Корпоративные внедрения генеративного ИИ чаще всего превращаются в продвинутую замену поисковикам, а не в реальные инструменты автоматизации рабочих процессов. К такому выводу пришли исследователи Техасского университета в Остине Николас Дж. Холлман, Закари Т. Ковалевски, Джейми Дж. Шмидт и Ану Пуввада из KPMG. Они проанализировали 713 564 промпта от почти 4000 сотрудников бэк-офиса KPMG LLP за восемь месяцев 2025 года.
Результаты исследования разбивают маркетинговые обещания вендоров ПО: сложность запросов со временем органически не росла, а корпоративные тренинги не принесли долгосрочных улучшений ни в навыках промпт-инжиниринга, ни в структурированной автоматизации процессов. Пока корпорации вливали около $37 млрд во внедрение генеративного ИИ в 2025 году, рядовые сотрудники бэк-офиса остановились на примитивных односложных запросах. Сложные цепочки промптов и продвинутые сценарии остались уделом узкой группы специалистов из отделов стратегии, цифровых инноваций и проектного управления.
Массовая закупка корпоративных лицензий без глубокой перестройки операционных процессов приносит лишь отрицательный ROI. Руководству стоит провести аудит расхода токенов и сложности запросов внутри отделов до продления контрактов, воспринимая генеративные модели как специализированную инфраструктуру, а не офисный софт широкого потребления.