К основному содержимому
#AI

[2/2] Отчеты McKinsey про Gen AI (Рубрика AI)

#AI #Engineering #Metrics #Software #Productivity #Economics #Whitepaper

Продолжая рассказ про исследования McKinsey, перейдем к метрикам рисков и «негативных последствий» (здесь есть данные, но опять сложно сравнимые)

4) “Experienced at least one negative consequence”

  • 2023 - NA
  • 2024 (начало) - 44% организаций испытали хотя бы одно негативное последствие от gen AI
  • 2024 (середина) - 47% организаций испытали хотя бы одно негативное последствие от gen AI.
  • 2025 - 51% организаций, использующих AI, испытали хотя бы одно негативное последствие (уже AI overall, не только gen AI).

5) “Inaccuracy” как ключевой риск (частично численно)

  • 2023 - NA
  • 2024 (начало) - риск, который значимо чаще стали пытаться митигировать по сравнению с прошлым годом; и "почти 25%" респондентов отмечают негативные последствия именно от неточности gen AI
  • 2024 (середина) - NA
  • 2025 - почти 33% всех респондентов сообщает о последствиях из‑за AI inaccuracy.

🤑 Ну и напоследок обсудим Value / EBIT, где метрика повторяется, но пороги и определения плавают Здесь McKinsey даёт числа, но в разных выпусках меняется “что считаем успехом”.

6) Доля компаний с EBIT‑эффектом (разные пороги)

  • 2023 - 23% респондентов говорят, что ≥5% EBIT их организаций attributable to AI (flat YoY на тот момент)
  • 2024 (начало) - только 5.2% (46 и 876 респондентов) "report that a meaningful share of their organizations’ EBIT can be attributed to their deployment of gen AI"
  • 2024 (середина) - 17% говорят, что ≥5% EBIT attributable to gen AI; при этом >80% не видят “tangible impact” на enterprise‑level EBIT от gen AI
  • 2025 - 39% сообщают о любом EBIT impact на enterprise level от AI (и у большинства это <5%)

7) Доля "High performers" в выборке (тоже не 1‑в‑1, но похоже по масштабу)

  • 2023 - AI high performers тут определяются по критерию "> 20% EBIT attributable to gen AI". Прямого указания их количества нет, но оценку можно взять из других вопросов, например, про "reskill larger portions of the workforce" где ответило 50 high performers и остальных 863 (получается оценка в 5.4% high performers)
  • 2024 (начало) - “gen AI high performers” = 46 из 876 (≈5.3%) респондентов (критерий: > 10% EBIT attributable to gen AI)
  • 2024 (середина) - NA (в этом отчете ничего не говорится про high performers)
  • 2025 - “AI high performers” ≈ 6% респондентов (критерий другой: EBIT impact ≥ 5% + “significant value”)

В итоге, видим, что доля “топов” по self‑reported value остаётся порядка 5–6%, но из‑за смены критериев это не точный тренд. Если же глянуть на 2023 год, где 23% респондентов говорили про 5% вклад AI в EBITDA, то в 2025 году виден спад до 6% респондентов, что видят такой вклад. А значит высота достижений high performers становится ниже (или оценки влияния на EBITDA реальнее).

#Engineering #AI #Metrics #Software #Productivity #Economics #Whitepaper