AI не снижает затраты: разбор отчета McKinsey 2026

Про налог на инновации

Искусственный интеллект сейчас у всех на слуху. Каждый блогер пишет про нейросети, появились сотни специалистов, готовых внедрить вам LLM за любые деньги. Тем и интересен свежий отчёт McKinsey «The State of AI in 2026».

Сразу скажу честно: читала его с предубеждением, что это отчёт консалтинговой компании, которая зарабатывает на трансформациях у больших корпораций. И для консультантов любой отчёт — это разновидность pre-sale, нацеленного прежде всего на тех самых 6% игроков (high performers), которые «хотят и могут», то есть имеют деньги как на внедрение AI, так и на оплату услуг McKinsey.

Но я смотрела с уровня СД или Advisory Board компании «средней руки», 1–2–5 млрд рублей, не отягощённой разновидовым составом IT-менеджмента вокруг AI. То есть CAI или Director of Generative AI там нет, а есть обыкновенный простой IT-директор. Но помимо этого там есть ещё и собственник, часто совмещающий роли CEO и мажоритарного акционера и смотрящий на всё через призму свободного денежного потока здесь и сейчас. Я называю это «нетерпеливость результата». Кому знакомо, «помашите ручкой».

Итак, цифры из отчёта:
— 44% организаций уже раскатали ИИ на всю компанию;
— 80% сотрудников говорят, что стали работать быстрее.

«Отлично», — реплика от собственника. «Где результат? Хотя бы не на банковском счету, то хотя бы по нижней строчке P&L?» Он хочет видеть падение затрат на ФОТ, чтобы оправдать вложения в нейросети, но экономика упс.

Цифры из отчёта:
— ожидания сокращений штата выросли до 39%, хотя реально в прошлом году сократили всего 14%.
— При этом только 37% видят хоть какой-то вклад в EBIT, и этот показатель не меняется год от года.
То есть люди работают все эффективнее, но кассовый разрыв и операционные расходы никуда не делись, и чистая прибыль стоит на месте.

«У нас новый налог на инновации? » — реплика от собственника. И так как позитива в цифрах P&L нет, буквально в следующем квартале возникает большой соблазн закрыть проект как очередную игрушку айтишников.

Ещё один важный момент из отчёта — про скорость бизнес-процессов. High performers фундаментально перестраивают рабочие процессы под нужды ИИ, а не просто внедряют его в существующие схемы. Если менеджер по продажам начал генерировать КП в три раза быстрее, но юристы согласуют его всё те же три дня, и производство потом чешит в носу — этот выигранный час просто сгорает в ожидании. Поэтому предельно просто: не «давайте поможем бухгалтерии свести месяц», а «давайте пересоберём OtC от первого звонка до поступления денег так, чтобы он занимал два дня вместо пару недель». Всё остальное — благотворительность в пользу сами понимаете кого.

Но. Хорошая идея, про которую раньше не думала. Всё-таки McKinsey великая консалтинговая компания, умеющая подсвечивать направления стратегии.

Новый фактор риска — AI-debt (ИИ-долг). Потенциальный покупатель при сделке M&A будет смотреть не просто на использование нейросетей, а на архитектуру данных. Компании со зрелой структурой получают премию, а те, кто работает через костыли (RPA те же), получают дисконт. С уровня стратегического развития компании тренд всё тот же: вложения в AI — это часть предпродажной подготовки капитализации.

Как и прежде, у многих советов директоров будет актуальный вопрос с защитой горизонта планирования. И перевод дискуссии из плоскости «почему мы ещё не экономим миллионы на зарплатах?» в плоскость: «Окей, мы внедрили, а какой процент сквозных процессов мы фундаментально пересобрали?» Без ответа на этот вопрос любая защита стратегии внедрения AI закончится на этапе первого же годового отчёта, где строка чистой прибыли не покажет роста относительно затрат на трансформацию.

#проденьги #простратегии