Свежий отчет McKinsey с рассказом о том, как AI-революция провалила первую миссию — и что с этим теперь делать
Села сегодня с утра за кофе почитать свежий отчет Маков и хочу с вами поделиться основными мыслями из него.
Думаю, что сейчас, в каждой уважающей себя корпорации уже запущены пилотные проекты по генеративному ИИ. Копилоты пишут письма, чат-боты обучены быть «человечнее», презентации рисуются почти сами. Только есть одна проблема: денег это пока почти не приносит.
По данным McKinsey, 78% компаний уже внедрили gen AI, но более 80% не видят от этого ощутимой прибыли. Налицо «генеративный парадокс»: технологии на каждом углу, но выхлоп — ближе к нулю. Почему? Потому что AI у нас по-прежнему не управляет бизнесом — он лишь болтается сбоку.
Эксперты из Mckinsey уверяют, что скретное оружие в этой битве за прибыль — агенты
Сценарий меняется с приходом нового героя — AI-агента. Это не очередной «копилот» в почте. Это автономный цифровой сотрудник, который не ждет, пока его попросят, а сам понимает цели, делит их на задачи, взаимодействует с другими системами, планирует, действует — и даже вспоминает, что делал вчера.
Агенты — это практичная архитектура, сэкономившая, например, одному банку до 40% на модернизации старого ПО, а другому позволившая ускорить выпуск кредитных решений на 30%. Речь не о подмене людей, а о перепрошивке бизнес-процессов, где человек — уже не исполнитель, а стратег, надзирающий за «цифровыми коллегами».
Сегодняшняя генеративная волна сосредоточена на так называемых горизонтальных кейсах: email-ассистенты, чат-боты, заметки после совещаний. Примеры:
• Microsoft 365 Copilot — уже у 70% компаний Fortune 500
• Zoom AI Companion, Google Workspace AI — помогают, но вяло.
Да, такие инструменты экономят время. Но как их вклад посчитать в деньгах? Никак. Это размытая «эффективность». А вот вертикальные сценарии — те, что вшиваются в конкретные функции (поставки, финансы, поддержка клиентов) — дают настоящий ROI. Проблема: 90% из них так и остаются в стадии пилота.
🧩 Почему агенты до сих пор не с нами
В отчете приводится пять причин, почему ИИ до сих пор, как гость на вечеринке:
1. Фрагментация: Инициативы рождаются в изолированных департаментах — и тонут в них.
2. Нет готовых решений: Горизонтальные инструменты — plug-and-play. Вертикали — надо строить с нуля.
3. Сыроватые модели: Первое поколение LLM не умеет помнить, не может действовать без запроса и иногда… врет.
4. Разрозненная культура: AI-команды — отдельно, бизнес — отдельно, IT — отдельно.
5. Страх перемен: Средний менеджмент не в восторге от “умных” помощников.
🤖 Добро пожаловать в эру “человек + агент”
Настоящий вызов — не в технологиях, а в людях. С внедрением агентов появляются новые роли:
• агент-оркестратор,
• дизайнер человеко-агентных взаимодействий,
• инженер обратной связи.
Нужно не просто «добавить AI», а переизобрести, как работает компания. Как в колл-центре: когда агенты начинают предугадывать проблемы и автоматически их решать, 80% запросов уходят без участия человека, а скорость растет на 60–90%.
🏁 Время пилотов прошло. Время перезапуска — сейчас
McKinsey говорит: пора завершить фазу «поиграем с ИИ». Пришло время:
1. Переосмыслить стратегию: не “где использовать AI?”, а “что если агенты делают 60% этой функции?”.
2. Изменить архитектуру: от LLM-центра к mesh-сетке агентов.
3. Инвестировать в людей и данные: иначе агенты просто не смогут работать.
4. Запустить lighthouse-проекты: начать с одного-двух мощных кейсов и строить вокруг них новую операционную модель.
📎 так о чем это все?
ИИ-агенты — это не апдейт, а революция операционной системы бизнеса. Победят не те, кто освоит очередной плагин. Победят те, кто осмелится переписать рабочую модель с нуля, с участием новых коллег — цифровых, но не без людей и их креативного и стратегического видения.
0
Показать ещё
