Майже 90% компаній уже застосовують штучний інтелект хоча б в одній зі своїх функцій, а 44% масштабували його на всю організацію. Але, за даними звіту McKinsey «State of AI in 2026», лише 37% фіксують вимірюваний вплив на показник EBIT.

Дослідження оприлюднили наприкінці серпня, і порівняно з попереднім роком картина майже не змінилася. До категорії справжніх «лідерів ефективності» — компаній, які відносять щонайменше 5% свого EBIT на рахунок ШІ і вважають цей вплив значущим, — потрапляє лише близько 6% опитаних.

Подолати цей розрив не вдасться завдяки черговій, досконалішій моделі. Значення має інше: чи є конкретна людина, відповідальна за результат.

Проблема не в моделі, а в даних та відповідальності

Кожен, хто працював над подібними проєктами, підтвердить: сама модель рідко є найбільшою проблемою. Набагато частіше заважають розрізнені сховища даних. Інформація про клієнтів зберігається в CRM, залишки товарів — у ERP-системі, яку мало хто повністю розуміє, а дані про виручку живуть в Excel-файлі на ноутбуці однієї конкретної людини.

Якщо запитати ШІ-модель, чи є товар на складі, вона може отримати дві різні відповіді з двох різних систем — і впевнено обрати одну з них. У підсумку виходить те, чого компанії якраз і хотіли уникнути завдяки штучному інтелекту: помилки, які потім комусь доводиться виправляти вручну.

Окрема проблема — питання власності над проєктом. ІТ-відділ відповідає за технологію, бізнес-підрозділ — за сценарій використання, а керівництво просто чекає результатів. Але за проєкт загалом фактично не відповідає ніхто. І коли пілот завершується, він осідає в шухляді поруч із трьома іншими торішніми експериментами.

Що роблять компанії, яким вдається уникнути пастки

Такі компанії насамперед наводять лад у власних даних, а не одразу купують черговий інструмент. Вони вбудовують ШІ туди, де люди вже й так працюють — прямо в CRM чи сервіс-деск, а не в ще одну вкладку браузера, про яку всі забувають. І головне — за результат відповідає одна людина, а не три підрозділи, які перекидають відповідальність одне на одного.

Зрештою, чи переросте пілотний проєкт у реальний прогрес, залежить від людини, а не від алгоритму.

Ті самі 6%, які, за даними McKinsey, справді отримують відчутну віддачу, мають ще одну спільну рису: вони не розпорошуються на десятки паралельних пілотів. Майже три чверті з них докорінно перебудували свої робочі процеси навколо ШІ, а не просто додали його поверх наявних процесів. Рік тому цей показник становив лише 55%. Вони зосереджуються на невеликій кількості напрямів із реальним потенціалом і вимірюють успіх там, де він і має проявитися, — у звіті про прибутки та збитки, а не в розмитих метриках на кшталт «заощаджених годин».

Клієнти теж змінюють маршрут пошуку

Подібний зсув відбувається і з боку споживачів. Далеко не кожна покупка тепер починається з пошуку в Google. Люди запитують рекомендації в ШІ-асистентів, знаходять товари, гортаючи стрічку в соцмережах, або шукають одразу на маркетплейсах. Google нікуди не зникає, але тепер це лише одна з кількох точок входу.

Для брендів це має цілком практичний наслідок: продукти мають бути зрозумілими і для машин. Тобто потрібні повні дані про товар, узгоджені описи та достовірні відгуки. Без цього шанси потрапити в рекомендацію суттєво падають.

«Людина має вести за собою, а не лише перебувати в контурі»

Обидві теми — перехід ШІ від пілотних проєктів до щоденної операційної роботи та адаптація до нової моделі цифрової видимості — проходили червоною ниткою крізь конференцію DMEXCO 2026 у Кельні наприкінці вересня. Захід мав гасло «Scaling Intelligence». Понад 40 000 учасників, близько 1000 спікерів і два дні, які постійно поверталися до одного й того ж запитання: що потрібно, щоб штучний інтелект справді запрацював у реальних умовах.

We need a human in the lead, not just in the loop.

Верена Ґрюндель, ведуча та директорка з бренду і комунікацій DMEXCO

Ця думка Верени Ґрюндель, висловлена на відкритті, багато в чому стала центральною ідеєю всієї дискусії. А наступного дня вона отримала цікаву відповідь: журі з керівників маркетингових напрямів назвало «Повернення досвіду» найважливішим трендом на 2027 рік — після року, який повністю минув під знаком штучного інтелекту.

Можливо, саме так і варто формулювати суть усієї дискусії: значення має не те, хто володіє найкращим ШІ, а те, хто чітко знає, що з ним робити, і готовий взяти на себе відповідальність за результат.

Пропустили якусь сесію DMEXCO? Більшість із них доступні у бібліотеці відео на вимогу. Наступного разу конференція повернеться до Кельна 22–23 вересня 2027 року.