Прирост производительности ИИ достигает 12,3%
В апреле 2026 года команда Alphawise компании Morgan Stanley Research провела 808 онлайн-интервью с профессионалами высшего звена, посвященных банкам, программному обеспечению и услугам, технологическому оборудованию и оборудованию, полупроводникам и профессиональным услугам. Это было объединено с более ранней серией из 935 интервью, проведенных в октябре 2025 года в сфере транспорта, автомобилей, потребительских товаров, здравоохранения и недвижимости.
В 10 отраслевых группах, охваченных двумя исследованиями, компании оценили средний чистый прирост производительности от внедрения ИИ за предыдущие 12 месяцев в пределах от 8,2% до 12,3%.
ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ: Большая победа Anthropic: суд США исключил черный список Пентагона из-за «незаконного возмездия»
Прибыль не ограничивалась технологическими отраслями. В Morgan Stanley заявили, что повышение производительности также было выявлено в таких секторах, как дистрибуция потребительских товаров и розничная торговля, где представительство навыков искусственного интеллекта на уровне совета директоров относительно ограничено.
Области, в которых можно получить выгоду от ИИ, столь же обширны. Обслуживание клиентов, маркетинг, операции и цепочка поставок, продажи и человеческие ресурсы были среди функций, упомянутых компаниями.
Правительство изо всех сил пытается идти в ногу со временем
Хотя возможности повышения производительности становятся все более очевидными, компании все еще разрабатывают системы, необходимые для управления рисками, связанными с ИИ.
Среди 200 опрошенных руководителей по всему миру 48% заявили, что большая часть их существующей структуры управления рисками должна быть достаточной с некоторыми изменениями, в то время как еще 39% сказали, что их существующая система должна работать, но они все еще ее оценивают.
Почти 90% заявили, что их компании либо определили, либо находятся в процессе определения, где в организации лежит ответственность за управление ИИ и управление рисками.
Однако более конкретные модели контроля имеют более низкие показатели внедрения. Только 41% компаний заявили, что официальная инвентаризация моделей ИИ с закрепленным правом собственности полностью имеется, в то время как такая же часть компаний имеет формальные протоколы тестирования и проверки.
Определенные стандарты проектирования моделей ИИ и использования данных были полностью внедрены в 39% компаний, а 33% имели систему классификации рисков модели и многоуровневую систему. Структурированные механизмы выявления непреднамеренных или возникающих рисков имели самый низкий уровень полной реализации — 27%.
ТАКЖЕ ЧИТАЙТЕ: Новым экспортом искусственного интеллекта из Индии могут стать данные о движениях человека
Регулирование возникает как будущий риск
Проблема управления может стать более сложной по мере ускорения внедрения ИИ. Риски, связанные с данными, включая конфиденциальность, кибербезопасность и дискриминацию, в настоящее время вызывают наибольшую озабоченность: 56% руководителей называют их наиболее существенным риском для ИИ.
Однако, заглядывая на два-три года вперед, 35% ожидают, что наибольшую озабоченность вызовут регуляторные и юридические риски, а 32% указывают на риски исполнения, включая трудности с получением прибыли от инвестиций в ИИ.
Morgan Stanley также обнаружил, что сложность регулирования является самым большим препятствием на пути эффективного управления ИИ, которое 38% респондентов назвали основным препятствием.
Результаты показывают, что, хотя ИИ уже приносит измеримые преимущества в производительности, компаниям, возможно, потребуется укреплять системы управления такими же темпами, как и их масштабное внедрение.
ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ: OpenAI теряет еще одного руководителя: Крис Мэлоун, руководитель центров обработки данных, уходит из-за смены руководителей
