The post has been translated automatically. Original language: Russian
80% of AI projects fail. Data from RAND, MIT, and S&P Global - and what to do about it.
Everyone is talking about AI.
Implement it. Automate it. The future is already here.
Okay And now, the numbers.
80% of AI projects do not bring measurable business value.
It wasn't a blogger who wrote this - it's the RAND Corporation, one of the largest research organizations in the world.
Moreover, the failure of AI projects is twice as high as that of conventional IT projects.
And it gets worse.
In 2025, MIT surveyed companies that launched generative AI.
95% of organizations do not see a measurable return on their GenAI investments.
Five percent get real benefits.
The rest spent the budget and got a beautiful pilot who didn't go anywhere.
S&P Global confirms: 42% of companies have scaled back most of their AI initiatives in 2025. A year ago, there were 17% of them.
The growth is 2.5 times per year.
Gartner warned back in 2024 that at least 30% of GenAI projects would be abandoned after the proof of concept stage by the end of 2025.
And what about Russia?
According to SberAnalytics, 39% of companies claim to use AI.
But according to Nodul's analysis, only 5.3% of operations are actually automated.
That is, about 9 out of 10 "implementations" are:
We bought a subscription to ChatGPT and were asked to write a letter a couple of times.
Why is that?
Three reasons are repeated in almost every study.
1. AI on top of chaos
Forbes put it precisely:
"Automating a broken process increases the speed of chaos."
If the manager doesn't know where to get prices and availability, the AI won't know either.
You can't automate the mess.
2. There is no specific goal.
They are being implemented "because everyone is being implemented."
Without answering two questions:
What kind of problem are we solving?
How do we measure the result?
RAND specifically emphasizes that most failures are caused by organizational problems, not technology.
3. The Eternal Pilot
According to Habr, only 7-10% of AI pilots launched in 2025 have reached combat work.
The others:
"Testing it."
"We're finishing it."
"We'll launch it soon."
Half of the companies have shifted the implementation dates to the second half of 2026 and beyond.
But AI really works.
And here is the most interesting part.
McKinsey says operating costs will decrease by 20-35% in the first six months for those who have implemented AI correctly.
Deloitte reported in 2026: 75% of companies with advanced AI have achieved or exceeded their ROI goals.
The difference between 80% failure and 75% success is not in technology.
And in the approach.
What should I do if I want to get into the 20% that I work for?
1. Start with one task.
The most frequent and the dumbest.
The one where the employee does the same thing with his hands every day.
2. Measure the "before".
With a timer.
How many hours?
How much is it worth in money?
3. Put the data in order.
Catalog, price lists, leftovers.
If there is chaos, AI will only strengthen it.
4. Bring it to combat work.
Don't get stuck on the pilot.
A working system is better than an ideal prototype.
5. Measure the "after".
Compare the results.
If you haven't saved, figure out why, and don't buy the next tool.
As they said in Sostav:
"The payback of AI is a property of how you applied the tool. The instrument itself is secondary here."
AI is not a magic button.
It's a tool.
And its value is determined not by how beautiful it looks on the demo, but by how much money, time, or resources it actually saves the business.
#AI #automation #business
80% AI-проектов проваливаются. Данные RAND, MIT и S&P Global - и что с этим делать.
Все говорят про AI.
Внедряйте. Автоматизируйте. Будущее уже здесь.
Окей. А теперь - цифры.
80% AI-проектов не приносят измеримой бизнес-ценности.
Это не блогер написал - это RAND Corporation, одна из крупнейших исследовательских организаций в мире.
Причём провал AI-проектов вдвое выше, чем у обычных IT-проектов.
И дальше хуже.
MIT в 2025 году опросил компании, которые запустили генеративный AI.
95% организаций не видят измеримого возврата от своих GenAI-инвестиций.
Пять процентов получают реальную пользу.
Остальные потратили бюджет и получили красивый пилот, который никуда не пошёл.
S&P Global подтверждает: 42% компаний в 2025 году свернули большинство своих AI-инициатив. Год назад таких было 17%.
Рост - в 2,5 раза за год.
Gartner предупреждал ещё в 2024 году: минимум 30% GenAI-проектов будут заброшены после стадии proof of concept к концу 2025.
А что в России?
По данным SberAnalytics, 39% компаний заявляют, что используют AI.
Но по анализу Nodul, реально автоматизировано только 5,3% операций.
То есть примерно 9 из 10 «внедрений» - это:
Купили подписку на ChatGPT и пару раз попросили написать письмо.
Почему так?
Три причины повторяются практически в каждом исследовании.
1. AI поверх хаоса
Forbes сформулировал точно:
«Автоматизация сломанного процесса увеличивает скорость хаоса».
Если менеджер не знает, откуда брать цены и наличие - AI тоже не будет знать.
Нельзя автоматизировать бардак.
2. Нет конкретной цели
Внедряют «потому что все внедряют».
Без ответа на два вопроса:
Какую именно проблему мы решаем?
Как мы измерим результат?
RAND отдельно подчёркивает: большинство провалов вызваны организационными проблемами, а не технологией.
3. Вечный пилот
По данным Habr, только 7-10% AI-пилотов, запущенных в 2025 году, дошли до боевой работы.
Остальные:
«Тестируем».
«Допиливаем».
«Скоро запустим».
Половина компаний сдвинули сроки внедрения на вторую половину 2026 года и дальше.
Но AI реально работает
И вот здесь самое интересное.
McKinsey говорит о снижении операционных расходов на 20-35% за первые шесть месяцев - у тех, кто внедрил AI правильно.
Deloitte в 2026 году отчитался: 75% компаний с продвинутым AI достигли или превысили свои ROI-цели.
Разница между 80% провалов и 75% успеха - не в технологии.
А в подходе.
Что делать, если хотите попасть в те 20%, у которых работает?
1. Начните с одной задачи.
Самой частой и самой тупой.
Той, где сотрудник каждый день делает одно и то же руками.
2. Замерьте «до».
С таймером.
Сколько часов?
Сколько это стоит в деньгах?
3. Наведите порядок в данных.
Каталог, прайсы, остатки.
Если там хаос - AI его только усилит.
4. Доведите до боевой работы.
Не застревайте на пилоте.
Рабочая система лучше идеального прототипа.
5. Замерьте «после».
Сравните результаты.
Если не сэкономили - разбирайтесь почему, а не покупайте следующий инструмент.
Как сказали в Sostav:
«Окупаемость ИИ - это свойство того, как вы применили инструмент. Сам инструмент тут вторичен».
AI - не волшебная кнопка.
Это инструмент.
И его ценность определяется не тем, насколько красиво он выглядит на демо, а тем, сколько денег, времени или ресурсов он реально экономит бизнесу.
#AI #автоматизация #бизнес
Share
