Computer Weekly: компании сталкиваются с провалами AI-пилотов, но крупные внедрения уже дают измеримый эффект

Вокруг AI по-прежнему существуют две противоположные оценки: одни ждут масштабного кризиса, другие говорят о резком росте эффективности. Как пишет Computer Weekly, нынешний скепсис подпитывают вполне конкретные примеры. Uber потратила весь бюджет на AI на 2026 год всего за четыре месяца. GitHub Copilot переходит на модель оплаты по использованию. Amazon закрыла внутренний рейтинг AI-токенов и сопроводила это призывом «не использовать AI ради самого AI». Исследование MIT также показало, что 95% пилотных проектов с генеративным AI в крупных компаниях заканчиваются провалом.

При этом издание приводит и обратные примеры, где внедрение дало заметный результат. Один цифровой банк обновил более 900 тыс. строк кода, написанного ещё в 1980-х, вдвое быстрее и на 30% дешевле. В Google, по данным самой компании, AI уже генерирует 75% нового кода, который затем утверждают инженеры. Полгода назад этот показатель был на уровне 50%.

Kaiser внедрила систему AI-документирования в 40 больницах и 600 медицинских офисах. За первый год её использовали в 2,5 млн взаимодействий, а вовлечённость врачей в работу с пациентами выросла на 60%. JPMorgan, как утверждается, сократила 360 тыс. часов ручной юридической проверки документов в год.

Автор материала считает, что дело не только в стоимости AI или неудачных пилотах. Проблема, по его мнению, в том, что компании до сих пор воспринимают технологию как отдельное приложение или очередной IT-проект. В статье AI сравнивают с электричеством: это не локальный инструмент для повышения производительности, а базовая инфраструктура, из-за которой приходится пересматривать процессы, распределение ролей и сам подход к созданию ценности внутри компаний.