Корпоративний штучний інтелект переживає критичну кризу зростання: в той час як 95% компаній інвестували в рішення зі штучного інтелекту, лише 1% досягли зрілості впровадження. Ще більш тривожним є те, що 95% пілотних проєктів генеративного штучного інтелекту зазнають невдачі, а рівень відмов від них підскочив з 17% до 42% лише за один рік.
У чому проблема? Відокремленість ШІ саботує трансформаційний потенціал технології. У цій статті досліджується, як AI Synergy Framework може докорінно змінити корпоративний підхід до інтеграції штучного інтелекту, перетворивши дорогі інвестиції на стійкі конкурентні переваги.
У 2025 році компанії зіткнуться з тим, що експерти називають "парадоксом штучного інтелекту": рекордні інвестиції супроводжуються драматично високим рівнем невдач. За даними S&P Global Market Intelligence, 42% компаній відмовилися від більшості ініціатив зі штучного інтелекту ще до того, як вони досягли стадії виробництва, що є катастрофічним зростанням порівняно з 17% у 2024 році.
Дослідження McKinsey показує, що понад 80% організацій не бачать відчутного впливу на EBIT від своїх інвестицій у генеративний ШІ. Серед основних причин можна виділити наступні:
За даними InformationWeek, працівники витрачають майже 20 відсотків свого робочого тижня на пошук фрагментарної інформації між роз'єднаними системами.
Концепція синергії штучного інтелекту являє собою фундаментальну зміну парадигми від традиційної технічної інтеграції до справжньої операційної гармонії. Замість того, щоб розглядати ШІ як набір ізольованих інструментів, цей підхід створює інтелектуальну екосистему, в якій системи ШІ активно співпрацюють для посилення можливостей одна одної.
Згідно з дослідженням CIO Magazine, оптимальний підхід поєднує в собі два типи ШІ:
Вертикальний ШІ (системно-специфічний)
Горизонтальний ШІ (крос-підприємницький)
Однією з найперспективніших інновацій, визначених дослідженням, є використання платформ потокового передавання даних для об'єднання корпоративних АІ-агентів. Такий підхід:
Цикл хайпу Gartner до 2025 року визначає AI TRiSM (управління довірою, ризиками та безпекою) як ключову технологію, що охоплює чотири рівні технічних можливостей, які підтримують бізнес-політики для всіх випадків використання ШІ.
Еволюція від традиційних відділів до крос-функціональних бло ків революціонізує корпоративну співпрацю. Ці невеликі, гнучкі команди об'єднують продажі, маркетинг, успіх продукту та клієнтів для досягнення чудових результатів.
Компанія UPS успішно впровадила інструмент мережевого планування (NPT), який безперешкодно інтегрує систему забирання та доставки. Ключ до успіху? Інструмент покращує людські рішення, а не замінює їх, створюючи безперервний цикл навчання між інженерами-людьми та системою штучного інтелекту.
Google Health продемонстрував, якміжфункціональна інтеграція може дати надзвичайні результати, співпрацюючи з радіологами, клініцистами та дослідниками, щоб розробити інструменти ШІ для діагностики раку молочної залози, які значно перевершують традиційні методи.
Microsoft повідомляє, що Farm Credit Canada досягла значної економії часу на виконання рутинних завдань для 78% користувачів за допомогою Microsoft 365 Copilot, причому 35% заощадили більше однієї години на тиждень.
NTT DATA досягла вражаючого рівня автоматизації: до 65% в ІТ-службі підтримки і 100% в деяких робочих процесах замовлень, демонструючи потенціал системної інтеграції ШІ.
Перш ніж впроваджувати будь-яке рішення, важливо скласти карту поточного ландшафту штучного інтелекту у вашій організації:
Дослідження Массачусетського технологічного інституту дає чіткі рекомендації:придбання інструментів ШІ у спеціалізованих постачальників є успішним приблизно в 67% випадків, тоді як власні розробки є успішними лише в третині випадків .
Починай з малого, думай про велике
За даними IBM, організації, які дотримуються цілісного підходу, повідомляють про на 22% вищу рентабельність інвестицій в розробку та на 30% вищу рентабельність інвестицій в інтеграцію GenAI:
Deloitte повідомляє, що до сфер з найвищою прибутковістю відносяться наступні:
Дослідження Informatica CDO Insights 2025 визначає основні перешкоди:
Новим явищем, яке ускладнює інтеграцію, є "тіньовий ШІ" - несанкціоноване використання інструментів ШІ працівниками. Harmonic Security виявляє, що співробітники часто обходять дозволені бізнес-інструменти, щоб використовувати більш гнучкі рішення, створюючи значні ризики для управління.
Дослідження IBM CEO Study 2025 підкреслює, що керівники називають відсутність співпраці між організаційними підрозділами головною перешкодою на шляху до інновацій. 31% робочої сили потребуватиме перекваліфікації протягом наступних трьох років.
2025 рік одностайно називають "роком штучного інтелекту". IBM повідомляє, що 99% корпоративних розробників досліджують або розробляють ШІ-агентів. Ці автономні системи представляють собою природний розвиток системи синергії ШІ.
Capgemini передбачає появу "суперагентів" - оркестраторів декількох систем штучного інтелекту, які оптимізують їхню взаємодію, що є останнім етапом еволюції на шляху до уніфікованої бізнес-аналітики.
Gartner прогнозує, що до 2029 року ШІ-агент автономно вирішуватиме80 відсотків поширених проблем обслуговування клієнтів без втручання людини, що призведе до 30-відсоткового скорочення операційних витрат.
Почніть з комплексної оцінки поточної фрагментації ШІ:
Організації-переможці виділяють 50-70% часу та бюджету на підготовку даних. Це включає в себе
Впроваджуйте системи управління ШІ, які включають
Сформуйте команди, до яких увійдуть
Дослідження MIT NANDA дає чіткий висновок: віддавайте перевагу купівлі рішень у спеціалізованих постачальників, а не власній розробці, яка має значно нижчі показники успішності.
Всупереч поширеній інтуїції, Массачусетський технологічний інститут виявив, що найбільша рентабельність інвестицій припадає на автоматизацію бек-офісу, а не на інструменти продажів і маркетингу, де зосереджено понад 50 відсотків поточних інвестицій.
IBM пропонує цілісний підхід, який враховує:
Платформи потокової передачі даних стають ключовим технічним рішенням, що забезпечує:
Найкращі практики включають впровадження проміжного програмного забезпечення, яке забезпечує:
Операційна ефективність
Фінансовий вплив
Якість рішень
Усиновлення та залучення
Багато організацій борються зі старими системами, які не призначені для сумісності. Рішення включають в себе:
Організаційний опір є поширеною проблемою при впровадженні інтегрованих систем штучного інтелекту. Ефективні рішення включають
BigID показує, що 69% організацій вважають витік даних штучного інтелекту основною проблемою, але 47% не мають жодних конкретних засобів контролю.
Агентний ШІ являє собою природну еволюцію фреймворку синергії ШІ. IBM визначає агентний ШІ як системи, які використовують цифрову екосистему LLM, машинного навчання та NLP для виконання автономних завдань без постійного нагляду людини.
За даними Tredence, 25% компаній, які зараз використовують генеративний ШІ, запустять пілотні проекти агентного ШІ у 2025 році, а до 2027 року цей показник подвоїться і досягне 50%.
Однак Gartner попереджає, що до кінця 2027 року понад 40 відсотків проектів агентського ШІ буде скасовано через зростання витрат, незрозумілу цінність бізнесу або недостатній контроль ризиків.
Дослідження RAND визначає п'ять основних причин невдач:
Організації-переможці мають спільні характеристики:
Галузь має особливий досвід інтеграції штучного інтелекту, і багато установ експериментують із загальними сценаріями використання, щоб зміцнити довіру та вдосконалити моделі управління ризиками та контролем.
Міжфункціональний ШІ в охороні здоров'я демонструє особливо багатообіцяючі результати, підвищуючиточність діагностики та скорочуючи час постановки діагнозу.
Інтегрований ШІ трансформує управління ланцюгами поставок і контроль якості, а деякі організації повідомляють про 30% скорочення дефектів.
2025 рік стане переломним для корпоративного штучного інтелекту. Організації, які продовжують ставитися до ШІ як до набору ізольованих інструментів, опиняться у все більш невигідному конкурентному становищі.
Концепція синергії штучного інтелекту - це вже не варіант, а стратегічний імператив. Як показують дослідження, компанії, які впроваджують інтегровані підходи, підвищують крос-функціональну ефективність на 25-40%, тоді як ті, що зберігають розрізненість, зазнають невдач з рекордною швидкістю.
Питання вже не в тому, чи впровадить ваша організація штучний інтелект, а в тому, чи навчаться ваші AI-системи працювати разом так само ефективно, як і ваші людські команди. Майбутнє за тими, хто визнає, що справжній потенціал ШІ розкривається не в окремих системах, а в їхній гармонійній взаємодії в масштабах підприємства.
AI Synergy Framework - це стратегічний підхід до впровадження корпоративного штучного інтелекту, який наголошує на інтеграції та співпраці між системами штучного інтелекту, а не на ізольованому розгортанні. Він включає три ключові компоненти: Insight Highways для обміну інформацією, Decision Coherence Protocols для узгодженості рішень і Capability Amplification для взаємного посилення можливостей штучного інтелекту.
Витрати значно варіюються залежно від розміру організації та складності існуючих систем. Однак, успішні організації виділяють 50-70% бюджету і часу на підготовку даних. IBM повідомляє, що організації, які застосовують цілісні підходи, мають на 22-30% вищу рентабельність інвестицій, ніж фрагментарні впровадження.
Зазвичай впровадження відбувається за дорожньою картою протягом 18-24 місяців: 6 місяців на аудит і пілотні проекти, 6-12 місяців на поступове масштабування і 6+ місяців на оптимізацію та перехід на агентний ШІ. За даними Deloitte, більшість організацій визнають, що їм потрібно щонайменше рік для вирішення проблем, пов'язаних з окупністю інвестицій і впровадженням.
За даними Informatica, трьома основними перешкодами є: якість і підготовка даних (43%), недостатня технічна зрілість (43%) і брак навичок (35%). Серед інших перешкод - опір організаційним змінам, проблеми управління та безпеки, а також нереалістичні очікування щодо часу та результатів.
Дослідження Массачусетського технологічного інституту чітко показало: придбання інструментів штучного інтелекту у спеціалізованих постачальників є успішним приблизно в 67% випадків, тоді як власні розробки є успішними лише в третині випадків. Це особливо актуально для галузей з високим рівнем регулювання, таких як фінансові послуги.
Ключові показники включають: підвищення міжфункціональної ефективності (ціль: 25-40%), скорочення часу, що витрачається на пошук інформації (наразі 20% робочого тижня), узгодженість інсайтів між відділами та відчутне повернення інвестицій в ШІ. Deloitte повідомляє, що 74% передових ініціатив відповідають або перевищують очікування щодо рентабельності інвестицій.
Deloitte виділяє три провідні сфери: обслуговування та досвід клієнтів (74% позитивної рентабельності інвестицій), ІТ-операції та інфраструктура (69%), а також планування та прийняття рішень (66%). Особливо багатообіцяючі результати крос-функціональної інтеграції демонструють медичні та фінансові послуги.
Тіньовий ШІ - це несанкціоноване використання інструментів ШІ працівниками. Замість того, щоб повністю його блокувати, впроваджуйте: проактивне виявлення використовуваних інструментів, оцінку ризиків у кожному конкретному випадку використання, політику управління, що балансує між безпекою та продуктивністю, і поступову міграцію на схвалені корпоративні інструменти.
Концепція синергії штучного інтелекту зосереджена на інтеграції та співпраці між існуючими системами штучного інтелекту, тоді як агентний ШІ представляє еволюцію до повністю автономних систем. Агентний ШІ часто розглядається як кінцева мета синергії ШІ, коли інтегровані системи перетворюються на автономних агентів, здатних самостійно планувати і діяти.
Почніть з міцного фундаменту синергії штучного інтелекту: інтегрованих систем, надійного управління та оптимізованих процесів. За прогнозами Gartner, до 2028 року 33% корпоративних програмних додатків включатимуть агентний ШІ. Підготуйтеся до цього, впровадивши розгалужену систему управління, навчивши персонал і запровадивши протоколи безпеки, характерні для автономних систем.
До основних ризиків належать: зростання витрат (42% проєктів припиняють з цієї причини), проблеми з безпекою даних і конфіденційністю, опір організаційним змінам і надмірна залежність від технологій без належного нагляду з боку людини. BigID повідомляє, що 55% організацій не готові до дотримання нормативних вимог щодо штучного інтелекту.
Ця стаття ґрунтується на обширних дослідженнях авторитетних джерел, включаючи MIT, McKinsey, Gartner, Deloitte, IBM та інші провідні організації, що займаються питаннями штучного інтелекту. Усі посилання та цитати актуальні станом на вересень 2025 року.
.svg)
.svg)
.svg)
