Открыть учебник Записаться

ROI

Экономия или выручка: куда направить ИИ в первую очередь

12 мин чтения

В июне 2026 года аналитическая команда Exponential View выпустила отчёт The State of the AI Economy – независимую попытку измерить, за что компании реально платят в экономике ИИ. Авторы построили модель доходов по 1 000+ компаниям на основе отчётности, очистили цифры от двойного счёта и получили картину без маркетинга: генеративный ИИ вышел на темп $175 млрд годовой выручки. Мы уже писали, почему $700 млрд капзатрат Big Tech на ИИ в этом году не выглядят пузырём – этот отчёт о выручке смотрит на ту же экономику с другой стороны, со стороны тех, кто эти деньги платит.

Внутри отчёта есть слайд, который полезнее всех громких цифр. Команда EV проанализировала заявления компаний S&P 500 об эффекте ИИ на звонках с инвесторами. Результат: 7 из 10 заявленных эффектов – про экономию и эффективность. Сокращение затрат – 25%, экономия времени – 23%, рост пропускной способности – 22%. А рост выручки – всего 6%.

ИИ вполне способен приносить деньги напрямую. Просто компании, которые уже отчитываются о результатах перед инвесторами, в массе своей начали с другого конца. И у этого выбора есть простая математика, которую стоит понимать каждому менеджеру, выбирающему первую задачу для ИИ.

Читать полностью
Экономия или выручка: куда направить ИИ в первую очередь
99% качества за 1,4% цены: что не так с рынком ИИ-моделей
7 мин

99% качества за 1,4% цены: что не так с рынком ИИ-моделей

Большинство менеджеров выбирают модель ИИ так: берут самую дорогую из доступных. Логика понятная – дороже значит лучше. Так работало с корпоративным софтом последние двадцать лет.

Рынок ИИ-моделей в 2026 году устроен иначе. Стоимость одного запроса варьируется от $0,0001 до $0,17 – три порядка величины. А реальная разница в качестве между десятью лучшими моделями? 0,24 балла по пятибалльной шкале. Тем временем Wharton / GBK Collective фиксируют: треть корпоративных ИИ-проектов не выходит за рамки пилота. А Epoch AI показывает, что лишь 5,6% пользователей применяют ИИ по-настоящему глубоко.

Может, вопрос не в том, какая модель лучше, а в том, даёт ли переплата за премиум пропорционально лучший результат для типичных управленческих задач.

Мы проверили. Ответ оказался жёстче, чем ожидали.

Как обосновать AI для своей команды: данные вместо обещаний
11 мин

Как обосновать AI для своей команды: данные вместо обещаний

Вопрос «нужен ли нам ИИ?» уже не стоит. Он звучит примерно как «нужен ли нам интернет?» в 2005 году – теоретически можно обсуждать, но практически все уже решили. Реальный вопрос другой: как объяснить руководству, что пора выделять бюджет, людей и время? Как перевести ощущение «это важно» в цифры, которые можно положить на стол?

В марте 2025 года Google Cloud совместно с National Research Group опубликовали отчёт «The ROI of AI in Customer Experience» – опрос боле 3к топ-менеджеров из компаний с выручкой от $10M и штатом от 100 человек. Данные свежие, выборка большая, результаты конкретные. И – что важно – достаточно честные, чтобы с ними можно было работать.