивает 95-процентную надежность на каждом отдельном этапе, обеспечит около 60-процентную надежность в 10-ступенчатой цепочке и около 36-процентную надежность в 20-ступенчатой цепочке.

В нем говорилось, что без контроля со стороны человека, позволяющего снизить частоту ошибок, более длинные автономные цепочки в конечном итоге выйдут из строя. Агент, допустивший ошибку, может не распознать ее и сгенерировать неверный счет-фактуру, рекомендацию или электронное письмо клиенту, прежде чем перейти к следующей задаче.