Экономист Apollo заявил, что ИИ пока не приносит финансовой выгоды большинству компаний США

Масштабные инвестиции в искусственный интеллект пока не привели к заметному росту производительности и прибыльности большинства американских компаний. К такому выводу пришел Торстен Слок, главный экономист и партнер инвестиционной компании Apollo Global Management, управляющей активами на сумму более 800 млрд долларов. По его оценке, финансовые преимущества от внедрения ИИ в основном сосредоточены у крупнейших технологических корпораций, тогда как остальная часть американского бизнеса пока не демонстрирует сопоставимых результатов.

В центре анализа оказался условный индекс S&P 493 — оставшиеся компании из S&P 500 после исключения семи крупнейших технологических игроков: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, NVIDIA и Tesla. Сравнение позволяет оценить, насколько широко экономические эффекты искусственного интеллекта распространяются за пределы технологического сектора.

S&P 493 не демонстрирует заметного роста производительности

По наблюдениям Слока, нормы прибыли и доход на одного сотрудника у компаний S&P 493 не показывают существенного улучшения, которое можно было бы уверенно связать с внедрением искусственного интеллекта. В то же время у так называемой группы Mag 7 — семи крупнейших технологических компаний — эти показатели растут.

Экономист отмечает, что пока не видит убедительных свидетельств того, что ИИ уже стал значимым фактором повышения производительности для широкого круга американских предприятий за пределами технологической отрасли.

Это не означает, что компании вообще не получают пользы от автоматизации или отдельных ИИ-инструментов. Однако между улучшением конкретных рабочих процессов и заметным увеличением финансовых показателей на уровне всей организации существует существенная разница. Экономия времени на отдельных операциях не обязательно приводит к росту выручки, снижению общих расходов или повышению рентабельности.

Кроме того, для оценки долгосрочного эффекта важно учитывать время, необходимое для внедрения технологий, перестройки бизнес-процессов и обучения сотрудников. Поэтому отсутствие заметного результата в текущих показателях само по себе не доказывает, что ИИ не принесет экономической отдачи в будущем.

Расходы на ИИ превращаются в дополнительную нагрузку на бизнес

По мнению Слока, отсутствие очевидного влияния на прибыль заставляет компании иначе оценивать расходы на использование искусственного интеллекта. Если первоначально такие вложения рассматривались как инвестиции в повышение производительности и будущий рост, то теперь затраты на токены и доступ к моделям все чаще воспринимаются как обычные операционные расходы.

Особенно заметна эта проблема для компаний, активно использующих ИИ-агентов и платные модели. По мере увеличения числа запросов расходы на обработку данных могут быстро расти, но финансовая отдача от автоматизации при этом остается неопределенной.

Слок также обращает внимание на различия между стартапами, поддерживаемыми венчурным капиталом, и традиционными предприятиями. Первые могут тратить значительные суммы на доступ к наиболее современным моделям, рассчитывая быстро расширить бизнес или получить технологическое преимущество. Обычные компании зачастую осторожнее подходят к таким расходам и не видят необходимости оплачивать самые новые модели, если более доступные решения уже справляются с поставленными задачами.

В результате снижение стоимости ИИ само по себе не гарантирует улучшения финансовых показателей. Чтобы технология действительно повышала прибыльность, экономия на труде и других ресурсах должна превышать затраты на внедрение, вычисления, интеграцию и контроль качества.

Почему ИИ пока не меняет экономику так сильно, как ожидалось

По оценке экономиста, макроэкономический эффект искусственного интеллекта остается ограниченным, пока агентные системы и расходы на обработку запросов сосредоточены в относительно небольшой части экономики.

Даже если отдельные компании добиваются существенных результатов, для заметного влияния на экономику в целом технология должна широко распространяться и обеспечивать измеримый рост производительности в разных отраслях. Пока этого не произошло в масштабе, который позволял бы уверенно говорить о масштабном ускорении экономического роста благодаря ИИ.

Слок сомневается, что американские корпорации смогут автоматически превратить удешевление искусственного интеллекта в более высокие темпы роста доходов и увеличение нормы прибыли. По его мнению, эта задача может оказаться значительно сложнее, чем предполагают оптимистичные прогнозы.

Одна из причин заключается в том, что автоматизация отдельных операций не решает всех управленческих проблем. Для увеличения прибыли компаниям необходимо не только быстрее обрабатывать информацию, но и правильно определять приоритеты, оценивать риски, понимать потребности клиентов и принимать решения в условиях неопределенности.

Почему искусственный интеллект не заменяет управленческие решения

Слок подчеркивает, что интеллект в бизнесе не сводится к способности быстро вычислять, анализировать документы или генерировать ответы. Значительную роль играют профессиональное суждение, понимание контекста и ответственность за последствия решений.

ИИ может эффективно выполнять структурированные задачи, находить закономерности и помогать сотрудникам работать с большими объемами информации. Однако бизнес-процессы включают множество факторов, которые трудно формализовать: доверие между коллегами и партнерами, корпоративную культуру, неписаные правила, этические компромиссы и оценку допустимого риска.

Даже правильный с технической точки зрения ответ не всегда оказывается оптимальным решением для конкретной организации. Для этого необходимо учитывать обстоятельства, которые могут отсутствовать в данных или не иметь однозначного количественного выражения.

Именно поэтому внедрение ИИ требует не только доступа к моделям, но и изменения подходов к организации труда. Если компания не перестраивает процессы и не определяет, какие решения можно безопасно передать автоматизированным системам, технологические расходы могут увеличиваться без сопоставимого роста эффективности.

Инвестиционный ажиотаж еще не означает экономической отдачи

Выводы Слока ставят под вопрос предположение, что распространение искусственного интеллекта неизбежно приведет к быстрому росту производительности всей экономики. Высокие расходы технологических компаний на вычислительную инфраструктуру, программные решения и ИИ-агентов свидетельствуют о масштабе ожиданий, но не заменяют доказательств финансовой отдачи.

При этом оценка экономиста основана на сравнении финансовых показателей определенных групп компаний и не позволяет окончательно судить обо всех возможных эффектах ИИ. Результаты могут различаться в зависимости от отрасли, характера задач и продолжительности использования технологии. Кроме того, часть выгод может проявляться с задержкой или выражаться в улучшении качества обслуживания и снижении рисков, а не в немедленном увеличении прибыли.

Тем не менее анализ подчеркивает важный момент для корпоративного сектора: эффективность ИИ следует оценивать не только по качеству моделей и количеству автоматизированных операций, но и по реальному влиянию на выручку, расходы и рентабельность. Пока убедительные финансовые результаты наблюдаются далеко не повсеместно, масштабные вложения в искусственный интеллект остаются для многих компаний ставкой на будущее, а не гарантированным источником роста.