Преодоление разрыва в операционном применении ИИ

Интеграция в масштабах всего предприятия используется для распространения современных автоматизированных процессов на завтрашние рабочие процессы, осуществляемые агентами.

Трансформационный потенциал ИИ уже хорошо известен. Примеры его применения в корпоративной среде набирают обороты, и организации переходят от пилотных проектов к внедрению ИИ в производство. Компании уже не просто говорят об ИИ; они перенаправляют бюджеты и ресурсы на его реализацию. Многие уже экспериментируют с агентным ИИ, который обещает новые уровни автоматизации. Тем не менее, путь к полному операционному успеху для многих по-прежнему остается неопределенным. И хотя эксперименты с ИИ проводятся повсеместно, внедрение в масштабах всего предприятия остается сложной задачей.

Без интегрированных данных и систем, стабильных автоматизированных рабочих процессов и моделей управления инициативы в области ИИ могут застрять на стадии пилотных проектов и с трудом перейти к внедрению в производство. Развитие агентного ИИ и растущая автономность моделей делают целостный подход к интеграции данных, приложений и систем важнее, чем когда-либо. Без него корпоративные инициативы в области ИИ могут потерпеть неудачу. Gartner прогнозирует, что к 2027 году более 40% проектов по агентному ИИ будут отменены из-за стоимости, неточности и проблем с управлением. Реальная проблема заключается не в самом ИИ, а в отсутствии операционной основы.

Чтобы понять, как организации структурируют свою деятельность в области ИИ и как они успешно внедряют проекты в этой сфере, MIT Technology Review Insights опросила 500 руководителей высшего звена в сфере ИТ в средних и крупных компаниях США, каждая из которых так или иначе занимается внедрением ИИ.

Результаты опроса, а также серия экспертных интервью, проведенных в декабре 2025 года, показывают, что прочная интеграционная основа способствует внедрению более совершенных решений в области ИИ и благоприятствует реализации инициатив в масштабах всего предприятия. По мере развития и распространения технологий и приложений ИИ интеграционная платформа может помочь организациям избежать дублирования и разрозненности данных, а также обеспечить четкий контроль над растущей автономностью рабочих процессов.

Основные выводы отчета включают следующее:

Некоторые организации добиваются прогресса в использовании ИИ. В последние годы многочисленные исследования выявили отсутствие ощутимых успехов в этой области. Тем не менее, наше исследование показывает, что в трех четвертях (76%) опрошенных компаний есть как минимум один отдел, в котором рабочий процесс с использованием ИИ полностью внедрен в производство.

Искусственный интеллект чаще всего успешно применяется в рамках четко определенных и отлаженных процессов. Почти половина (43%) организаций добиваются успеха при внедрении ИИ в четко определенные и автоматизированные процессы. Четверть преуспевает в новых процессах. И треть (32%) применяют ИИ к различным процессам.

Две трети организаций не имеют специализированных команд по искусственному интеллекту. Только каждая третья (34%) организация имеет команду, специально предназначенную для поддержки рабочих процессов ИИ. Каждая пятая (21%) заявляет, что за текущее обслуживание ИИ отвечает центральный ИТ-отдел, а 25% говорят, что эта ответственность лежит на операционных подразделениях. В 19% организаций ответственность распределена между несколькими подразделениями.

Интеграционные платформы корпоративного уровня приводят к более эффективному внедрению ИИ. Компании, использующие интеграционные платформы корпоративного уровня, в пять раз чаще применяют более разнообразные источники данных в рабочих процессах ИИ. Шесть из десяти (59%) используют пять и более источников данных, по сравнению с лишь 11% организаций, использующих интеграцию для конкретных рабочих процессов, или 0% тех, кто не использует интеграционную платформу. Организации, использующие интеграционные платформы, также демонстрируют более широкое внедрение ИИ в различных отделах, большую автономию в рабочих процессах ИИ и большую уверенность в предоставлении автономии в будущем.

Скачать отчет.

Данный контент был подготовлен подразделением Insights, занимающимся созданием контента на заказ для MIT Technology Review. Он не был написан редакционным персоналом MIT Technology Review. Исследование, разработка и написание материала осуществлялись людьми — авторами, редакторами, аналитиками и иллюстраторами. Это включает в себя написание опросов и сбор данных для опросов. Инструменты искусственного интеллекта, которые могли быть использованы, ограничивались вторичными процессами производства, прошедшими тщательную проверку человеком.

Источник: www.technologyreview.com