Искусственный интеллект стал ключевым направлением для инвестиций британского бизнеса. Только во время июньской недели London Tech Week было объявлено о вложениях в сферу ИИ на сумму более 6 миллиардов фунтов стерлингов. Великобритания удерживает статус лидера по развитию сектора ИИ в Европе и занимает третье место в мире. Организации по всему миру стремятся использовать возможности нейросетей для улучшения производительности, принятия управленческих решений и оптимизации рабочих процессов.
Трудности оценки экономической эффективности внедрения ИИ
По мере ускорения инвестиций в технологии становится все сложнее игнорировать проблему: компании масштабируют ИИ быстрее, чем успевают выстроить системы для оценки, управления и демонстрации его ценности. Перед ИТ-директорами (CIO) и финансовыми директорами (CFO) встают вопросы не только об уровне внедрения технологий, но и о том, что именно организация получает взамен.
Экономика использования ИИ усложняется с переходом от отдельных инструментов (копилотов) к полноценным агентам, интегрированным в рабочие процессы. Если работа с одним запросом пользователя прозрачна, то агент может выполнять множество обращений к модели, извлекать данные и вызывать инструменты для завершения одной задачи. В зависимости от платформы и тарифного плана это влечет за собой дополнительные расходы на инфраструктуру и администрирование. В результате CIO должны четко понимать, где развернут ИИ, какую деятельность он ведет и оправданы ли затраты полученным результатом.
Скрытые расходы и риски фрагментированного управления
Измерение возврата инвестиций (ROI) в ИИ затруднено из-за распределения использования ресурсов между отделами, приложениями и моделями. Без предварительного согласования критериев успеха компании рискуют оценивать лишь объем активности вместо реальной бизнес-ценности. Исследование Emergn показывает, что крупные британские компании ежегодно теряют около 67 миллиардов фунтов стерлингов на трансформационных и ИИ-проектах, которые не приносят ожидаемых результатов. Опрос 500 руководителей в Великобритании, проведенный Censuswide, подтвердил эту тенденцию: лишь 31% компаний, использующих ИИ, зафиксировали положительный возврат инвестиций.
Согласно исследованию ShareGate за 2026 год, охватившему 851 ИТ-лидера в семи странах, 51% респондентов назвали отсутствие прозрачности затрат главным препятствием для измерения эффективности ИИ, а 47% отметили сложность механизмов управления. При этом разрыв между доверием к системе управления и реальной практикой остается значительным. Хотя 93% ИТ-лидеров уверены в готовности своей инфраструктуры Microsoft 365 к ответственному использованию ИИ, 29% признались, что нейросети открывали доступ к конфиденциальным внутренним данным, а еще 8% не исключают подобных инцидентов.
Стратегии восстановления контроля над ИИ-проектами
Эффективное управление не ограничивается закупкой лицензий. Чтобы вернуть контроль, организациям необходим широкий взгляд на процессы: понимание стоимости использования, четкое разграничение ответственности за результаты и создание надежной среды для работы с информацией. Поскольку ИИ глубоко проникает в бизнес-процессы, ответственность часто оказывается размытой между ИТ-департаментами, службами безопасности и бизнес-командами.
Оптимизация информационной среды и ответственности
Организациям критически важно улучшать среду, в которой функционирует ИИ: сокращать объемы устаревшего контента и грамотно управлять доступом к данным. Чистая и структурированная информация помогает снизить неоднозначность ответов системы и упрощает процесс проверки результатов. Сотрудники также играют важную роль, сохраняя актуальность приоритетов и четко разделяя черновики и утвержденные материалы.
В конечном итоге лидеры компаний должны задаваться вопросом не просто о целесообразности инвестиций, а о наличии достаточного уровня контроля. Успешными станут не те организации, которые внедрят больше всех нейросетей, а те, кто сможет обосновать использование каждой технологии, понимать структуру затрат и принимать осознанные решения об их месте в бизнесе. Развертывание технологий само по себе больше не является доказательством ценности; сегодня управление ИИ становится неотъемлемой частью бизнес-планирования.
Специфика «агентской» экономики: за что на самом деле платят компании
Переход от простых инструментов к ИИ-агентам радикально меняет структуру расходов. Если пользователь, делающий единичный запрос к чат-боту, совершает предсказуемое действие, то автономный агент может инициировать серию вызовов моделей, осуществлять поиск по внешним базам знаний, активировать программные инструменты и выполнять последовательные действия для закрытия одной задачи. В архитектуре, основанной на потреблении ресурсов (consumption-based pricing), каждое такое звено цепочки увеличивает счета за инфраструктуру и использование API. ИТ-директорам требуется не просто факт наличия развернутого решения, а детальный аудит: какие именно операции совершает агент, каков совокупный объем потребления ресурсов на единицу выполненной работы и как эти «микрозатраты» коррелируют с бизнес-результатом.
Цена ошибок: «скрытый налог» на ИИ
Проблемы с управлением данными и доступом приводят к возникновению скрытых издержек, которые редко учитываются при планировании бюджетов. Этот «скрытый налог» на внедрение ИИ складывается из нескольких факторов:
- Дублирование инструментов: использование различных подходов и платформ разными отделами без единой стратегии закупок.
- Дополнительная валидация: время, которое сотрудники тратят на перепроверку результатов ИИ из-за недоверия к данным или опасения ошибок.
- Безопасность и комплаенс: проведение внутренних расследований после инцидентов утечки данных, вызванных некорректными настройками доступов.
- Ремонт процессов: исправление ошибок, возникших из-за того, что ИИ опирался на устаревшие или неавторитетные источники информации.
В условиях, когда каждый пятый проект сталкивается с утечками敏感 данных (согласно отчету ShareGate), стоимость борьбы с этими последствиями может нивелировать всю экономию, достигнутую за счет автоматизации.
Реорганизация ответственности и информационная гигиена
Ключевым препятствием для эффективного масштабирования ИИ становится «размытая ответственность». Часто возникают ситуации, когда за техническую сторону отвечает ИТ-отдел, за контент — бизнес-команда, а за безопасность — отдел ИБ, при этом никто не обладает полномочиями для оценки общего экономического эффекта. Для устранения этого разрыва компаниям необходимо:
- Назначить владельцев результатов: четко определить, кто несет ответственность за конкретный бизнес-кейс (успех, масштаб, изменение или закрытие проекта).
- Обеспечить контекстную чистоту: внедрить строгие правила версионности документов, чтобы ИИ мог легко отличить черновики от утвержденных материалов.
- Регламентировать вспомогательные инструменты: ИИ-ассистенты для записи встреч и анализа звонков должны соответствовать тем же политикам конфиденциальности, хранения и управления доступом, что и критически важные корпоративные системы, для которых они собирают информацию.
Для CIO и финансового руководства вопрос инвестиций трансформировался: теперь это не поиск «волшебной таблетки» для повышения продуктивности, а управление сложной экосистемой. Успех в эпоху ИИ будет измеряться не количеством развернутых Copilot-решений, а способностью объяснить, зачем они внедрены, сколько они стоят в пересчете на реальные транзакции и какие именно риски были нейтрализованы в процессе. Управление ИИ окончательно перешло из разряда технических задач в плоскость управления финансовыми рисками и долгосрочного бизнес-планирования.
