The State of AI (McKinsey & QuantumBlack)

Ниже — метрики, которые повторяются в нескольких отчетах и позволяют сравнивать динамику год‑к‑году в численном выражении. Для показателей с разными формулировками/горизонтами сравнение приведено с оговорками.

Если глянуть на эти отччеты, то есть ряд метрик, что можно воспринимать как time series данные и оценивать тренды

Сначала начнем с метрик проникновения и ее широты

1. “AI use/adoption in at least one business function” — главный «сквозной» KPI

   Это самый стабильный KPI во всей серии: доля респондентов, у кого в компании AI используется/принят хотя бы в одной функции.

   • 2023 - 55%
   • 2024 (начало) - 72%
   • 2024 (середина) - 78%
   • 2025 - 88%

   Эту метрика можно назвать метрикой проникновения (“penetration”), она отвечате на вопрос "есть ли AI хоть где-то", но плохо различает пилот vs прод.

2. “Organizations regularly using gen AI in ≥1 business function” — второй сквозной KPI (но в 2025‑выпуске Nov 2025 он не акцентирован)

   • 2023 - 33%
   • 2024 (начало) - 65%
   • 2024 (середина) - 71%
   • 2025 - NA - в тексте отчета не дано отдельной цифрой (фокус смещён на agents и AI overall)

3. “AI spreads across multiple functions” — ширина применения (частично сопоставимо)

   С этим KPI сложнее: он «тот же по смыслу», но формулировки в разных отчетах разные (≥2 функции, >1 функция, ≥3 функции).

   • 2023 - меньше 33% AI adopted в двух и более функциях
   • 2024 (начало) - 50% — AI adopted в двух и более функциях
   • 2024 (середина) - NA
   • 2025: больше 66% - AI используется более чем в одной функции; и 50% — в трёх и более функциях.

   Кажется, что авторов отчета меньше интересовала сравнимость данных год от года, а больше интересовал способ как померить широту охвата, поэтому вопрос про количество функций с adoption AI постепенно увеличивался

4. “Experienced at least one negative consequence”

   • 2023 - NA
   • 2024 (начало) - 44% организаций испытали хотя бы одно негативное последствие от gen AI
   • 2024 (середина) - 47% организаций испытали хотя бы одно негативное последствие от gen AI.
   • 2025 - 51% организаций, использующих AI, испытали хотя бы одно негативное последствие (уже AI overall, не только gen AI).

5. “Inaccuracy” как ключевой риск (частично численно)

   • 2023 - NA
   • 2024 (начало) - риск, который значимо чаще стали пытаться митигировать по сравнению с прошлым годом; и "почти 25%" респондентов отмечают негативные последствия именно от неточности gen AI
   • 2024 (середина) - NA
   • 2025 - почти 33% всех респондентов сообщает о последствиях из‑за AI inaccuracy.

Ну и напоследок обсудим Value / EBIT, где метрика повторяется, но пороги и определения плавают Здесь McKinsey даёт числа, но в разных выпусках меняется “что считаем успехом”.

6. Доля компаний с EBIT‑эффектом (разные пороги)

   • 2023 - 23% респондентов говорят, что ≥5% EBIT их организаций attributable to AI (flat YoY на тот момент)
   • 2024 (начало) - только 5.2% (46 и 876 респондентов) "report that a meaningful share of their organizations’ EBIT can be attributed to their deployment of gen AI"
   • 2024 (середина) - 17% говорят, что ≥5% EBIT attributable to gen AI; при этом >80% не видят “tangible impact” на enterprise‑level EBIT от gen AI
   • 2025 - 39% сообщают о любом EBIT impact на enterprise level от AI (и у большинства это <5%)

7. Доля "High performers" в выборке (тоже не 1‑в‑1, но похоже по масштабу)

   • 2023 - AI high performers тут определяются по критерию "> 20% EBIT attributable to gen AI". Прямого указания их количества нет, но оценку можно взять из других вопросов, например, про "reskill larger portions of the workforce" где ответило 50 high performers и остальных 863 (получается оценка в 5.4% high performers)
   • 2024 (начало) - “gen AI high performers” = 46 из 876 (≈5.3%) респондентов (критерий: > 10% EBIT attributable to gen AI)
   • 2024 (середина) - NA (в этом отчете ничего не говорится про high performers)
   • 2025 - “AI high performers” ≈ 6% респондентов (критерий другой: EBIT impact ≥ 5% + “significant value”)

В итоге, видим, что доля “топов” по self‑reported value остаётся порядка 5–6%, но из‑за смены критериев это не точный тренд. Если же глянуть на 2023 год, где 23% респондентов говорили про 5% вклад AI в EBITDA, то в 2025 году виден спад до 6% респондентов, что видят такой вклад. А значит высота достижений high performers становится ниже (или оценки влияния на EBITDA реальнее).