Инструменты искусственного интеллекта

везде на рабочем месте, от написания электронных писем до генерации кода. Однако для многих компаний финансовая отдача еще не пришла.

Новые опросы, опубликованные в январе 2026 года, показывают увеличивающийся разрыв между использованием ИИ и реальными бизнес-результатами.

Хотя сотрудники экспериментируют больше, чем когда-либо, большинство генеральных директоров утверждают, что ИИ не улучшил доходы и не снизил затраты.

Ключевые выводы

• 56% генеральных директоров сообщают о том, что не наблюдают роста доходов или экономии затрат от инвестиций в ИИ.

• Финансовые выгоды появляются только тогда, когда ИИ интегрирован в основные рабочие процессы.

• Измерение качества задач важнее, чем подсчет пользователей ИИ.

Если вас интересует крипто-трейдинг, изучитеБитруеи улучшить ваш опыт. Bitrue стремится предоставлять безопасные, удобные и разнообразные услуги для удовлетворения всех криптовалютных нужд, включая торговлю, инвестиции, покупку, стейкинг, заем и многое другое.

Почему большинство инвестиций в ИИ не приносят дохода

Недавние данные от PwC четко показывают уровень разочарования среди руководителей. В своем опросе CEO 2026 года 56% респондентов заявили, что ИИ не привел ни к увеличению доходов, ни к снижению затрат за прошедший год. Только 12% сообщили о успехах по обоим направлениям, несмотря на широкое внедрение.

Этот результат не означаетИнструменты ИИОни полностью терпят неудачу. Вместо этого проблема заключается в том, как компании их используют.

Многие организации рассматривают ИИ как дополнительный инструмент для повышения производительности, а не как структурное изменение. Предоставление сотрудникам доступа к инструментам без переработки рабочих процессов редко влияет на финансовые показатели.

Где компании ошибаются

• AI добавляется без изменения того, как выполняется работа.

• Успех измеряется по количеству входов, а не результатам.

• Расходы сосредоточены на лицензиях, а не на редизайне.

Исполнительные директора, которые видели финансовые выгоды, были в 2-3 раза более склонны интегрировать ИИ в работу с клиентами и процесс принятия решений.

Эти компании переосмыслили процессы, а не накладывали инструменты на существующие системы. Разница показывает, что ценность ИИ приходит от трансформации, а не от экспериментов.

Читать также:Топовые проекты DePIN в криптовалюте, за которыми стоит следить в 2026 году по мере расширения инфраструктуры Web3

Сложность задачи важнее, чем использование

Еще одно важное понимание вытекает из исследований компании Anthropic иOpenAI. Их выводы предполагают, что не все использование ИИ одинаково.

Тип задачи, назначенной ИИ, определяет, создает ли она реальную ценность или просто экономит минуты.

Антропикввёл идею отслеживания экономических примитивов. Это означает измерение сложности и глубины задач, а не того, как часто используется ИИ. Результаты оказались поразительными.

Время, сэкономленное по типу задачи

• Задачи по разработке программного обеспечения сэкономили в среднем 3.3 часа

• Административные задачи сэкономили около 1.8 часов

ИспользуяИИ для резюмирования электронной почтыили переписывание заметок кажется продуктивным, но приносит ограниченное финансовое воздействие.

Делегирование сложной, многоступенчатой работы приносит гораздо более высокие результаты. Тем не менее, многие сотрудники так и не переходят на более сложные задачи.

OpenAI также обнаружила избыток возможностей. Это описывает разрыв между тем, что могут делать ИИ-системы, и тем, как люди действительно их используют.

Тяжелые пользователи полагаются на расширенные функции рассуждений в 7 раз чаще, чем средние пользователи, что создает растущий разрыв в производительности.

Читать также:

Топ AI Crypto Airdrops для фарминга в 2026 году: Гид по тестовой сети и баллам

Глобальные пробелы в использовании и проблемы с измерением

Принятие ИИ кажется очень разным в зависимости от местоположения и уровня навыков. Данные OpenAI по более чем 70 странам показали 3-кратный разрыв в использовании передовых функций. Компании с более опытными в ИИ командами получают преимущество, даже используя одни и те же инструменты.

Этот разрыв подчеркивает еще одну проблему: плохое измерение. Многие компании не могут связать использование ИИ с результатами прибыли и убытков. Без четких данных руководителям трудно обосновать расходы или уточнить стратегию.

Что такое лучший способ измерения?

• Отслеживание того, какие команды используют расширенные функции

• Связывание активности ИИ с показателями доходов или затрат

• Задача аудита: сложность задач, а не объем активности.

Гуглнедавно обратила внимание на эту проблему, добавив подробную аналитику использования в свои панели администраторов Workspace.

Эти инструменты позволяют финансовым командам видеть, используются ли функции ИИ и кем именно. Этот вид прозрачности может вскоре стать стандартом по мере увеличения контроля.

Читать также:Как создать AI-бота для криптоторговли с нуля с высокой доходностью

Что генеральным директорам следует делать по-другому в 2026 году

Сообщение из этих опросов не в том, чтобы отказаться от ИИ, а в том, чтобы улучшить его использование. Экспериментальная фаза заканчивается, и компании теперь сталкиваются с давлением показать реальные результаты. Аналитики выделяют несколько приоритетов, на которые лидерам стоит сосредоточиться в дальнейшем.

Практические приоритеты для руководителей

• Остановите приравнивание использования к ценности.

• <р>Сосредоточьтесь на задачах высокой сложности

• Бюджет на переработку рабочего процесса, а не только на программное обеспечение

• Изучите достижение реальных приростов в 12%

PwCтакже отметили, что многим компаниям не хватает основных основ ИИ, включая четкие дорожные карты и внутренние экспертизы.

Вливание большего количества денег в инструменты, не исправляя эти недостатки, вряд ли изменит результаты. С учетом того, что инвесторы все больше беспокоятся о пузыре ИИ, финансовая дисциплина становится неизбежной.

Читать также:Как создать персонажа AI для агента ИИ?

Заключение

Последние опросы раскрывают печальную истину о внедрении корпоративного ИИ. Несмотря на колоссальные инвестиции и растущее использование, большинство генеральных директоров не наблюдают значимого влияния на доходы или затраты.

Проблема не в самой технологии, а в том, как она внедрена, измеряется и управляется.

По мере того как цифровые инструменты становятся все более мощными, компаниям необходимо требовать ясности, ответственности и реальных результатов. Этот принцип применим не только к ИИ, но и к таким областям, как криптоторговля.

Платформы такие какБитруэориентируйтесь на более простую и безопасную крипто-торговлю, сочетая надежную безопасность с четкими инструментами производительности.

В среде, где результаты имеют большее значение, чем хайп, выбор платформ, созданных для прозрачности, может сыграть решающую роль.

Часто задаваемые вопросы

Почему большинство генеральных директоров недовольны доходами от ИИ?

Поскольку ИИ часто используется для выполнения задач с низкой добавленной стоимостью, не меняя при этом основные бизнес-процессы.

Какой процент генеральных директоров не увидел финансовую выгоду от ИИ?

Около 56% сообщили о том, что не получили роста доходов или экономии затрат от ИИ.

Какие задачи ИИ создают наибольшую ценность?

Сложные задачи, такие как разработка программного обеспечения, оказывают гораздо большее влияние, чем базовая административная работа.

Увеличивается ли все еще внедрение ИИ?

Да, использование растет, но финансовые результаты остаются ограниченными для большинства компаний.

Сможет ли ИИ по-прежнему приносить доход в будущем?

Да, но только если компании переработают рабочие процессы и правильно оценят результаты.

Отказ от ответственности: Мнения, выраженные здесь, принадлежат исключительно автору и не отражают мнение этой платформы. Эта платформа и ее аффилированные лица отказываются от любой ответственности за точность или соответствие предоставленной информации. Она предназначена исключительно для информационных целей и не является финансовым или инвестиционным советом.