[1/2] The state of AI in 2025. Agents, innovation, and transformation - Общие результаты исследования (Рубрика #AI) Изучил интересный отчет от ноября 2025 года, что был подготовлен экспертами подразделения "QuantumBlack, AI by McKinsey" во главе с группой старших партнеров McKinsey. Мне было интересно сравнить его результаты с совместным отчетом "Яков и партнеры" (ex-McKinsey) и Яндекса, про которое я рассказывал раньше. Исследование глобально McKinsey основано на онлайн-опросе, проведенном с 25 июня по 29 июля 2025 года. В опросе приняли участие 1 993 респондента из 105 стран, представляющие все основные регионы, отрасли, масштабы компаний, функциональные направления и уровни должностей. Около 38% участников работают в компаниях с выручкой более $1 млрд, а данные были взвешены по доле стран в глобальном ВВП для устранения перекосов. Ключевые определения, которые используются по всему отчету и которые стоит знать при чтении 1) "Регулярное использование ИИ" определяется как применение ИИ хотя бы в одной бизнес-функции организации. Степень внедрения оценивалась по этапам - Экспериментирование - Пилотное внедрение - Масштабирование (развертывание решений в масштабах компании) - Полное масштабирование по всему предприятию 2) Авторы определили "агентные системы ИИ" (AI agents) как системы на основе foundation models, способные автономно действовать в реальном мире, планируя и выполняя многошаговые задачи 3) Под "AI high performers" (высокорезультативные компании в сфере ИИ) понимается небольшой сегмент (~6% опрошенных организаций), где благодаря ИИ достигается значимый эффект: более 5% совокупного EBIT компании и "существенная" бизнес-ценность напрямую обусловлены использованием ИИ. Именно практика этих лидеров рассматривается отдельно. Executive summary приводится в самом начале отчета и выглядит так 1️⃣ Большинство организаций всё ещё на этапе экспериментов или пилотов Почти две трети респондентов говорят, что их компании пока не начали масштабировать ИИ на уровень всей организации (enterprise-wide). 2️⃣ Высокий интерес к ИИ-агентам 62% участников опроса отмечают, что их организации как минимум экспериментируют с ИИ-агентами. 3️⃣ Есть позитивные ранние сигналы влияния ИИ, но не на уровне всего бизнеса Респонденты видят эффект в конкретных сценариях - снижение затрат и рост выручки; 64% считают, что ИИ помогает инновациям. Однако только 39% фиксируют влияние на EBIT на уровне компании в целом. 4️⃣ Лидеры по результатам используют ИИ не только для эффективности, но и для роста/инноваций 80% респондентов говорят, что их компании ставят повышение эффективности целью ИИ-инициатив. Но те, кто получает от ИИ максимальную ценность, часто добавляют цели роста или инноваций (а не ограничиваются срезанием затрат). 5️⃣ Перепроектирование процессов - ключевой фактор успеха Половина "высокоэффективных" компаний планирует использовать ИИ для трансформации бизнеса, и большинство из них уже перерабатывают (redesign) рабочие процессы и цепочки выполнения задач. 6️⃣ Разные ожидания по влиянию на занятость Оценки респондентов по тому, как ИИ повлияет на численность персонала в ближайший год, различаются: 32% ждут сокращения, 43% - без изменений, 13% - роста. В продолжении я расскажу про стратегии высоко-эффективных менеджеров команд, которые авторы отчета используют в качестве golden image или образца для подрожания, которому стоит следовать тем, кто еще не готов отчитаться об эффекте в 5% совокупного EBIT. #Engineering #AI #Metrics #Software #Productivity #Economics #Whitepaper