Исследование MIT, о котором сообщает Fortune, утверждает, что 95% пилотных программ внедрения ИИ в компаниях не достигают заявленных целей. Провал объясняется не сбоями в работе ИИ-моделей, а их неспособностью интегрироваться в устоявшиеся корпоративные процессы. Скептический анализ требует проверки методологии исследования, так как выводы основаны на 150 интервью, опросе 350 сотрудников и анализе 300 внедрений, что может быть недостаточно репрезентативным.
Лишь 5% программ, по данным MIT, обеспечивают «быстрое ускорение доходов». Успех этих проектов связывают с узкой специализацией и эффективным партнерством, но отсутствие конкретных примеров вызывает вопросы о воспроизводимости результатов. Утверждение, что большинство программ «застревают» с минимальным влиянием на прибыль, требует дополнительных данных для подтверждения.
Исследование подчеркивает ошибочную приоритизацию: ИИ эффективен в автоматизации бэк-офиса, но значительные средства тратятся на продажи и маркетинг, где человеческий фактор остается ключевым. Это предположение нуждается в проверке, так как предпочтения покупателей могут варьироваться.
MIT сообщает, что проекты с использованием специализированных ИИ-поставщиков успешны в 66% случаев, тогда как собственные разработки эффективны лишь в 33%. Компании в регулируемых отраслях (финансы, здравоохранение) предпочитают собственные решения для минимизации рисков утечек данных. Однако без подробных кейсов эти выводы остаются гипотетическими.
Влияние ИИ на занятость вызывает озабоченность: компании не заполняют вакансии в клиентской поддержке и административных ролях. Прогнозы о потере половины начальных офисных должностей к 2030 году, озвученные руководителями Anthropic и Ford, требуют эмпирических подтверждений. До появления независимых данных и прозрачной методологии пользователи должны с осторожностью относиться к внедрению ИИ, избегая поспешных решений, основанных на непроверенных утверждениях. Необходимы дальнейшие исследования для оценки долгосрочных эффектов ИИ на бизнес и рынок труда.
Оригинал
Уникальность
