Компании теряют деньги из-за замедляющего работу искусственного интеллекта

Призванный ускорять процессы ИИ обходится компаниям в миллионы
24 сентября 2025, среда 14:40
Блогер для раздела Блоги

Компании всё чаще внедряют искусственный интеллект в рабочие процессы, обещая скорость, эффективность и инновации, и боясь отстать от конкурентов. Исследования BetterUp Labs и Стэнфордской лаборатории социальных сетей показывают, что созданные ИИ документы могут не обладать необходимым содержанием для выполнения задач.

В опросе Стэнфордского университета среди штатных сотрудников в США 40% сообщили о проблемах. Сотрудники тратят почти два часа на исправление или интерпретацию каждой ошибки, что приводит к значительным финансовым потерям.

Отчёт Harvard Business Review приводит данные об одном директоре в сфере розничной торговли, который был не слишком впечатлён внедрением автоматизации ИИ в своей компании.

Мне пришлось потратить больше времени на проверку информации. Затем пришлось потратить ещё больше времени на организацию встреч с другими руководителями для решения проблемы. После этого я продолжал тратить своё время, переделывая работу самостоятельно.

Более половины респондентов заявили, что получение некачественных результатов ИИ вызывает у них раздражение (53%), в то время как почти четверть сообщили о чувстве обиды (22%). Коллеги, присылавшие подобные работы, часто считались менее способными или надёжными. Это показывает, как ошибки в использовании ИИ могут негативно сказаться на командном духе.

По данным Gallup, количество использующих ИИ хотя бы несколько раз в год сотрудников в США за последние годы почти удвоилось. При этом многие программы не приносят ощутимой отдачи. Исследование MIT Media Lab показало, что менее одного из десяти проектов в области ИИ принесли реальный прирост дохода, а 95% организаций не получают отдачи от своих ставок на ИИ.

Проблема заключается не только в самой технологии, но и в том, как организации её внедряют. Распространены бездумные копирование и вставка, без анализа полученных результатов. Исследователи рекомендуют установить чёткие границы и продуманные рабочие процессы, а руководителям — подавать пример эффективного использования ИИ. Подобные технологии могут принести лучший результат в черновиках или рутинных сводках, а за окончательными результатами требуется человеческий контроль.