Компании планируют увеличить расходы на генеративный ИИ в 2026 году, но не за счет существующих статей. Об этом говорит опрос IT-руководителей от RBC Capital.

В исследовании участвовали 117 специалистов из компаний с годовым доходом от 250 млн до 25 млрд долларов. 90% подтвердили планы увеличить расходы на ИИ в следующем году.

Аналитики RBC делают оптимистичные выводы. Они видят признаки макроэкономической и бюджетной стабилизации в 2026 году. Также их воодушевляют темпы внедрения ИИ на ранних этапах.

90% руководителей IT-отделов выделяют специальные бюджеты на ИИ-проекты и инициативы. Это на 5% больше, чем год назад. Компании не режут другие расходы ради ИИ. Они создают новые статьи бюджета.

60% респондентов уже внедряют инициативы в области ИИ. Показатель вырос на 39% по сравнению с предыдущим годом. 32% опрошенных ожидают внедрения таких проектов в течение шести месяцев.

Это произошло после периода скептицизма инвесторов. Они сомневались, смогут ли компании перевести пилотные проекты в реальные инвестиции. Теперь сомнения развеялись.

IT-руководители в большинстве называют ИИ главной категорией для роста расходов на софт в следующем году. Искусственный интеллект обогнал кибербезопасность и управление IT-услугами в качестве приоритета.

Сценарии использования ИИ выходят за рамки экспериментов. 76% директоров по информационным технологиям заявили, что их стратегии теперь нацелены не только на снижение затрат. Они хотят увеличивать доходы с помощью ИИ.

При этом опасения сохраняются. На первом месте стоит конфиденциальность данных. Компании боятся утечек и неправильного использования информации.

Но есть и тревожная статистика. Отчет инициативы NANDA Массачусетского технологического института показал печальную картину. Большинство попыток быстро вырастить выручку с помощью ИИ терпят неудачу.

Только около 5% пилотных программ ИИ дают быстрый рост выручки. Остальные останавливаются, почти не влияя на прибыли и убытки компаний. Это серьезное расхождение между ожиданиями и реальностью.

Получается парадокс. Компании верят в ИИ и готовы тратить больше. Но реальная отдача пока минимальна. Возможно, дело в неправильных подходах к внедрению. Или технология еще не дозрела для массового применения.