The post has been translated automatically. Original language: Russian
From experiments to real profits: artificial intelligence has ceased to be a fashion trend and has become the main driver of growth for global corporations
While some companies are cautiously testing AI tools, others are already making millions of dollars in additional profits. In 2024, 78% of organizations reported using AI, an increase from 55% a year earlier. But the main thing is not in the prevalence of technology, but in the results it brings.
Private investment in AI in the United States has grown to $109.1 billion, which is 12 times more than in China and 24 times more than in the UK. Such investments are not accidental: companies see real returns.
Employees who use generative AI tools increase their productivity by 40% compared to colleagues who work without them. A Harvard Business School study found that AI users complete tasks 25.1% faster with 40% higher quality.
Organizations that provide AI tools and training to employees report annual revenue growth of more than 10% compared to those who do not.
One of the most high—profile cases of recent times is the Swedish fintech Klarna. The company's AI assistant conducted 2.3 million conversations, doing the work of 700 full-time employees. By the end of 2024, these numbers have grown even more.
By the third quarter of 2025, Klarna's AI agent employs more than 853 employees, saving the company $60 million.
The results are impressive:
- The query resolution time has been reduced from 11 minutes to less than 2 minutes.
- Repeat referrals decreased by 25%
- Support is available around the clock in 35+ languages
- Customer satisfaction at the human operator level
Investments in the development ranged from $2 to $3 million — the payback is obvious.
However, the story of Klarna is not so simple. After the initial rollout, the company faced criticism: customers complained that the AI agent gave general answers and could not cope with complex questions. In May 2024, Klarna partially returned to live operators, recognizing the importance of the human factor in solving unusual situations.
Amazon's AI-based recommendation system earns the company about $1 billion annually. AI recommendations account for 35% of sales, analyzing not only the purchase history, but also user behavior - which reviews are read, which products are viewed.
Industries that have implemented AI are showing labor productivity growth 4.8 times faster than the global average. Revenue per employee in sectors with high adoption of AI is growing 3 times faster than that of slow-adapting companies.
Microsoft has documented more than 1,000 cases of successful AI applications by its corporate clients.
Wells Fargo has developed a Microsoft Teams application with language models for 35,000 bank employees in 4,000 branches, providing instant access to 1,700 internal procedure manuals.
BKW created the Edison platform based on Azure AI, which accelerated the processing of media requests by 50%. Bupa APAC has generated more than 410,000 lines of AI code using GitHub Copilot and accelerated more than 100 application scenarios to improve patient care.
Standard Bank of South Africa has developed a chatbot for IT support in Copilot Studio, which now solves 99% of all employee requests.
In logistics, AI shows particularly striking results. DHLBots are capable of sorting over 1,000 small parcels per hour with 99% accuracy. In warehouses specializing in picking goods, robots with AI increased productivity by 30-180%.
57% of AI leaders in financial services report ROI exceeding expectations. AI-assisted loan processing: accuracy increased by 90%, processing time decreased by 70%.
The loan approval time has been reduced by 80%, from a few days to 30-60 seconds. Digital identity verification using AI has reduced the registration time by 50%: from 20-30 minutes to less than 10 minutes.
The biopharmaceutical company used AI in R&D to accelerate drug development, achieving cycle reductions of 25%, savings of $25 million and revenue growth of $50-150 million.
The global AI manufacturing market is expected to grow from $7.6 billion in 2025 to $62.33 billion by 2032, with a growth rate of 35.1% per year. Manufacturers using machine learning are 3 times more likely to improve their key performance indicators.
The retail AI market, estimated at $9.36 billion in 2024, is projected to grow to $85.07 billion by 2032, an annual growth of almost 32%.
53% of small business owners report noticeable improvements in the customer experience after the introduction of AI solutions.
Only 6% of respondents — the so-called "AI leaders" — report a significant impact on profits at the enterprise level (5% or more impact on EBIT).
What makes them different?
80% of respondents identify efficiency as the goal of AI initiatives, but companies that maximize value also set growth or innovation as additional goals.
AI leaders are almost three times more likely than others to say that their organizations have fundamentally redesigned individual workflows. More than half of these companies intend to use AI to transform their businesses.
Only a few companies are getting extraordinary value from AI today — explosive revenue growth and significant value premiums. Many others are experiencing measurable ROI, but the results are modest — some efficiency gains here, some power gains there.
"We are deeply convinced at Moderna that ChatGPT and what OpenAI is doing will change the world. We look at every business process - from legal to research, production and commercial — and think about how to rethink them with the help of AI," said the head of the company.
Moderna has deployed ChatGPT Enterprise to thousands of employees across the company with the goal of achieving 100% adoption and ownership of generative AI in six months.
Despite the impressive results, AI poses serious challenges.
77% of businesses express concern about AI hallucinations (making up information).
47% of corporate AI users made at least one important decision based on hallucinated content in 2024.
32% of respondents expect a reduction in the total number of staff next year due to AI, 43% do not expect changes, and 13% expect growth.
56% of employees in the United States now use generative AI tools for work tasks, 31% use AI regularly. Among knowledge workers, 27% report frequent use of AI.
"There will be three types of businesses in each industry: AI-native, AI-developing and outdated," warns one of the experts. The key to success is to view AI as a transformation, not just a tool.
Companies that approach the implementation of AI with a focus on transforming the entire organization, create the right infrastructure, implement proper management, and invest in employee training — they are the ones who get millions of results.
The question is no longer whether your business needs AI. The question is, will you have time to implement it before the competitors take off.
От экспериментов к реальной прибыли: искусственный интеллект перестал быть модным трендом и превратился в главный драйвер роста для глобальных корпораций
Пока одни компании осторожно тестируют ИИ-инструменты, другие уже получают миллионы долларов дополнительной прибыли. В 2024 году 78% организаций сообщили об использовании ИИ — рост с 55% годом ранее. Но главное не в распространенности технологии, а в результатах, которые она приносит.
Частные инвестиции в ИИ в США выросли до $109,1 млрд — это в 12 раз больше, чем в Китае, и в 24 раза больше, чем в Великобритании. Такие вложения не случайны: компании видят реальную отдачу.
Сотрудники, использующие инструменты генеративного ИИ, повышают свою производительность на 40% по сравнению с коллегами, которые работают без них. Исследование Гарвардской школы бизнеса показало, что пользователи ИИ выполняют задачи на 25,1% быстрее с качеством выше на 40%.
Организации, предоставляющие сотрудникам ИИ-инструменты и обучение, сообщают о росте годовой выручки более чем на 10% по сравнению с теми, кто этого не делает.
Один из самых громких кейсов последнего времени — шведский финтех Klarna. ИИ-ассистент компании провел 2,3 миллиона разговоров, выполняя работу 700 штатных сотрудников. К концу 2024 года эти цифры выросли еще больше.
К третьему кварталу 2025 года ИИ-агент Klarna выполняет работу более 853 сотрудников, что сэкономило компании $60 миллионов.
Результаты впечатляют:
- Время решения запросов сократилось с 11 минут до менее чем 2 минут
- Повторные обращения снизились на 25%
- Поддержка доступна круглосуточно на 35+ языках
- Удовлетворенность клиентов на уровне человека-оператора
Инвестиции в разработку составили от $2 до $3 миллионов — окупаемость очевидна.
Впрочем, история Klarna не так проста. После первоначального развертывания компания столкнулась с критикой: клиенты жаловались, что ИИ-агент давал общие ответы и не справлялся со сложными вопросами. В мае 2024 года Klarna частично вернулась к живым операторам, признав важность человеческого фактора для решения нестандартных ситуаций.
Рекомендательная система Amazon на основе ИИ приносит компании около $1 миллиарда ежегодно. ИИ-рекомендации составляют 35% продаж, анализируя не только историю покупок, но и поведение пользователей — какие отзывы читают, какие товары просматривают.
Отрасли, внедрившие ИИ, демонстрируют рост производительности труда в 4,8 раза быстрее среднемирового показателя. Выручка на одного сотрудника в секторах с высоким внедрением ИИ растет в 3 раза быстрее, чем у медленно адаптирующихся компаний.
Microsoft задокументировала более 1000 кейсов успешного применения ИИ своими корпоративными клиентами.
Wells Fargo разработала приложение для Microsoft Teams с языковыми моделями для 35,000 банковских работников в 4,000 отделениях, предоставляя мгновенный доступ к руководствам по 1,700 внутренним процедурам.
BKW создала платформу Edison на базе Azure AI, которая ускорила обработку медиа-запросов на 50%. Bupa APAC с помощью GitHub Copilot сгенерировала более 410,000 строк кода с помощью ИИ и ускорила более 100 сценариев применения для улучшения ухода за пациентами.
Standard Bank ЮАР разработал чат-бота для IT-поддержки в Copilot Studio, который теперь решает 99% всех запросов сотрудников.
В логистике ИИ демонстрирует особенно яркие результаты. DHLBots способны сортировать более 1,000 небольших посылок в час с точностью 99%. На складах, специализирующихся на комплектации товаров, роботы с ИИ увеличили производительность на 30-180%.
57% лидеров в области ИИ в финансовых услугах сообщают о ROI, превышающем ожидания. Обработка кредитов с помощью ИИ: точность выросла на 90%, время обработки сократилось на 70%.
Время одобрения кредита сократилось на 80% — с нескольких дней до 30-60 секунд. Цифровая верификация личности с помощью ИИ сократила время регистрации на 50%: с 20-30 минут до менее 10 минут.
Биофармацевтическая компания использовала ИИ в R&D для ускорения разработки лекарств, достигнув сокращения цикла на 25%, экономии $25 млн и роста выручки на $50-150 млн.
Глобальный рынок ИИ в производстве, как ожидается, вырастет с $7,6 млрд в 2025 году до $62,33 млрд к 2032 году с темпом роста 35,1% в год. Производители, применяющие машинное обучение, в 3 раза чаще улучшают свои ключевые показатели эффективности.
Рынок ИИ в розничной торговле, оцениваемый в $9,36 млрд в 2024 году, прогнозируется вырасти до $85,07 млрд к 2032 году — годовой рост почти 32%.
53% владельцев малого бизнеса сообщают о заметных улучшениях в клиентском опыте после внедрения ИИ-решений.
Только 6% респондентов — так называемые "ИИ-лидеры" — сообщают о существенном влиянии на прибыль на уровне всего предприятия (5% или более влияние на EBIT).
Что их отличает?
80% респондентов называют эффективность целью ИИ-инициатив, но компании, получающие максимальную ценность, также ставят рост или инновации в качестве дополнительных целей.
ИИ-лидеры почти в три раза чаще, чем другие, говорят, что их организации фундаментально переработали индивидуальные рабочие процессы. Более половины этих компаний намерены использовать ИИ для трансформации своего бизнеса.
Только несколько компаний получают экстраординарную ценность от ИИ сегодня — взрывной рост выручки и значительные премии к стоимости. Многие другие испытывают измеримый ROI, но результаты скромные — некоторый прирост эффективности здесь, некоторый рост мощности там.
"Мы глубоко убеждены в Moderna, что ChatGPT и то, что делает OpenAI, изменит мир. Мы рассматриваем каждый бизнес-процесс — от юридического до исследований, производства и коммерческого — и думаем о том, как переосмыслить их с помощью ИИ", — заявил руководитель компании.
Moderna развернула ChatGPT Enterprise для тысяч сотрудников по всей компании с целью достичь 100% внедрения и владения генеративным ИИ за шесть месяцев.
Несмотря на впечатляющие результаты, ИИ создает серьезные вызовы.
77% бизнесов выражают обеспокоенность ИИ-галлюцинациями (выдумыванием информации).
47% корпоративных пользователей ИИ приняли по крайней мере одно важное решение на основе галлюцинированного контента в 2024 году.
32% респондентов ожидают сокращения общей численности персонала в следующем году из-за ИИ, 43% не ожидают изменений, и 13% ожидают роста.
56% сотрудников в США теперь используют инструменты генеративного ИИ для рабочих задач, 31% используют ИИ регулярно. Среди работников умственного труда 27% сообщают о частом использовании ИИ.
"Будут три типа бизнеса в каждой отрасли: ИИ-нативные, ИИ-развивающиеся и устаревшие", — предупреждает один из экспертов. Ключ к успеху — рассматривать ИИ как трансформацию, а не просто инструмент.
Компании, которые подходят к внедрению ИИ с установкой на преобразование всей организации, создают правильную инфраструктуру, внедряют надлежащее управление и вкладываются в обучение сотрудников — именно они получают миллионные результаты.
Вопрос уже не в том, нужен ли вашему бизнесу ИИ. Вопрос в том, успеете ли вы его внедрить до того, как конкуренты уйдут в отрыв.
Share
