На CFO Summit 2025 Александр Полоротов, со-основатель datanomix.pro и redflags.ai, представил результаты масштабного исследования использования искусственного интеллекта в казахстанских компаниях (https://datanomix.pro/ai-research-kz). Исследование, проведенное в декабре 2024 года, охватило 112 респондентов из средних и крупных компаний, и стало частью глобального обзора Qlik. Его главная цель — выяснить, как бизнес работает с ИИ, с какими барьерами сталкивается и как измеряет эффективность внедрения новых технологий.
Главный вывод исследования: только 12% казахстанских компаний добились удовлетворительной окупаемости инвестиций в AI-проекты. Остальные 88% либо не могут оценить результаты, либо вовсе не получают отдачи. Причины банальны: отсутствие стратегии, неготовность инфраструктуры и ставка исключительно на технологии без учета данных и бизнес-целей. Как выразился Александр Полоротов: «AI без человека — это пока что zero value».
Ключевой проблемой оказалось низкое качество исходных данных: 68,2% компаний жалуются на мусорные, разрозненные или ненадежные данные. Именно поэтому ИИ-системы не выдают ожидаемой «магии». Один из кейсов презентации иллюстрировал, как финансовый контролер вручную проверяет восемь взаимосвязанных реестров — процесс, который буквально душит эффективность. Автоматизация этого этапа позволила бы снять значительную нагрузку и повысить точность отчетности.
Несмотря на высокий интерес к технологиям, 59% компаний не достигают целей в AI из-за нехватки ресурсов, а 58% — из-за отсутствия нужных навыков у персонала. Особенно остро это чувствуется в финансовом секторе (30,9% респондентов) и IT/телеком-компаниях (27,3%). Еще один парадокс: в крупных компаниях 44% сотрудников не доверяют AI, тогда как в малом бизнесе такого барьера почти нет. Вывод: гибкость и открытость к экспериментам свойственны скорее маленьким командам.
Интересно, что наиболее популярным применением ИИ оказалась оптимизация операций (56%) — автоматизация повторяющихся задач. На втором месте — улучшение или создание новых продуктовых предложений (42%). Полоротов также привел кейсы: от LLM-решения для анализа коммерческих предложений в телеком-секторе до чат-бота Walmart, который ведет переговоры с поставщиками.
Еще одна проблема — финансирование: 36,4% компаний признали, что замораживали AI-проекты из-за нехватки денег. В то же время 71% опрошенных считают, что государство должно активнее инвестировать в подготовку специалистов и в обучение на уровне организаций. Особенно высоко ценится формат «data/AI literacy-марафонов», где сотрудники учатся применять ИИ на реальных бизнес-кейсах.
Пример Halyk Bank стал настоящим вдохновением: сотни сотрудников вошли в дата-коммьюнити, в два раза выросло количество заявок на обучение, а вовлеченность достигла 40%. Как подчеркнул спикер, «AI — это не абстракция, а ускоритель бизнес-решений». Подводя итоги, Александр Полоротов напомнил о главном: никакой AI не сработает, если на входе мусор. Garbage in — garbage out.
Справка о компании и спикере:
Александр Полоротов является со-основателем компании datanomix.pro. Datanomix помогает крупным компаниям монетизировать данные и выстраивать внутренний центр компетенций по управлению данными для реализации ИИ-стратегий. Клиенты компании, в числе которых Halyk Bank, Kazakhtelecom, Technodom, Freedom Broker и др. получили экономический эффект от решений компании свыше чем на 86 млн долларов. Просмотреть кейсы компании вы можете в телеграм-канале компании t.me/datanomixpro. Связаться с Александром можете через +77777736448, nurdaulet@datanomix.pro
Следите за нашими новостями на Instagram, Facebook, YouTube, Telegrame
Всегда Ваш, Centras Group
