Искусственный интеллект (ИИ) стал одной из самых обсуждаемых технологий последних лет. Вложения в ИИ растут, а компании стремятся внедрять новые решения. Однако главный вопрос — действительно ли это даёт прирост эффективности?
Эксперты отмечают: ИИ повышает продуктивность, но не всегда и не во всех сферах одинаково. Наибольший эффект достигается в аналитических и технических профессиях, где возможно автоматизировать часть рутинных задач. В таких направлениях рост продуктивности может достигать десятков процентов за счёт экономии времени сотрудников на документах, поиске информации и структурировании текстов.
В сервисных профессиях, где важна физическая работа и общение, автоматизация сложнее. ИИ способен помочь обучением или советами, но не заменить полностью человеческий фактор.
В крупных компаниях уже есть конкретные метрики: один из крупнейших банков Латинской Америки сообщил о 30% сокращении времени на генерирование кода. Другие, такие как Procter & Gamble или Goldman Sachs, внедряют внутренние AI-платформы для оптимизации документооборота и подготовки отчётов.
Важно учитывать ограничения: реальную эффективность даёт не каждый проект. Успех зависит от качества данных и адаптации процессов. Слабый контроль качества или бюрократия могут нивелировать выгоды ИИ.
Экономисты ожидают, что страны и организации, быстрее внедряющие ИИ, будут быстрее расти по продуктивности. При этом становятся ключевыми вопросы переобучения и грамотных сценариев использования. Потенциал ИИ велик, но реализуется только при грамотной интеграции в реальные бизнес-процессы.
