Un nou raport publicat de inițiativa NANDA de la MIT arată că, deși inteligența artificială generativă promite să transforme afacerile, majoritatea proiectelor pilot din companii nu reușesc să genereze rezultate semnificative.
Studiul, numit The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, a analizat 150 de interviuri cu lideri, un sondaj de 350 de angajați și peste 300 de implementări publice de AI, oferind o imagine clară a diviziunii dintre proiectele de succes și cele stagnante.
Potrivit raportului, doar 5% dintre proiectele pilot generează creșteri rapide de venituri, în timp ce restul de 95% nu reușesc să livreze impact real asupra profitului și pierderilor.
„Rata de eșec de 95% în implementarea AI la nivel de companie este cea mai clară manifestare a GenAI Divide”, notează raportul.
Problema principală nu este calitatea modelelor AI, ci golul de învățare atât pentru instrumente, cât și pentru organizații.
Modele generice precum ChatGPT funcționează excelent pentru uz individual, însă în mediul enterprise acestea nu se adaptează la fluxurile interne de lucru.
Factorii care separă succesul de eșec în AI generativ
Raportul MIT subliniază că modul în care companiile adoptă AI este esențial. Start-up-urile conduse de tineri de 19-20 de ani au reușit să își crească veniturile de la zero la 20 de milioane de dolari în doar un an, concentrându-se pe un singur punct critic și colaborând inteligent cu parteneri care folosesc instrumentele lor.
În schimb, firmele mari, care încearcă adesea să dezvolte propriile soluții interne, au avut rezultate mult mai slabe.
Achiziționarea de instrumente de la furnizori specializați și construirea de parteneriate s-a dovedit eficientă în 67% din cazuri, comparativ cu o treime în cazul soluțiilor interne.
Alocarea resurselor reprezintă un alt factor critic. Peste jumătate din bugetele pentru AI generativ sunt destinate instrumentelor de vânzări și marketing, în timp ce cel mai mare ROI apare în automatizarea proceselor back-office, reducând externalizarea și costurile agențiilor externe.
Succesul depinde și de implicarea managerilor de linie, nu doar a laboratoarelor centrale de AI, și de alegerea unor instrumente capabile să se integreze profund și să se adapteze în timp.
Ce provocări și perspective pentru viitor există, de fapt
Raportul evidențiază și utilizarea pe scară largă a „shadow AI”, adică instrumente neautorizate precum ChatGPT, și dificultatea în măsurarea impactului AI asupra productivității și profitului.
În plus, schimbările în forța de muncă sunt deja vizibile: companiile nu mai reangajează automat posturile vacante în domenii administrative sau de suport clienți, mai ales în rolurile anterior externalizate.
Perspectivele viitoare includ dezvoltarea sistemelor AI agentice, capabile să învețe, să rețină informații și să acționeze independent în limite stabilite.