От экспериментов к эффективности: как компании считают ROI от ИИ

Бизнес переживает новую технологическую трансформацию — речь идет не о том, нужен ли нам ИИ, а о том, как получить от него измеримую отдачу. Согласно исследованию Google The ROI of AI 2025, 88% компаний, внедривших AI-агентов, уже фиксируют положительный ROI.

Российский рынок пока только втягивается в эту волну, но в ближайшие годы искусственный интеллект перестанет быть экспериментом. Он станет интеллектуальной инфраструктурой, на базе которой будут работать компании — такой же необходимой, как ERP или CRM.

Мы с командой развиваем Руллу — единое решение с корпоративным мессенджером, трекером задач и AI-ассистентом. Мы пристально следим за технологическими трендами, чтобы развивать продукт в соответствии с ожиданиями рынка. 

Как сегодня изменилось восприятие ROI от ИИ 

Еще несколько лет назад бизнес смотрел на искусственный интеллект как на модную игрушку: интересная технология, но нет четкого понимания, как она может повлиять на прибыль. Сегодня ситуация меняется: компании переходят от осторожных экспериментов к поиску конкретной отдачи — проверяют гипотезы, запускают пилоты, учатся измерять эффект и масштабировать успешные решения. 

ИИ перестает быть просто помощником для написания писем, а становится рабочим инструментом, который способен давать измеримые экономические эффекты. 

Речь не всегда идет о прямой прибыли. В первую очередь компании видят выгоду в сокращении затрат и ускорении процессов. Искусственный интеллект начинает плотно занимать те ниши, где раньше бизнес терял ресурсы: в обработке информации, документообороте, планировании, взаимодействии с клиентами. 

Пока для российского рынка это скорее первые шаги: компании только учатся правильно оценивать влияние ИИ на экономику. Но интерес заметно растет. Даже Академия независимых директоров, объединяющая собственников и советы директоров крупнейших компаний, проводит семинары на тему «Как использовать искусственный интеллект в управлении бизнесом». Это показатель того, что тема вышла на уровень стратегических решений.

Как посчитать ROI от ИИ

ROI от искусственного интеллекта нельзя измерять по классической формуле «Доход — Затраты) / Затраты × 100%». ИИ — это часть операционной системы бизнеса, и отдача от него проявляется в эффективности, точности и устойчивости процессов. Поэтому подход к расчету ROI должен быть комплексным. Нужно учитывать:

• Операционные показатели: ​​как ускоряются процессы и повышается их точность. Сюда относятся скорость обработки информации, точность распознавания документов, количество ошибок в данных и time to decision — время от запроса до принятия решения. 

Например, в закупочной практике метрикой может быть время от заявки до поставки товара на склад. Сокращение этого цикла напрямую влияет на оборачиваемость и финансовые показатели компании.

• Качественные метрики: насколько точны и объяснимы решения, которые формирует ИИ. Чем выше качество рекомендаций, тем больше задач можно автоматизировать. По мере обучения моделей растет доверие к ним и увеличивается доля решений, основанных на рекомендациях нейросетей.
• Организационные эффекты: как снижается зависимость от человеческого фактора. ИИ убирает «узкие места» в процессах, где все держится на конкретных людях. Компании меньше теряют время из-за ошибок, задержек или эмоциональных решений. Растет доверие к данным: каждый шаг можно проследить и обосновать, а решения становятся системными, а не интуитивными.
• Стратегическое влияние: как повышается устойчивость бизнеса и снижаются риски. ИИ помогает предсказывать сбои, контролировать надежность поставщиков, выявлять уязвимости процессов. Это снижает вероятность кризисных ситуаций, делает компанию более стабильной и защищает бизнес от непредвиденных потерь.

Такой подход позволяет оценивать ROI не узко, а в масштабе всей бизнес-системы. Комплексная оценка дает руководителям реальное понимание, где ИИ приносит реальную прибыль, а где пока только готовит почву для нее.

Где ИИ помогает зарабатывать и окупается быстрее

Наибольший эффект от внедрения ИИ заметен там, где процессы масштабные, повторяющиеся и требуют больших ресурсов: 

• Автоматизация рутинных операций. ИИ берет на себя обработку заказов, документов, обращений клиентов. В компаниях, активно внедряющих ИИ, виртуальные ассистенты уже закрывают до 80–90% типовых запросов в службах поддержки.

• Прогнозирование спроса и управление запасами. ИИ анализирует данные по продажам, сезонность, спрос и помогает максимально точно планировать поставки. За счет этого компании видят рост продаж на 2–4% и снижение доли замороженных средств.
• Персонализация и динамическое ценообразование. ИИ учитывает поведение клиента и момент покупки, предлагая персональные рекомендации и цены. Маркетплейсы уже фиксируют до 6% прироста продаж за счет таких инструментов.
• Кросс-продажи и удержание клиентов. Алгоритмы помогают прогнозировать отток и вовремя возвращать клиента. Повышается LTV и доля повторных покупок, что может добавить 2–5% к выручке.
• Ускорение вывода новых продуктов на рынок. Искусственный интеллект помогает анализировать обратную связь и проверять гипотезы, благодаря чему компании быстрее запускают новые продукты и снижают риск неудачных проектов.

В мировой практике лидерами по внедрению ИИ стали банки, e-commerce и телеком, где технологии помогают быстрее принимать решения, персонализировать клиентский опыт и снижать риски. В целом, согласно данным Google, 56% компаний отмечают рост бизнеса благодаря ИИ, а в e-commerce и ритейле выручка растет на 6–10%.

В России наиболее активны промышленность, энергетика и добыча. Например, согласно отчету Ассоциации больших данных, внедрение ИТ, автоматизации и ИИ в промышленные секторы уже привело к увеличению выручки на 0,5 триллиона рублей только в 2023–2024 годах. А агропромышленный комплекс может получать ежегодно свыше 6 млрд долларов дополнительной операционной прибыли. 

Как вовлеченность топ-менеджмента влияет на ROI от ИИ

Даже самый продуманный проект с применением ИИ не даст результата, если не будет поддержки сверху. По данным Google, 78% компаний, где C-level активно поддерживает внедрение искусственного интеллекта, уже фиксируют ROI хотя бы по одному направлению применения ИИ, тогда как среди остальных этот показатель значительно ниже. 

Когда инициатива по внедрению ИИ идет только «снизу», проекты часто застревают на стадии экспериментов. Без четких целей и приоритетов ИИ превращается в витрину инноваций, которая не связана с реальными бизнес-задачами. 

Вовлеченность топ-менеджмента меняет все: ИИ перестает быть экспериментом и становится частью стратегии. У руководителя здесь двойная роль. С одной стороны, он инвестор, который выделяет ресурсы и заинтересован в окупаемости. С другой — лидер изменений, который помогает команде пройти через страхи и сопротивление. Люди опасаются, что ИИ их заменит или усложнит работу, и только лидер способен показать, что технология — не угроза, а инструмент роста.

Когда топы вовлечены, внутри компании появляются общие принципы: зачем нужен ИИ, какие задачи он решает, как измеряется эффект и как распределяется ответственность. Это создает среду, в которой ИИ становится частью ДНК бизнеса и действительно начинает работать и приносить возврат инвестиций.

Куда двигаться компаниям уже сейчас

Сегодня большинство компаний воспринимают ИИ как издержки. Но это временно. Уже через 2–3 года ИИ станет частью интеллектуальной инфраструктуры бизнеса: он перестроит структуру компаний, процессы и роли людей внутри. Экономический потенциал искусственного интеллекта в России к 2028 году, по оценкам экспертов, составит 22–36 трлн руб.

ROI от ИИ будут считать не по отдельным экспериментам, а по тому, насколько эффективно компания использует интеллектуальные инструменты в целом: как быстро принимает решения, как точно прогнозирует и как устойчиво работает в меняющихся условиях. 

Чтобы прийти к этому состоянию, важно начать сейчас: 

• выделяйте процессы с высоким объемом операций, повторяемостью и высокой ценой ошибки;
• используйте опыт отраслевых коллег;
• оценивайте не только экономию, но и рост качества решений и скорости процессов;
• формируйте культуру доверия к данным.

Компании, которые уже сегодня закладывают основы — очищают данные, выстраивают процессы, учат сотрудников взаимодействовать с ИИ, — завтра будут работать быстрее, дешевле и умнее конкурентов.