6 нефинансовых эффектов от внедрения ИИ

Когда руководству показывают эффект от ИИ, очень легко скатиться в один вопрос: «А где деньги?». Проблема в том, что деньги часто запаздывают — а вот нефинансовые эффекты появляются раньше и, по сути, являются опережающими показателями того, что финансовый эффект вообще станет возможен.

Ниже 6 нефинансовых эффектов, которые встречаются в исследованиях и отчетах чаще всего, и которые удобно «упаковывать» в управленческую аналитику:

Deloitte фиксирует, что многие результаты ИИ трудно монетизировать, но они значимы: удовлетворенность сотрудников, вовлеченность клиентов, взаимоотношения с контрагентами — и именно поэтому компании вынуждены измерять ROI «иначе» и шире, чем привычный P&L.

Это самый ранний и «ощутимый руками» эффект: команда не обязательно начинает делать другое, но начинает делать больше или быстрее при том же составе.

В качестве хорошего ориентира можно смотреть на функциональные исследования. Например, BCG показывает, что GenAI при автоматизации коммуникаций способен вернуть 26–36% времени уже «сегодня», а при трансформации процессов потенциал растет до 47%.

Capacity может позитивно влиять на следующий эффект: качество и персонализацию.

Распространенная ловушка: смотреть на ИИ только как на ускоритель. Во многих функциях ценность — не в скорости, а в качестве: меньше ошибок, лучше структура, выше консистентность, лучше тональность, лучше соответствие стандартам.

Тот же отчет BCG по коммуникациям прямо подчеркивает, что эффект «идет далеко за пределы продуктивности», включая более высокое качество и большую персонализацию результатов.

Это эффект, охватывающий весь уровень организации: ИИ сокращает не только «время на задачу», но и время между идеей и действием.

Тут полезно мыслить в терминах задержки: где в цепочке создания ценности «паузы»? ИИ часто режет именно паузы: подготовка материалов к комитету, сбор контекста, первичный анализ, черновики решений, пакет документов для согласований.

Deloitte в исследовании про AI ROI отдельно подчеркивает, что лидеры измеряют результат шире и по-разному для GenAI и agentic AI, а также что agentic AI (в восприятии лидеров) высвобождает время сотрудников под стратегические и творческие задачи — то есть меняет структуру работы, а не только скорость набора текста.

Это эффект, который обычно «не видно» в P&L первые месяцы — но он может радикально менять конкурентную позицию через 6–18 месяцев.

McKinsey в глобальном опросе (публикация ноябрь 2025) показывает, что 64% респондентов отмечают улучшение инноваций как результат применения AI.

BCG в исследовании «AI Value Gap» дополняет: компании уровня future-built демонстрируют большую инновационную активность; в отчете прямо фигурирует показатель 3.5× patents (как один из маркеров эффекта).

В ИИ-трансформации «люди» — не фон. Это основной катализатор или ограничитель.

McKinsey в том же исследовании (ноябрь 2025) показывает, что 33% респондентов отмечают улучшение удовлетворенности сотрудников от использования AI.

Deloitte, описывая практики AI ROI лидеров, отдельно выделяет обязательность AI-грамотности: среди лидеров по AI ROI 40% делают обучение обязательным, а не «по желанию».

Здесь важно держать в голове, что AI может иметь двоякий эффект в зависимости от реализации:

Deloitte в Digital Consumer Trends (январь 2026) фиксирует, что 58% потребителей были бы менее склонны использовать сервис, если он полностью реализуется при помощи ИИ, и только 20% считают GenA как нечто, чему можно доверять.

То есть эффект от ИИ в CX — это не только «автоматизировали поддержку», а скорее: как меняется доверие, прозрачность и контроль со стороны клиента.

Как видно, искусственный интеллект может давать множественный эффект сразу на нескольких уровнях организации. Если у вас есть потребность организовать стратегическую сессию, чтобы найти точки использования AI в вашей организации, достаточно позвонить нам или заполнить форму на нашей главной странице, и мы с вами свяжемся.

Также приходите знакомиться лично на наши бесплатные мероприятия.