ИИ-проект можно внедрить идеально — и всё равно не получить отдачи. 20 июля 2026 года Gartner опубликовал свежий срез опроса финансовых руководителей. 45% из них говорят, что ИИ-инвестиции их подразделения смещены в сторону производительности. Только 20% — в сторону качества решений, а ещё 35% сообщают о балансе между двумя целями. А вот отдача выглядит перевёрнутой. О значимой или трансформационной ценности от вложений в производительность сообщают 17% руководителей, а от вложений в качество решений — 31%. Иначе говоря, окупаемость ИИ определяется не мощностью модели и не аккуратностью интеграции, а тем, какое решение изменилось после запуска. Ниже — развилка на языке отдела продаж, две таблицы и тест из четырёх вопросов, который стоит прогнать до следующей покупки.
Как читать цифры ниже: 45%, 20% и 35% — это доли респондентов, а не доли бюджетов и не доли проектов. 17% и 31% — доли руководителей, которые сообщают о значимой ценности, то есть самооценка, а не измеренный ROI. Кроме того, поле опроса прошло в марте 2026 года. Публикация среза состоялась только 20 июля 2026 года, так что важны оба срока.
- Что показал опрос Gartner: 45% против 20% — и обратная отдача
- Отдача выглядит перевёрнутой
- Почему «то же самое, только быстрее» упирается в потолок
- Как та же ловушка выглядит в отделе продаж
- Одно и то же средство в двух режимах
- Записи звонков — актив, который вы уже оплатили
- Как считать окупаемость ИИ: метрики решения вместо сэкономленных часов
- Чем заменить сэкономленные часы
- Тест из четырёх вопросов перед покупкой ИИ
- Как переставить уже купленный ИИ на решения — без нового бюджета
- Где эта логика не работает: три честные оговорки
- Мнение эксперта
- Частые вопросы про окупаемость ИИ
- Выводы: что проверить в своём ИИ-проекте на этой неделе
- Источники
Что показал опрос Gartner: 45% против 20% — и обратная отдача
Начнём с фактуры. По данным пресс-релиза, Gartner опросил 204 финансовых руководителя по всему миру. Поле опроса прошло в марте 2026 года, тогда как публикация — 20 июля 2026 года. Итак, 45% респондентов говорят, что ИИ-инвестиции их подразделения смещены в сторону производительности. Только 20% — в сторону качества решений, и ещё 35% сообщают о балансе между двумя целями.
То есть только каждый пятый руководитель ставит ИИ на качество решений. В свою очередь, Gartner в изложении CFO Dive ставит вопрос шире: дело уже не в отдельных инициативах, а в том, не перевешен ли портфель целиком в сторону производительности.
Отдача выглядит перевёрнутой
Затем — самая неудобная часть. О значимой или трансформационной ценности от инвестиций в производительность сообщают 17% руководителей, а от инвестиций в качество решений — 31%. Оговорка обязательна, потому что это самооценка руководителей, а не измеренный ROI.
Стоит отметить ещё одну цифру из того же среза — про инициативы, которые создают новые ценностные предложения, продукты или рынки. Функции, вкладывавшиеся в такие инициативы, более чем вдвое чаще сообщают о высокой реализованной ценности.
«Этот дисбаланс может приводить к разрыву восприятия: финансовые руководители отчитываются о прогрессе внедрения ИИ, а советы директоров видят ограниченный стратегический эффект».
Шанкар Кешав, ведущий аналитик Gartner Finance practice
Разрыв восприятия — это буквально диалог, который идёт в тысячах компаний. «Мы внедрили ИИ, я вижу все звонки». — «И что, выручка выросла?» — пауза. Так что разговор про окупаемость ИИ начинается ровно в этой паузе, а не в момент подписания счёта.
Между тем контекст добавляет остроты. Gartner прогнозирует, что расходы конечных пользователей на ИИ-модели и платформы в 2026 году достигнут $64 млрд. Это на 63,4% больше $39 млрд в 2025 году. Тратят больше, так что и спрашивают строже.
Важная оговорка. Gartner спрашивал финансовых директоров, а не РОПов: цифры относятся к ИИ-проектам финансовых служб. Мы берём у Gartner рамку мышления, а не данные по продажам. Ниже в статье цифр «по отделам продаж» не будет — только развилка, которая в продажах повторяется один в один.
Почему «то же самое, только быстрее» упирается в потолок
Механика простая, и обсуждают её редко. Инструмент ускорил задачу — а решение по итогам этой задачи принимается так же, как раньше. В итоге выигрыш случился один раз, в момент внедрения, и больше не растёт.
Три примера, в которых узнаёт себя почти каждый. Саммари звонков: руководитель прочитал вместо того, чтобы прослушать, — а разбор с менеджером остался прежним. Автозаполнение CRM: поля заполнены аккуратнее, только решения по этим данным те же. Черновики писем: письмо ушло на двадцать минут раньше, хотя конверсия не сдвинулась.
Отсюда формула, которую стоит держать в голове. Экономия времени — разовый выигрыш, а изменение решения — повторяющийся. Так что окупаемость ИИ у проектов первого типа упирается в потолок, а у второго накапливается кварталами.
Возражение «Gartner опрашивал финансистов, у нас продажи» снимается совсем другой выборкой. Deloitte в отчёте State of AI in the Enterprise 2026 опросил 3 235 руководителей из 24 стран. Асимметрия там та же: о росте продуктивности сообщает большинство организаций, тогда как до глубокой перестройки процессов и продуктов доходит меньшинство.
McKinsey в обзоре State of AI добавляет причину. Цели эффективности ставит большинство организаций, тогда как наибольшую отдачу получают те, кто перепроектирует процессы и встраивает ИИ в принятие решений. Иначе говоря, ИИ для принятия решений — это не другой продукт, а другая постановка задачи.
Как та же ловушка выглядит в отделе продаж
В продажах развилка та же и даже жёстче. ИИ здесь почти всегда покупают, чтобы руководитель быстрее делал то же самое. Например: читал саммари вместо прослушивания, получал отчёт без ручной сборки, не тратил вечер на выборку звонков перед планёркой.
Посмотрите, как устроены обещания в этой категории. «РОП за утро просматривает саммари всех звонков», «не нужно вручную проверять звонки», «100% звонков вместо 1–3%». Покрытие и скорость подаются как результат, то есть вся категория продаёт себя внутри логики производительности.
Скажем честно про собственную категорию. Речевую аналитику, включая Rechka, чаще всего продают ровно так: «руководитель не слушает пять часов, а тратит пятнадцать минут». Это правда, и на демо такой аргумент работает. Однако если на этом всё и заканчивается, вы купили скорость, а не окупаемость ИИ.
Развилка в явном виде выглядит так. Пятнадцать минут вместо пяти часов — это производительность. А отдача начинается там, где руководитель по итогам анализа решает иначе. Кого учить и чему именно. Какие возражения переписать в скрипте, какие сделки спасать первыми, какой канал лидов финансировать, кому платить бонус.
Про сам процесс внедрения — почему аккуратная интеграция важнее выбора модели — мы писали отдельно. Там речь о том, как внедрять, тогда как здесь — о том, на какую цель ставить проект. Это два разных вопроса, и второй обычно пропускают. Крайняя форма перекоса — теневой ИИ: сотрудники сами приносят инструменты «чтобы быстрее», только решений компании это не меняет вообще.
Одно и то же средство в двух режимах
Главный практический вывод статьи: тип проекта задаётся не инструментом, а постановкой вопроса. Один и тот же сервис работает и как проект-потолок, и как рычаг. Разница только в том, что вы у него спрашиваете. То есть ИИ для принятия решений начинается не с новой подписки, а с нового вопроса к старым данным.
Прежде чем менять инструменты, проверьте режим, в котором вы используете нынешние.
| Одно и то же средство | Режим «производительность» (потолок) | Режим «качество решений» (рычаг) |
|---|---|---|
| Саммари звонка | Руководитель читает быстрее, но разбор с менеджером тот же | Чек-лист по 20+ параметрам: видно, кого и чему учить — то есть точечно, а не «всех на тренинг» |
| Транскрипты диалогов | Не нужно прослушивать запись, если есть текст | Сбор возражений по всему массиву → правка ТОП-5 возражений в скрипте, а затем замер конверсии до и после |
| Отчёт по активности | Видно только, кто сколько звонил | Оценка вероятности продажи → приоритет: какие сделки спасать прежде всего |
| Дашборд с цифрами | Красивая панель, но только на планёрке | Разрез по полю «Источник сделки» из CRM → решение, какой канал лидов финансировать, если бюджет ограничен |
Записи звонков — актив, который вы уже оплатили
Окупаемость ИИ живёт во второй колонке этой таблицы. Переход между колонками почти никогда не требует новой технологии, потому что записи звонков — уже оплаченный компанией актив. Телефония их пишет, CRM хранит, и в большинстве отделов они лежат мёртвым грузом. Кстати, Кешав в том же релизе советует смещать инвестиции в сторону сценариев, которые создают переиспользуемые активы — данные, модели, знания.
Сервисы речевой аналитики вроде Rechka достают из этого массива не только текст. Отчёт собирается под 20+ параметров качества, а рядом встаёт оценка вероятности продажи. Из CRM подтягивается поле «Источник сделки», а признак «Квалифицирован» добавляется вопросом в чек-лист. Вопрос можно задать сразу сотням записей: например, «ТОП-5 возражений за неделю» или «топ причин, почему не назначаются встречи». Разница с саммари не в технологии, а в том, что на выходе получается решение, а не сокращённый текст.
Разница между двумя колонками — не в подписке и не в модели. Она в том, какой вопрос вы задаёте одному и тому же массиву записей.
Интерактивный чек-лист из 20 критериев оценки звонка — та самая разница между «прочитал саммари» и «понял, кого и чему учить».
Открыть чек-лист →Впрочем, режим использования — только половина дела. Вторая половина — метрика, по которой вы отчитываетесь наверх.
Как считать окупаемость ИИ: метрики решения вместо сэкономленных часов
Перекос портфеля — не случайность, а следствие метрик. Пока успех измеряют числом пилотов и сэкономленными часами, компания будет покупать только «быстрее». Так и выглядит достижение в отчёте наверх. Смена метрики меняет портфель покупок.
Прежде всего Gartner рекомендует измерять ИИ-программы по влиянию на бизнес, а не по числу запущенных пилотов или сэкономленным часам. Кешав говорит об этом прямо: «Финансовые директора должны сформулировать и объяснить, как выглядит успех ИИ в финансах, — через понятные метрики, привязанные к целям всей компании, включая и краткосрочные выгоды, и долгосрочную стратегическую ценность».
Метрика, которая растёт и ни на что не влияет, называется vanity-метрикой. В ИИ-проектах набор стандартный: сэкономленные часы, число пилотов, доля сотрудников с доступом, объём обработанных звонков. Все четыре красиво выглядят на слайде, только ни одна не отвечает на вопрос собственника.
Чем заменить сэкономленные часы
| Vanity-метрика (что обычно считают) | Метрика решения (что стоит считать) |
|---|---|
| Сколько часов прослушивания сэкономлено | Конверсия до и после того, как переписали ТОП-5 возражений в скрипте |
| Доля проанализированных звонков | Доля крупных сделок, которые вернулись в работу после того, как их разобрали |
| Количество звонков на менеджера | Разброс выполнения чек-листа между сильными и слабыми менеджерами |
| Число запущенных пилотов | Число решений, принятых по данным за квартал, и что изменилось после каждого |
| Скорость подготовки отчёта руководителя | Конверсия по источникам лидов, а также перераспределённый бюджет маркетинга |
Практически это выглядит так. Не «мы стали слушать быстрее», а «мы собрали ТОП-5 возражений по всем звонкам за месяц, переписали два блока скрипта и сравнили конверсию до и после». Второе — уже проект про качество решений, так что считать по нему есть что.
Правило базовой линии. У каждой метрики решения должно быть значение «до», зафиксированное письменно до любых изменений. Если замера «до» нет, останется только ощущение улучшения. А эффект от ИИ на ощущениях не доказывается ни перед советом директоров, ни перед собой.
Тест из четырёх вопросов перед покупкой ИИ
Прежде чем подписывать следующий счёт, прогоните заявку через короткий тест. Он занимает пять минут и отличает покупку скорости от покупки ИИ для принятия решений.
- Какое решение изменится после внедрения? Плохой ответ — «никакое, только станет быстрее». Такой проект покупать можно, только результатом его называть нельзя.
- Кто именно принимает это решение? У решения должна быть фамилия. Если владельца нет, отчёт будут открывать, а действий по нему не последует.
- По какой цифре мы поймём, что решение стало лучше? Цифра обязана существовать до старта и иметь значение «до». Если единственная доступная цифра — сэкономленные часы, вернитесь к пункту 1.
- Что произойдёт, если выключить инструмент через месяц? Ответ «станет медленнее» означает производительность. А вот «мы перестанем понимать, кого учить и какой канал финансировать» означает качество решений.
Допустим, уверенно отвечается только четвёртый вопрос — и звучит ответ как «станет медленнее». Значит, вы покупаете скорость. Это нормальная покупка, только окупаемость ИИ считать по такому проекту нечем.
Как переставить уже купленный ИИ на решения — без нового бюджета
Совет «считайте эффект до старта» бесполезен, если деньги уже потрачены. А в середине 2026 года это ситуация большинства. Хорошая новость: чтобы окупаемость ИИ появилась, менять подписку не нужно. Нужно изменить постановку вопроса и форму отчёта.
- Выпишите решения, которые вы принимаете руками. Кого учить, что править в скрипте, кому платить бонус, какой канал масштабировать. Как правило, их набирается четыре–шесть.
- Найдите, чего не хватает под каждое решение. Не данных вообще, а конкретного разреза — например, по этапу диалога, по менеджеру, по источнику сделки.
- Переверните вопрос к инструменту. Не «покажи мне звонки быстрее», а «покажи, на каком этапе диалога чаще всего теряется интерес». То есть меняется не тариф, а формулировка отчёта.
- Назначьте владельца решения и дату пересмотра. Затем раз в квартал проверяйте: какие решения изменились и что произошло с цифрой.
- Заведите базовую линию по двум–трём метрикам решения из таблицы выше — прямо сейчас, прежде чем что-то менять.
Ни один из пяти шагов не требует нового бюджета. Более того, чаще всего он не требует и новых данных. Разрез «Источник сделки» плюс признак «Квалифицирован» превращает вечный спор маркетинга и продаж в решение о перераспределении бюджета. Это тот же массив записей, только вопрос к нему другой.
Где эта логика не работает: три честные оговорки
Во-первых, самооценка — не измеренный ROI. 17% и 31% — доли руководителей, которые сообщают о значимой или трансформационной ценности. Это восприятие, а не бухгалтерия, так что относиться к цифрам стоит соответственно.
Во-вторых, корреляция не равна причинности. Скорее всего, зрелые компании и цели ставят точнее, и ценность считают аккуратнее. Тогда дело не только в типе проекта, но и в общем уровне управления.
В-третьих, производительность — не враг. Gartner говорит о перекосе портфеля, а не о вреде эффективности. Без базовой автоматизации второго этапа просто не будет. Пока руководитель тратит пять часов на прослушивание, он не дойдёт до вопроса «какое решение изменить». Проблема не в том, что компании экономят время. Беда в том, что на этом останавливаются и называют экономию результатом.
Мнение эксперта
Аналитика сама по себе не окупается ни в какой конфигурации. Между отчётом и деньгами всегда стоит человек, который что-то решил и что-то сделал. Так что мы попросили прокомментировать эту логику эксперта по систематизации бизнеса.
Частые вопросы про окупаемость ИИ
Загрузите 30 минут записей и сформулируйте заранее, какое решение примете по итогам разбора. Так проверяется не скорость, а качество решений.
Получить анализ бесплатно → Бесплатно · 30 минут анализа · Отчёт по каждому параметруВыводы: что проверить в своём ИИ-проекте на этой неделе
- Перекос портфеля в сторону «быстрее» — следствие метрик, а не лени внедренцев.
- Экономия времени даёт разовый выигрыш, тогда как изменение решения — повторяющийся.
- Окупаемость ИИ считается по изменившимся решениям, а не по сэкономленным часам.
- Производительность — база, а не финал: без неё второго этапа не будет.
Практическое задание на неделю простое. Возьмите 20 последних звонков и прежде всего сформулируйте, какое решение примете по итогам разбора. Не «послушаю быстрее», а «перепишу вот этот блок скрипта» или «переведу бюджет с вот этого канала».
Если решение сформулировать не получается, дело не в инструменте. Никакой ИИ для принятия решений эту дырку не закроет. А если получается, у вас уже есть и метрика, и владелец, и базовая линия. В итоге окупаемость ИИ становится вопросом дисциплины, а не удачи с моделью.
Источники
- Gartner. Survey Shows 45% of CFOs Say Their AI Investments Lean Toward Productivity, While 20% Say These Investments Lean Toward Decision Quality. 20.07.2026 — gartner.com
- CFO Dive. Finance AI spending is stuck on efficiency gains, Gartner says. 21.07.2026 — cfodive.com
- CPA Practice Advisor. 45% of CFOs Say Their AI Investments Lean Toward Productivity. 22.07.2026 — cpapracticeadvisor.com
- Deloitte. State of AI in the Enterprise 2026 — deloitte.com
- McKinsey. The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. 05.11.2025 — mckinsey.com
- «Открытые системы». Gartner: расходы на платформы и модели ИИ достигнут $64 млрд в 2026 году. 23.07.2026 — osp.ru
