Бізнес

За межами традиційних показників: переосмислення рентабельності інвестицій в штучний інтелект у 2025 році

"Компанії, які покладаються лише на традиційну рентабельність інвестицій, більше не бачать навіть верхівки айсберга цінності ШІ". McKinsey документує виграшний підхід: 70% інвестицій з передбачуваною рентабельністю, 20% стратегічних інновацій, 10% революційних розробок. Переваги проявляються в циклах - оптимізація (0-12 місяців), винахід (1-2 роки), підрив (2+ роки). 83% компаній зі списку Fortune 500 використовують цифрових двійників для імітації впливу. Дебати вже не точаться між метриками та стратегією: хто має інтегровані фреймворки, а хто втрачає релевантність.

Підсумуйте цю статтю за допомогою ШІ

У той час як наша попередня стаття була присвячена вимірюванню рентабельності інвестицій для технологій SaaS на основі штучного інтелекту, ця оновлена публікація представляє еволюційну перспективу: компаніям необхідно доповнити точність традиційних розрахунків ROI багаторівневим стратегічним баченням. Такий підхід - це вже не варіант, а конкурентний імператив у цифровій екосистемі 2025 року.

Виклик оцінювання: збалансувати негайні результати та довгострокову трансформацію

Реальність добре відома: оцінювати інвестиції в ШІ виключно за допомогою традиційних показників рентабельності інвестицій неадекватно і недалекоглядно. Організації, які обмежуються таким підходом, вже програють конкурентам з більш стратегічним баченням.

"Компанії, які не здатні вийти за рамки миттєвої рентабельності інвестицій, не просто втрачають трансформаційні можливості, вони активно підривають свою майбутню затребуваність", - каже директор з питань штучного інтелекту Accenture Сара Чен, яка нещодавно дала інтерв'ю на Всесвітньому економічному форумі 2025 року [1]. "Йдеться не про відмову від ROI, а про інтеграцію цього показника в більш складну систему оцінки".

Останні дослідження в галузі поведінкової економіки, проведені Harvard Business Review (березень 2025 року), підтвердили, що організації все ще схильні надавати перевагу негайним вигодам, а не інвестиціям з потенційно експоненціальною, але більш розподіленою в часі віддачею [2]. Ця когнітивна пастка стала особливо небезпечною в епоху генеративного ШІ, коли найбільш значущі конкурентні переваги часто з'являються лише після початкових фаз очевидно обмеженої віддачі.

Інтеграція ROI зі стратегічними перспективами: новий стандарт 2025 року

1. Баланс між оптимізацією та проривними інноваціями

Впровадження ШІ, орієнтоване виключно на рентабельність інвестицій, неминуче призводить лише до поступових поліпшень. Звіт McKinsey Global Institute "Інвестиційні стратегії у сфері ШІ до 2025 року" показує, що провідні компанії прийняли підхід "70-20-10": 70% інвестицій у ШІ спрямовуються на оптимізацію з передбачуваною рентабельністю, 20% - на середньострокові стратегічні інновації, а 10% - на потенційно революційні дослідження [3]. Такий баланс став необхідним для підтримки конкурентоспроможності на ринках, що стають дедалі більш нестабільними.

2. Посилення розширеного спільного інтелекту

Традиційні системи продовжують увічнювати інформаційні силоси, які стримують інновації. Згідно з дослідженням MIT Technology Review від лютого 2025 року, сучасні платформи штучного інтелекту не лише руйнують ці бар'єри, але й активно створюють нові моделі співпраці людини і машини, які генерують експоненціальну цінність [4]. Більшість передових інвестиційних оцінок тепер включають конкретні показники "спільного інтелекту", які вимірюють цей трансформаційний потенціал.

3. Розбудова системної адаптивності, а не лише ефективності

В умовах зростаючої непередбачуваності звіт Deloitte AI Resilience Report 2025 висвітлює, як провідні організації оцінюють АІ не тільки за його ефективність у звичайних умовах, але й за його здатність швидко адаптуватися до руйнівних сценаріїв [5]. Аналіз стресів на основі АІ став стандартом для оцінки організаційної стійкості. Компанії, які ігнорують цей вимір у своїх оцінках, суттєво недооцінюють стратегічну цінність АІ.

4. Організація розширеної цифрової екосистеми

Економіки 2025 року функціонуватимуть як гіперзв'язані екосистеми. Дослідження компанії Forrester "Бізнес-екосистеми, керовані штучним інтелектом" (квітень 2025 року) показує, що рішення на основі штучного інтелекту не тільки створюють цінність всередині організації, але й переосмислюють всю мережу відносин з клієнтами, постачальниками та партнерами [6]. Нові системи оцінки включають показники "мережевого ефекту", які кількісно оцінюють ці системні переваги, що часто ігноруються в традиційному аналізі.

Комунікація цінності: від аналізу до стратегічного сторітелінгу

Лідери ринку однозначно відмовилися від суто кількісного підходу на користь більш комплексних методологій, які інтегрують:

  • Цифрові двійники для моделювання впливу: згідно зі звітом Gartner Future of AI Investment Report 2025, передові моделі, які імітують цінність ШІ за допомогою цифрових двійників в організації, застосовують 83% компаній зі списку Fortune 500 [7].
  • Прогностичний бенчмаркінг: Бостонська консалтингова група задокументувала, як оцінки в режимі реального часу переосмислюють конкурентний ландшафт у технологічно інтенсивних галузях [8].
  • Виявлення нових можливостей: Дані PwC Strategy& свідчать про прямий зв'язок між раннім виявленням можливостей, пов'язаних зі штучним інтелектом, і стійким зростанням [9].

"Компанії, які покладаються виключно на традиційний аналіз рентабельності інвестицій, більше не бачать навіть верхівки айсберга цінності ШІ, - авторитетно заявляє доктор Маркус Лі, технічний директор Novartis Digital. "Ми спостерігаємо повне переосмислення цілих галузей, рушійною силою яких є організації, що впровадили більш досконалі системи оцінки". [10]

Подолання парадоксу імплементації раз і назавжди

Парадокс зберігається, але він отримав нове визначення: для того, щоб отримати підтримку амбітних ініціатив у сфері ШІ, як і раніше, необхідне переконливе економічне обґрунтування, але найбільш трансформаційні переваги продовжують повністю проявлятися лише після впровадження. У дослідженні Bain & Company "Реалізація цінності штучного інтелекту до 2025 року" описано, як організації-першопрохідці розвинули структурований портфельний підхід [11]:

  • Проєкти з кількісною оцінкою рентабельності інвестицій: ініціативи ШІ з негайними вигодами, які створюють імпульс і впевненість (40% портфоліо)
  • Трансформаційні стратегічні інвестиції: Проекти з проривним потенціалом, що оцінюються за ширшими показниками (40% портфеля)
  • Власне дослідження на основі ШІ: ШІ використовується для виявлення та оцінки нових можливостей впровадження, створюючи віртуальний цикл інновацій (20 відсотків портфоліо)

Часовий вимір: мислення в циклах трансформації

Переваги ШІ тепер проявляються у взаємопов'язаних трансформаційних циклах, а не в лінійних етапах, як підкреслюється у звіті IBM Institute for Business Value "Цикли трансформації ШІ" (березень 2025 року) [12]:

  • Цикл оптимізації (0-12 місяців): операційні вдосконалення, які створюють основу для більш глибоких перетворень
  • Цикл переосмислення (1-2 роки): Переосмислення процесів прийняття рішень та операційних моделей
  • Цикл підриву (2+ роки): трансформація бізнес-моделі та створення нових ринкових парадигм

Зрілість у впровадженні ШІ у 2025 році буде вимірюватися здатністю керувати цими трьома циклами одночасно, а не лінійно переходити від одного до іншого.

Висновок: Майбутнє належить прагматичним візіонерам

Організації, які домінуватимуть у впровадженні ШІ у 2025 році, - це не просто ті, що володіють найсучаснішими технологіями, а ті, що розвинули чудові можливості для стратегічної організації інвестицій.

Дебати точаться вже не між фінансовими показниками та стратегічними міркуваннями, а між організаціями, які розробили інтегровані системи оцінювання, і тими, які швидко втрачають конкурентну спроможність.

Такий підхід вимагає нового типу лідерства: здатності балансувати між аналітичною строгістю та трансформаційним баченням, системним мисленням та швидкістю прийняття рішень, орієнтацією на негайні результати та довгостроковим плануванням.

Як нещодавно зазначив професор Ерік Брінйольфссон на Саміті AI 2025 в MIT: "ШІ - це вже не просто інструмент, який потрібно оцінювати, а стратегічний партнер у переосмисленні самого майбутнього організації. Наші методології оцінки повинні розвиватися відповідно". [13]

Профіль переможців в епоху ШІ 2.0 тепер зрозумілий: це організації, які розвинули здатність оцінювати технологічні інвестиції не тільки як витрати і вигоди, але і як каталізатори трансформації в цифровій екосистемі, що постійно розвивається.

Джерела:

[1] Всесвітній економічний форум, "AI Investment Strategies Panel", Давос 2025, січень 2025 року.
[2] Канеман, Д. та ін., "Тимчасове дисконтування в корпоративних інвестиціях у ШІ", Harvard Business Review, березень 2025 року.
[3] McKinsey Global Institute, "Стратегії інвестування в ШІ 2025", квітень 2025 року.
[4] MIT Technology Review, "Нова ера співпраці людини і ШІ", лютий 2025 року.
[5] Deloitte, "Звіт про стійкість ШІ 2025", березень 2025 року.
[6] Forrester Research, "Бізнес-екосистеми, керовані штучним інтелектом", квітень 2025 року.
[7] Gartner, "Future of AI Investment Report 2025", березень 2025 року.
[8] Boston Consulting Group, "Конкурентні переваги в епоху AI 2.0", лютий 2025 року.
[9] PwC Strategy&, "Раннє виявлення можливостей AI та зростання ринку", січень 2025 року.
[10] Lee, M., "Beyond Optimization: AI as a Strategic Partner", Digital Pharma Summit, березень 2025 року.
[11] Bain & Company, "AI Value Realization 2025", квітень 2025 року.
[12] IBM Institute for Business Value, "AI Transformation Cycles", березень 2025 року.
[13] Brynjolfsson, E., "AI as Strategic Partner", MIT AI Summit, квітень 2025 року.

Ресурси для розвитку бізнесу

9 листопада 2025 року

Регулювання штучного інтелекту для споживчих додатків: як підготуватися до нових правил 2025 року

2025 рік знаменує собою кінець ери "Дикого Заходу" для ШІ: Закон ЄС про ШІ набув чинності в серпні 2024 року, зобов'язання щодо ШІ-грамотності - з 2 лютого 2025 року, управління та GPAI - з 2 серпня. Каліфорнійські першопрохідці з SB 243 (народився після самогубства Сьюелла Сетцера, 14-річного підлітка, який розвинув емоційні стосунки з чат-ботом) накладають заборону на системи нав'язливої винагороди, виявлення суїцидальних думок, нагадування кожні 3 години "Я не людина", незалежний громадський аудит, штрафи в розмірі $1 000 за порушення. SB 420 вимагає проведення оцінки впливу "автоматизованих рішень з високим рівнем ризику" з правом на оскарження з боку людини. Реальне правозастосування: Noom назвав 2022 рік для ботів, які видавали себе за тренерів-людей, виплативши 56 мільйонів доларів. Національна тенденція: Алабама, Гаваї, Іллінойс, Мен, Массачусетс класифікують неповідомлення чат-ботів зі штучним інтелектом як порушення UDAP. Трирівневий підхід до критично важливих систем (охорона здоров'я/транспорт/енергетика): сертифікація перед розгортанням, прозоре розкриття інформації для споживачів, реєстрація загального призначення + тестування безпеки. Регуляторна клаптикова ковдра без федеральних преференцій: компанії з різних штатів повинні орієнтуватися у змінних вимогах. ЄС з серпня 2026 року: інформувати користувачів про взаємодію зі штучним інтелектом, якщо вона не очевидна, вміст, створений штучним інтелектом, має бути позначений як машинозчитуваний.
9 листопада 2025 року

Регулювання того, що не створюється: чи ризикує Європа залишитися технологічно неактуальною?

Європа залучає лише десяту частину світових інвестицій у штучний інтелект, але претендує на те, щоб диктувати глобальні правила. Це "Брюссельський ефект" - встановлення правил у планетарному масштабі за допомогою ринкової влади без стимулювання інновацій. Закон про штучний інтелект набуває чинності за поетапним графіком до 2027 року, але транснаціональні технологічні компанії реагують на це креативними стратегіями ухилення: посилаючись на комерційну таємницю, щоб уникнути розкриття даних про навчання, створюючи технічно сумісні, але незрозумілі резюме, використовуючи самооцінку, щоб знизити клас систем з "високого ризику" до "мінімального ризику", шукаючи країни-члени з менш суворим контролем. Парадокс екстериторіального авторського права: ЄС вимагає від OpenAI дотримуватися європейських законів навіть для навчання за межами Європи - принцип, який ніколи раніше не зустрічався в міжнародному праві. Виникає "подвійна модель": обмежені європейські версії проти просунутих глобальних версій тих самих продуктів ШІ. Реальний ризик: Європа стає "цифровою фортецею", ізольованою від глобальних інновацій, а європейські громадяни отримують доступ до гірших технологій. Суд ЄС у справі про кредитний скоринг вже відхилив захист "комерційної таємниці", але інтерпретаційна невизначеність залишається величезною - що саме означає "достатньо детальне резюме"? Ніхто не знає. Останнє питання без відповіді: чи створює ЄС етичний третій шлях між американським капіталізмом і китайським державним контролем, чи просто експортує бюрократію в сферу, де вона не конкурує? Наразі: світовий лідер у регулюванні ШІ, маргінал у його розвитку. Величезна програма.
9 листопада 2025 року

Винятки: де наука про дані зустрічається з історіями успіху

Наука про дані перевернула парадигму з ніг на голову: викиди більше не є "помилками, які потрібно усунути", а цінною інформацією, яку потрібно зрозуміти. Один викид може повністю спотворити модель лінійної регресії - змінити нахил з 2 до 10, але його усунення може означати втрату найважливішого сигналу в наборі даних. Машинне навчання представляє складні інструменти: Isolation Forest ізолює викиди шляхом побудови випадкових дерев рішень, Local Outlier Factor аналізує локальну щільність, Autoencoders реконструює нормальні дані і повідомляє про те, що вони не можуть відтворити. Існують глобальні викиди (температура -10°C в тропіках), контекстуальні викиди (витрати 1000 євро в бідному районі), колективні викиди (синхронізовані сплески трафіку в мережі, що вказують на атаку). Паралельно з Гладуеллом: "правило 10 000 годин" оскаржується - Пол Маккартні сказав: "Багато гуртів провели 10 000 годин у Гамбурзі без успіху, теорія не є безпомилковою". Азійський математичний успіх є не генетичним, а культурним: китайська система числення більш інтуїтивна, вирощування рису потребує постійного вдосконалення на відміну від територіальної експансії західного сільського господарства. Реальні застосування: британські банки відшкодовують 18% потенційних збитків завдяки виявленню аномалій у реальному часі, виробництво виявляє мікроскопічні дефекти, які не помічає людина, охорона здоров'я перевіряє дані клінічних випробувань з чутливістю виявлення аномалій понад 85%. Останній урок: оскільки наука про дані переходить від усунення відхилень до їх розуміння, ми повинні розглядати нестандартні кар'єри не як аномалії, які потрібно виправляти, а як цінні траєкторії, які потрібно вивчати.