Новое исследование MIT FutureTech, анализирующее отчеты SEC по форме 10-K, показало, что к 2025 году только 11% компаний из индекса S&P 500 глубоко интегрировали ИИ в основные операционные процессы — по сравнению с 5% в 2022 году, но эта доля сосредоточена в технологическом секторе. Компании, переходящие от полного отсутствия ИИ к глубокой интеграции, обычно сначала наблюдают снижение прибыльности, а затем рост, что обусловлено затратами на моделирование, организационной реструктуризацией и риском распространения ошибок.
В новом рабочем документе MIT FutureTech приводится отрезвляющая цифра: к 2025 году лишь 11% компаний из списка S&P 500 глубоко интегрировали ИИ в свои основные операции. Это больше, чем 5% в 2022 году — рост, но с очень небольшого исходного уровня. Две трети этой интеграции сосредоточены в технологических компаниях.
Авторы исследования — Ян Ю, Мартин Флеминг, Люси Хэмптон, Кристоф Комбемале и Нил Томпсон — использовали данные из отчетов SEC по форме 10-K, а не результаты опросов или данные о внедрении ИИ, предоставленные самими компаниями. Это важно. Отчеты по форме 10-K — это юридические документы, в которых компании описывают существенные риски и операционные реалии. Если компания заявляет об использовании ИИ в отчете по форме 10-K, значит, она его использует. Если же она не упоминает об использовании ИИ в основной деятельности, то, вероятно, она его не использует.
Предложенная методология позволяет избежать проблемы завышения результатов опросов, которая характерна для большинства исследований внедрения ИИ. Когда консалтинговые фирмы спрашивают руководителей: «Используете ли вы ИИ?», ответ почти всегда положительный — где-то в организации кто-то экспериментирует. Команда из MIT искала доказательства внедрения ИИ в операции, приносящие доход или имеющие критически важное значение для бизнеса.
Важные цифры
Глубокая интеграция на 11% означает, что 89% крупнейших американских публичных компаний не сделали ИИ неотъемлемой частью своей деятельности. После трех лет самого интенсивного цикла ажиотажа вокруг ИИ в истории технологий. После сотен миллиардов инвестиций. После GPT -4, GPT-5, GPT-5.6, Клода 3, Клода 4, Клода 5.
На технологический сектор приходится две трети глубокой интеграции. Это означает, что примерно 4% нетехнологических компаний из индекса S&P 500 имеют глубоко интегрированный в свою деятельность искусственный интеллект. Здравоохранение, финансы, производство, розничная торговля — отрасли, в которых в совокупности занято большинство американцев, — остаются в значительной степени нетронутыми на уровне операционной деятельности.
Спад прибыльности
Исследование выявило нечто парадоксальное: компании, переходящие от полного отсутствия ИИ к глубокой интеграции, обычно наблюдают снижение прибыльности до того, как начнут проявляться выгоды. Авторы выделяют три механизма:
Во-первых, затраты на моделирование. Передовые технологии ИИ стоят недешево, а интеграция требует инвестиций в инфраструктуру, прежде чем прирост производительности окупит затраты.
Во-вторых, организационная реструктуризация. Внедрение ИИ в основные операционные процессы меняет рабочие процессы, роли и структуру отчетности — все это влечет за собой затраты на переходный период.
В-третьих, риск распространения ошибок в цепочках поставок. Когда ИИ используется в системах, которые, в свою очередь, используются в других системах, стоимость ошибок возрастает.
Этот спад помогает объяснить, почему внедрение ИИ за пределами технологического сектора идет медленно. Для публичной компании, испытывающей давление на квартальную прибыль, объявление о снижении прибыльности, вызванном ИИ, — даже с обещанием будущих успехов — является сложной задачей для Уолл-стрит.
Чем отличаются технологические компании?
Технологические компании уже обладают необходимой инфраструктурой, талантами и организационным комфортом, позволяющим внедрять программное обеспечение в основные операционные процессы. Внедрение ИИ в кодовую базу — естественный процесс для Google, Meta или Microsoft. Внедрение ИИ в систему приема пациентов в больнице или в цепочку поставок производителя — это совершенно иная задача, требующая экспертных знаний в данной области, умения ориентироваться в нормативно-правовой базе и терпимости к операционным рискам, чего большинство нетехнологических организаций не имеют.
Данные исследования охватывают период до 2025 года. К середине 2026 года это число почти наверняка увеличится. Но структурные барьеры — стоимость, организационные сложности, риск ошибок, давление на квартальную прибыль — не изменились. Возможно, они даже усугубляются по мере того, как системы искусственного интеллекта становятся более совершенными, а ставки ошибок возрастают.
Разрыв между заголовками и реальностью
В представлении индустрии ИИ описывается мир быстрого, преобразующего внедрения. Данные же говорят о более медленном, неравномерном внедрении, сосредоточенном в компаниях, которые разработали эту технологию. Разрыв между этими двумя картинами заслуживает внимания .
Каждая компания, занимающаяся ИИ и привлекающая инвестиции при триллионных оценках, делает ставку на то, что 11% превратятся в 50%, затем в 80%, а затем в 100%. Это может произойти. Но данные Массачусетского технологического института показывают, что это не произойдет быстро и не обойдется без значительных организационных трудностей в компаниях, внедряющих ИИ.
В: Актуальна ли еще цифра в 11% от 2025 года?
А: Вероятно, сейчас, в середине 2026 года, этот показатель выше, но структурные выводы исследования — концентрация технологических компаний, снижение прибыльности, риск ошибок — сохраняются. Вероятно, этот показатель вырос до 15-20%, а не до 50%.
В: Почему используются отчеты по форме 10-K вместо опросов?
А: Отчеты 10-K имеют юридическую силу. Компании несут ответственность за существенные искажения информации. Ответы на опросы не влекут за собой такой ответственности. Метод MIT более консервативен, но и более надежен.
В: Означает ли "глубокая интеграция" полное отсутствие ИИ в других компаниях?
А: Нет. Многие компании используют ИИ на периферии — в чат-ботах, маркетинговых текстах, внутреннем поиске. «Глубокая интеграция» означает, что ИИ обеспечивает работу операций, приносящих доход или имеющих критически важное значение. Это различие имеет значение.
В: Какие отрасли, помимо технологической, развиваются наиболее активно?
А: Среди нетехнологических секторов лидируют финансовые услуги и здравоохранение, чему способствуют регуляторное давление (выявление мошенничества, обработка страховых случаев) и очевидная окупаемость инвестиций. Производство и розничная торговля значительно отстают.
В: Означает ли это, что ИИ переоценен?
А: Это означает, что внедрение происходит медленнее и сложнее, чем показывают заголовки. Технология реальна. Организационные и экономические барьеры на пути её внедрения также реальны. И то, и другое верно. Рику