Новый отчет KPMG показывает, что лишь 7% руководителей бизнеса могут продемонстрировать отдачу от своих инвестиций в искусственный интеллект. Остальные вкладывают деньги в ИИ, не имея возможности доказать, что он действительно окупается.
Разрыв между верой и доказательствами
Отчет рисует безрадостную картину: большинство руководителей убеждены, что ИИ создает ценность, но не могут подкрепить эту уверенность цифрами. Этот разрыв — не просто проблема учета. Это стратегическая проблема. Если компания не может измерить, какую отдачу приносит система ИИ, она не может решить, где усилить инвестиции, где сократить, или даже стоит ли вообще продолжать.
Вывод KPMG предполагает, что воспринимаемая ценность ИИ значительно опережает фактические доказательства. Руководители могут слышать истории успеха от коллег, видеть яркие демонстрации и испытывать давление, чтобы не отставать. Но когда их просят показать фактическую отдачу от конкретного проекта ИИ, большинство оказываются бессильны.
Почему отслеживание затрат не работает
Частично проблема в том, что затраты на ИИ часто разрознены. Есть очевидные расходы на программное обеспечение и облачные вычисления, но также скрытые издержки: очистка данных, интеграционная работа, переобучение персонала и время, которое инженеры тратят на настройку моделей. У многих финансовых отделов нет четкого представления об этих расходах, поэтому они не могут сопоставить их с выгодами, которые ИИ должен приносить.
Без такого отслеживания ответственность становится размытой. Если система ИИ не работает, кто за это отвечает? Команда, которая ее создала? Поставщик, который ее продал? Руководители, которые ее одобрили? Отчет подразумевает, что отсутствие строгого отслеживания затрат делает почти невозможным определение ответственности или извлечение уроков из неудач.
Что сигнализирует отчет
Отчет KPMG не предлагает волшебной формулы, но он указывает на явную потребность: лучшее измерение и более дисциплинированный контроль за расходами на ИИ. Это означает создание систем отслеживания затрат, которые могут проследить каждый рубль от первоначальных инвестиций до конечного результата, а затем задавать жесткие вопросы о том, стоил ли результат этих затрат.
Это также предполагает, что компаниям следует относиться к ИИ как к любому другому капитальному вложению. Вы не купили бы завод, не зная его ожидаемой производительности. Проекты ИИ заслуживают такого же внимания. Цифра в 7% — это предупреждение о том, что большинство организаций действуют вслепую в отношении некоторых своих самых дорогих ставок.
Теперь вопрос в том, воспримут ли финансовые директора это предупреждение всерьез. Отчет делает одно ясным: разрыв между воспринимаемой ценностью и подтвержденной отдачей не закроется сам по себе. Для этого потребуется целенаправленная работа по отслеживанию затрат и подотчетности.
