Компанії активно впроваджують ШІ. Чому окупність досі важко довести

Корпоративний штучний інтелект дедалі легше впровадити — і значно важче довести, що вкладені кошти дали результат. Кількість користувачів, ліцензій чи пілотних проєктів показує масштаб застосування технології, але не її фінансову віддачу. Опитування 2026 року свідчать про прогалини в обліку витрат та оцінюванні користі, а не про те, що ШІ не здатен приносити користь.232534

Що показують опитування

За даними Flexera, лише 31% організацій точно бачать, скільки витрачають на програмне забезпечення з ШІ. Водночас 59% кажуть, що за останній рік марні витрати на ШІ зросли.34 В опитуванні Battery Ventures серед 100 керівників у сфері технологій 94% повідомили, що їхні організації не мають єдиного для всієї компанії підходу до оцінювання окупності інвестицій у ШІ. Лише 16% зазначили, що більш як половина їхніх ШІ-проєктів має позитивну окупність.23

Питання є і до дотримання бюджетів. В опитуванні Futurum за друге півріччя 2026 року 46,9% респондентів повідомили, що витрати на ШІ перевищили план, тоді як у 5,6% вони виявилися нижчими за заплановані.33 Ці дослідження охоплюють різних респондентів і вимірюють різні речі: прозорість витрат, сприйняття марнотратства, окупність проєктів та відхилення від бюджету. Зводити їх до одного «показника провалу ШІ» не можна.

Чому користь складніше порахувати, ніж використання

Щоб встановити окупність, компанії потрібна точка відліку: скільки часу, грошей або зусиль вимагав процес до впровадження ШІ. Далі слід виміряти результат — наприклад, швидкість обслуговування чи якість роботи — і зіставити його з повною вартістю використання системи.

Самих інструментів контролю замало. KPMG виявила, що, попри наявність панелей моніторингу й процедур погодження, більшість організацій досі не бачать усіх поточних витрат на роботу ШІ в реальному часі.19 У глобальному опитуванні KPMG про налагоджене вимірювання окупності повідомили 15% організацій із повною прозорістю таких витрат проти 3% серед тих, хто її не мав. Це зв’язок між показниками, а не доказ того, що сама прозорість забезпечує прибуток.25

Потрібно змінювати й саму роботу. Технологічний керівник Bank of America назвав серед пріоритетів перебудову процесів від початку до кінця, повторне використання напрацювань, управління та оцінювання окупності.14 Водночас, за даними опитування, про яке написало CIO, 61% організацій за попередні два роки призупиняли, відкладали, скорочували або скасовували проєкти модернізації ІТ. Перерозподіл коштів на користь ШІ був одним із названих чинників, але ця цифра не означає, що кожну затримку спричинив саме він.18

Для агентного ШІ — систем, що можуть виконувати послідовність дій для досягнення завдання, — питання витрат, користі та контролю ризиків особливо важливе під час масштабування. Ще у 2025 році Gartner спрогнозувала, що до кінця 2027-го скасують понад 40% проєктів агентного ШІ, зокрема через зростання витрат, незрозумілу бізнес-користь і недостатній контроль ризиків. Це прогноз, а не зафіксований рівень скасувань у 2026 році.51

Чого навчає приклад Bank of America

Bank of America повідомляє, що інструменти ШІ доступні приблизно 200 тисячам працівників. Серед близько 19–20 тисяч розробників банк оцінює приріст продуктивності написання коду в 15–20%.34 Це конкретніший результат, ніж просто кількість людей із доступом до інструмента. Співпрезидент банку зазначав, що наразі найвиразніше користь видно саме в технологічній роботі, зокрема в розробці програмного забезпечення.1

Банк також оцінював вигоди від своїх ШІ-ініціатив приблизно у 800 млн доларів за витрат у 400 млн доларів. Проте це оцінки керівництва, а не незалежне підтвердження окупності кожного окремого застосування.2

Практичний висновок для компаній: закріплювати за кожним впровадженням відповідального, вимірювати процес до і після змін, враховувати всі витрати та перевіряти якість і ризики. Масштабувати варто тоді, коли користь зберігається після такого підрахунку, — не лише тому, що інструментом почали частіше користуватися.192325