# Паспорт данных презентации «Трезвый взгляд на массовое внедрение ИИ»

Каждая цифра и утверждение на слайдах: что это, откуда, ссылка, контекст и как об этом говорить. Собрано и перепроверено 08.09.2026.

**Зоны надёжности:**
- 🟢 **зелёная** — верифицируется публичным первоисточником (отчёт, судебное решение, госдокумент). Можно называть источник с трибуны.
- 🟡 **жёлтая** — композит из нескольких источников, опросная самоотчётность или экстраполяция. Говорить как «оценка», «по опросам», «порядок цифр» — не как точный замер.
- 🔴 **обезличенная** — полевой материал из практики крупных финансовых организаций. Внешней ссылки нет и быть не должно; говорить как «обобщённая практика рынка», без указания, кто и где собирал.

---

## Слайд 2. Отрезвление рынка

### «88% компаний уже используют ИИ в работе» 🟢
- **Что это:** доля организаций, регулярно использующих ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Годом ранее было 78%.
- **Источник:** McKinsey, *The State of AI: Global Survey 2025* (опубликован 05.11.2025; полевой этап июнь–июль 2025; 1 993 респондента, 105 стран). https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2025
- **Контекст:** это самоотчётность руководителей, а не аудит; «используют хотя бы в одной функции» ≠ «перестроили работу». При этом ~⅔ компаний всё ещё в стадии экспериментов и пилотов, полностью масштабировали ИИ только ~7%.
- **Как говорить:** «По глобальному опросу McKinsey, 88% организаций уже регулярно используют ИИ — но только треть начала масштабировать».

### «37% видят эффект на прибыль (EBIT) — и год к году эта доля не растёт» 🟢
- **Что это:** доля компаний, отмечающих вклад ИИ в операционную прибыль (EBIT) на уровне всей организации. В волне 2026 года — 37%, в волне 2025 года — 39%. Изменение статистически незначимо, то есть «плато».
- **Источник:** McKinsey, *The State of AI: Global Survey 2026* (08.2026). https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
- **Контекст:** у большинства отметивших эффект вклад в EBIT меньше 5%. Только ~6% компаний — «high performers» (ИИ даёт ≥5% EBIT). Индивидуальная продуктивность при этом растёт (8 из 10 сотрудников), но она не конвертируется в финансовый результат — это и есть «отрезвление».
- **Как говорить:** «Использование выросло, а доля тех, кто видит эффект на прибыль, за год не выросла — 39% превратились в 37%».

### «95% пилотов GenAI — без измеримого эффекта на финансовый результат» 🟡
- **Что это:** вывод отчёта MIT NANDA *The GenAI Divide: State of AI in Business 2025* (август 2025): ~95% корпоративных пилотов генеративного ИИ не дают измеримого влияния на P&L.
- **Источник:** отчет NANDA MIT; методология — ~150 интервью с руководителями, опрос 350 сотрудников, разбор 300 публичных внедрений. Освещение: Fortune, 18.08.2025. https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/
- **Контекст:** цифра — оценка по самоотчётности и кейсам, а не статистика по случайной выборке; выборка смещена к компаниям, готовым говорить об ИИ. На слайде честно указано «самоотчётность». Смысл отчёта не «ИИ не работает», а «провал из-за разрыва интеграции в процессы, а не из-за качества моделей».
- **Как говорить:** «Оценка MIT — 95% пилотов не доходят до измеримого эффекта. Это не про модели, это про внедрение».

### Полоса: «доля компаний, свернувших большинство ИИ-инициатив, выросла 17% → 42%» 🟢
- **Что это:** доля организаций, прекративших большинство своих ИИ-инициатив до стадии продакшна: 17% в 2024 году → 42% в 2025-м. В среднем 46% пилотов (proof-of-concept) не доживают до широкого внедрения.
- **Источник:** S&P Global Market Intelligence, *Voice of the Enterprise: AI & Machine Learning 2025* (опрос 1000+ компаний Северной Америки и Европы; публикации 14.03.2025 и 30.05.2025). https://www.spglobal.com/market-intelligence/en/news-insights/research/ai-experiences-rapid-adoption-but-with-mixed-outcomes-highlights-from-vote-ai-machine-learning
- **Контекст:** «свернули большинство инициатив» — не «разуварились в ИИ навсегда»: основные причины — перерасход, приватность данных, безопасность. Часть компаний пересобирает программы заново.

---

## Слайд 3. Что реально работает

### «Чат-поддержка клиентов: +14% / +34%» 🟢
- **Что это:** рост числа решённых обращений в час у операторов поддержки с ИИ-ассистентом: в среднем +14%, у новичков и низкоквалифицированных — +34%, у опытных — около нуля.
- **Источник:** Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. *Generative AI at Work*, Quarterly Journal of Economics, 2025 (рабочая версия NBER — 2023). Данные: 5 179 операторов, поэтапное внедрение (staggered rollout). Страница исследования: https://siepr.stanford.edu/publications/working-paper/generative-ai-work
- **Контекст:** одно из самых цитируемых полевых исследований. Главный механизм — ИИ передаёт новичкам практики лучших сотрудников: «поднимает пол, не трогая потолок». Побочные эффекты: выше лояльность клиентов и удержание персонала.
- **Как говорить:** «В рутинной работе ИИ — уравнитель: новичку +34%, опытному — почти ноль».

### «Юридические документы: +50–130%» 🟢
- **Что это:** рост продуктивности (скорость с поправкой на качество) при подготовке юридических документов с современными моделями: +38–115% у специализированной юридической RAG-системы (Vincent AI), +34–140% у reasoning-модели o1-preview. На слайде — консервативный свод «+50–130%». Качество текста при этом не падает, а растёт.
- **Источник:** Schwarcz D. и др. *AI-Powered Lawyering: AI Reasoning Models, Retrieval Augmented Generation, and the Future of Legal Practice* — рандомизированный контролируемый эксперимент, опубликован 06.12.2025 (SSRN 5162111; выходит в Journal of Law & Empirical Analysis, 2026). https://ssrn.com/abstract=5162111
- **Контекст и оговорки:** участники — студенты старших курсов юрфаков, 6 типовых задач; на одной задаче (типовой NDA) эффекта не было вообще. Это измерение «новых» моделей конца 2025 — в отличие от исследований GPT-4 2023–2024 годов, где качество проседало.
- **Как говорить:** «Свежий РКИ по юристам: документы в полтора-два раза быстрее, и качество выше. Но не на каждой задаче».

### «Разработка: 80% ощущают рост … контролируемый замер дал −19%» 🟢 (с важной оговоркой)
- **80%** — Google DORA, *State of AI-assisted Software Development 2025* (23.09.2025): 90% разработчиков используют ИИ (годом ранее 76%), более 80% ощущают рост продуктивности; при этом 30% мало или совсем не доверяют сгенерированному коду. https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/dora-report-2025/
- **−19%** — METR, *Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity* (10.07.2025): РКИ, 16 опытных open-source разработчиков, 246 реальных задач в знакомых им репозиториях; с ИИ задачи заняли на 19% больше времени. При этом до эксперимента разработчики ожидали +24%, а после — были уверены, что стало +20%. https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/
- **Важная оговорка:** сам METR в феврале 2026 года опубликовал обновление: с инструментами начала 2026 года ускорение, вероятно, уже есть, но чисто измерить его не удалось (отбор участников сместился). https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/ На слайде −19% используется не как «ИИ тормозит разработку», а как доказательство, что ощущения и замер расходятся — это прямая подводка к слайду про метрики.
- **Как говорить:** «Час — единственный честный свидетель: чувствовали +20%, замер дал −19%. Урок не "не используйте", а "измеряйте"».

---

## Слайд 4. Экономика внедрения

### «в 280 раз подешевел запуск модели уровня GPT-3.5 — за 18 месяцев» 🟢
- **Что это:** стоимость инференса (запроса к модели) с качеством уровня GPT-3.5 упала с ~$20 до $0,07 за миллион токенов между ноябрем 2022 и октябрём 2024 — более чем в 280 раз.
- **Источник:** Stanford HAI, *AI Index Report 2025* (апрель 2025). https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
- **Контекст:** это цена «счётчика за электричество», а не стоимость внедрения. На слайде она специально противопоставлена стоимости внедрения. Тот же AI Index фиксирует: дешевеют и железо (−30%/год), и энергия на вычисление (−40%/год).

### «$318 млрд — мировые расходы на ИИ-инфраструктуру в 2025 году» 🟢
- **Что это:** фактические мировые расходы на ИИ-инфраструктуру (серверы, СХД, сети; только «железо») за полный 2025 год. Более чем удвоение к $153 млрд в 2024-м. Прогноз IDC: $487 млрд в 2026-м, свыше $1 трлн к 2029-му.
- **Источник:** IDC, Worldwide Quarterly AI Infrastructure Tracker (отчёт за Q4 2025, опубликован в 2026). https://www.idc.com/resource-center/blog/ai-infrastructure-spending-caps-historic-year-at-90-billion-in-q4-2025-2029-spending-to-eclipse-1-trillion/
- **Поправка этой ревизии:** ранее на слайде стояло «$334 млрд» — это была прогнозная оценка IDC на 2026 год из более ранней редакции трекера, а не факт 2025-го. Исправлено на факт $318 млрд.
- **Контекст:** не путать с другими популярными цифрами: Gartner считает все расходы на ИИ ($2,59 трлн прогноз на 2026), Stanford — все корпоративные инвестиции ($581 млрд за 2025). Это разные периметры учёта, их нельзя складывать и сравнивать напрямую.

### Четыре карточки полной стоимости внедрения (TCO) 🟡
- **«70% усилий трансформации — не технологии»** — рамка BCG 10/20/70: 10% усилий — алгоритмы, 20% — технологии и данные, 70% — люди и процессы. Это экспертная эвристика BCG, а не замер; широко используется в отчётах 2024–2026 годов.
- **«очистка данных и интеграции — скрытые 70–80% бюджета»** — обобщённая оценка из практики внедрений (данные + связка с существующими системами съедают основную часть бюджета, лицензии на модели — видимая и быстро дешевеющая меньшая). Конкретный диапазон варьируется по проектам; говорить как порядок величин.
- **Как говорить:** «Модель дешевеет в сотни раз. Но она — 10% работы. Остальное — данные, интеграции, люди и контроль».

### Полоса: «покупка готового успешнее собственной разработки — 67% против 33%» 🟡
- **Что это:** из отчёта MIT NANDA 2025: внедрения на основе покупных решений и партнёрств достигают успеха примерно вдвое чаще собственных внутренних разработок (в крупных компаниях).
- **Источник:** MIT NANDA, *The GenAI Divide* (08.2025) — та же выборка, что и «95%», поэтому та же оговорка про самоотчётность. Ссылка см. слайд 2.
- **Контекст:** это не «не разрабатывайте ничего» — успешные 5% как раз строят под себя. Тезис точнее такой: не стройте с нуля то, что уже есть на рынке; свои силы — на процессы и данные.

---

## Слайд 5. Три подхода к внедрению

### Карточка «Проектная команда» 🟡
Концептуальная рамка (центр компетенций → очередь проектов → отрыв от бизнеса) обобщена из отчётов BCG и McKinsey 2024–2025 о масштабировании ИИ. Конкретной цифры нет — это паттерн, а не статистика.

### «81% сотрудников работает с ИИ без санкции компании» 🟢
- **Что это:** доля сотрудников, использующих несанкционированные ИИ-инструменты («теневой ИИ»). 45% обходят блокировки; несанкционированными инструментами пользуются и 88% руководителей ИБ.
- **Источник:** UpGuard, *The State of Shadow AI* (10.11.2025; опрос 500 руководителей ИБ и 1 000 сотрудников). https://www.upguard.com/resources/the-state-of-shadow-ai
- **Контекст:** массовость «теневого ИИ» — это симптом неудовлетворённого спроса, а не только нарушение дисциплины. MIT NANDA называет это «теневой экономикой ИИ»: сотрудники на личных инструментах получают эффект, который корпоративные проекты не дают.

### «утечка через личные аккаунты добавляет +$670 тыс. к инциденту» 🟢
- **Что это:** организации с высоким уровнем теневого ИИ платят в среднем на $670 тыс. больше за инцидент утечки данных, чем организации без него. 20% организаций уже пережили утечку, связанную с теневым ИИ; у 63% пострадавших нет политики управления ИИ.
- **Источник:** IBM, *Cost of a Data Breach Report 2025* (июль 2025). https://www.ibm.com/reports/data-breach
- **Как говорить:** «Запрет не работает — работает легализация с правилами. Теневой ИИ — это уже топ-3 самых дорогих факторов утечек».

### «29–31% сотрудников торпедируют ИИ-стратегию» 🟢
- **Что это:** доля сотрудников, признающихся, что саботируют ИИ-стратегию компании: 31% в волне марта 2025, 29% в волне апреля 2026 (среди Gen Z — 44%). «Саботаж» в методологии опроса — широкий: ввод конфиденциальных данных в публичные модели, использование неутверждённых инструментов, отказ от обучения, умышленно низкое качество работы «чтобы ИИ выглядел плохо», порча метрик.
- **Источники:** Writer × Workplace Intelligence: волна 2025 — https://writer.com/blog/enterprise-ai-adoption-survey-press-release/; волна 2026 (2 400 работников + 1 200 топ-менеджеров, США/Великобритания/Европа) — https://writer.com/blog/enterprise-ai-adoption-survey-results-press-release/
- **Контекст:** это опрос, проведённый вендором (Writer продаёт корпоративный ИИ) — учитывать возможную заинтересованность; но динамика и внутренние разрезы (Gen Z 44%) согласуются с независимыми опросами. 30% «саботажников» называют причиной страх потерять работу.
- **Как говорить:** «Приказ без метрик выхода производит имитацию: каждый третий сотрудник признаётся, что работает против вашей ИИ-стратегии».

### Полоса: «размер не определяет зрелость — определяет культура; отрыв лидера от рынка — около четырёх лет» 🔴
- Обобщение полевой практики крупных финансовых организаций (2026), полностью обезличено. Внешней ссылки нет. Говорить как наблюдение из практики: «самый зрелый игрок оторвался от рынка примерно на четыре года — и это не про масштаб бюджета, а про культуру измерения».

---

## Слайд 6. Сравнение подходов

### «у лидеров перестройка процессов встречается в 3 раза чаще» 🟢 (корреляция)
- **Что это:** «high performers» McKinsey (~6% выборки, у которых ИИ даёт ≥5% EBIT) примерно в 2,8–3 раза чаще остальных фундаментально перепроектировали рабочие процессы перед/при внедрении ИИ — и в 3 раза чаще используют ИИ для трансформации бизнеса, а не для точечной экономии.
- **Источник:** McKinsey, *The State of AI: Global Survey 2025* (05.11.2025). Ссылка см. слайд 2.
- **Контекст:** это корреляция по одной волне опроса, а не доказанная причинность: возможно, перестраивать процессы могут позволить себе уже сильные компании. Направление стрелки McKinsey открыто не утверждает — и мы на слайде тоже не утверждаем.

---

## Слайд 7. Обучение

### «базовой гигиены рисков нет у 58% работающих с ИИ» 🟢
- **Что это:** 65% опрошенных уже используют ИИ-инструменты, но 58% из них не получали никакого обучения по рискам безопасности и приватности. 43% признались, что делились с ИИ чувствительными рабочими данными без ведома работодателя.
- **Источник:** National Cybersecurity Alliance × CybSafe, *Oh Behave! The Annual Cybersecurity Attitudes and Behaviors Report 2025–2026* (30.09.2025; ~7 000 респондентов, 7 стран: США, Великобритания, Германия, Австралия, Индия, Бразилия, Мексика). Пресс-релиз: https://www.staysafeonline.org/press/study-65-now-use-ai-but-majority-remain-untrained-on-risks; отчёт: https://www.cybsafe.com/whitepapers/oh-behave-the-annual-cybersecurity-attitudes-and-behaviors-report-2025-2026
- **Контекст:** в самом отчёте встречается и близкая цифра «52% работающих не получали обучения» (другой срез выборки — все работающие, а не пользователи ИИ). На слайде — 58% среди пользователей ИИ, по пресс-релизу NCA.

### «в полевом эксперименте с 776 специалистами готовые шаблоны промптов применили лишь 38% — и результат не лучше» 🟢
- **Что это:** полевой эксперимент с профессионалами Procter & Gamble (776 человек в рабочей версии статьи; 791 — в журнальной). Участникам с ИИ выдавали структурированные шаблоны промптов — воспользовались ими только 38%. При этом группы с шаблонами и без показали одинаковый результат, а обе — лучше контрольной группы без ИИ. Вывод авторов: люди быстро адаптируют инструмент под свой стиль работы, а не под заученные приёмы.
- **Источник:** Dell'Acqua F. и др. (HBS/Wharton), *The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI and Teamwork* — рабочая версия HBS 2025 (https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=67197); журнальная версия — Organization Science, 2026 (https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.2025.20702), там деталь про 38% — в примечании 14.
- **Бонус-контекст для выступления:** в том же эксперименте одиночка с ИИ сработал на уровне пары без ИИ, а ИИ сгладил различия между техническими и коммерческими специалистами.

### «в Бразилии судья допускается к модели только после обучения» 🟢
- **Что это:** Резолюция CNJ № 615 от 11.03.2025 (в силе с 14.07.2025) — единые правила использования ИИ в бразильском судопроизводстве: ИИ — инструмент поддержки, решение неотчуждаемо принадлежит судье; обязательные обучение и подготовка магистратов и служащих; публичный реестр ИИ-решений (платформа Sinapses) с классификацией рисков; запрет решений без возможности человеческой проверки. Заменила резолюцию № 332/2020.
- **Источник:** Conselho Nacional de Justiça (Бразилия), текст резолюции: https://atos.cnj.jus.br/atos/detalhar/6001
- **Как говорить:** «Обучение как входной билет к доступу — это уже не корпоративная прихоть, а судебный регуляторный прецедент».

---

## Слайд 8. Куда внедрять в первую очередь

### «50–70% бюджетов уходит на клиентский фронт — а возврат приходит из внутренних процессов» 🟡
- **Что это:** по MIT NANDA, более половины бюджетов GenAI концентрируется в продажах и маркетинге, тогда как самый высокий измеренный ROI — в бэк-офисе и операциях. Диапазон 50–70% на слайде — аккуратное обобщение этого вывода.
- **Источник:** MIT NANDA, *The GenAI Divide* (08.2025). Ссылка см. слайд 2.
- **Как говорить:** «Деньги идут туда, где видно клиенту. Возврат приходит оттуда, где скучно».

### «64% клиентов не хотят ИИ в сервисе; 53% готовы уйти к конкуренту» 🟢
- **Что это:** опрос Gartner (декабрь 2023, n = 5 728 потребителей, публикация 09.07.2024): 64% предпочли бы, чтобы компании не использовали ИИ в клиентском сервисе; 53% рассмотрели бы переход к конкуренту, узнав о таких планах. Главный страх — «ИИ станет ещё одной стеной между мной и человеком».
- **Источник:** Gartner press release, 09.07.2024. Освещение: https://www.callcentrehelper.com/gartner-report-customers-ai-240897.htm
- **Контекст:** это единственная цифра 2024 года в деке — оставлена сознательно: свежее сопоставимого масштаба нет, а вывод консервативный и подтверждается практикой (Klarna в 2025 вернула гарантированный доступ к человеку).

### «судебный прецедент: компания юридически отвечает за слова своего чат-бота — Air Canada, 2024» 🟢
- **Что это:** дело *Moffatt v. Air Canada*, Трибунал по гражданским спорам Британской Колумбии, решение от 14.02.2024. Чат-бот на сайте авиакомпании неверно описал правила компассивного тарифа; авиакомпания заявила, что «бот — отдельный субъект, за его слова не отвечаем». Трибунал отклонил: компания отвечает за всю информацию на своём сайте, включая бота. Компенсация — разница в тарифе.
- **Источник:** решение CRT; разбор — UBC Law Review: https://commons.allard.ubc.ca/cgi/viewcontent.cgi?article=1376&context=ubclawreview
- **Как говорить:** «Бот — это вы. Судья это уже сказал».

---

## Слайд 9. Где эффект уже посчитан

### «Клиентский сервис: $20 → $0,60 за обращение; у лидеров 67–85% диалогов без человека» 🟡 (композит)
- **Стоимость обращения.** Человек-оператор: типовой рыночный диапазон $5–20+ в зависимости от канала (телефон дороже чата); ИИ-агент: $0,50–1 за резолюцию. Конкретные опорные точки: Intercom Fin продаёт резолюцию по $0,99 с гарантией; в срезе McKinsey 2026 по сервисным операциям — $0,62 у ИИ против $7,40 у человека. На слайде — округлённая иллюстрация порядка разницы, не единый бенчмарк.
- **67–85% у лидеров.** Два задокументированных полюса:
  - **Klarna** (пресс-релиз 27.02.2024 и отчётность Q3 2025): ассистент на OpenAI закрывает две трети (≈67%) всех чатов; 2,3 млн диалогов за первый месяц; работа эквивалентна 700 FTE в 2024 → 853 FTE в 2025; $40 млн заявленного эффекта на прибыль 2024 → $60 млн экономии в 2025; время решения 11 мин → менее 2 мин. Важно для «трезвости»: в мае 2025 Klarna частично вернула людей на сложные кейсы и ввела гарантированную опцию «поговорить с человеком». Разбор с датами: https://www.usefini.com/blog/klarna-automates-two-thirds-of-customer-service-with-ai-assistant
  - **Salesforce** на собственном портале help.salesforce.com: 83–85% запросов без человека (собственные публикации января–марта 2025), к июню 2026 — 70% из 4,3 млн обращений на зрелой нагрузке. https://www.salesforce.com/blog/customer-service-resolutions/
- **Поправка этой ревизии:** было «76–84%» — диапазон не соответствовал публичным цифрам Klarna (67%); исправлено на «67–85%».
- **Как говорить:** «Лидеры закрывают без человека две трети и больше. Но заметьте: Klarna вернула человека в сложный контур — это тоже часть зрелости».

### «Документы и отчётность: −40–70% времени; закрытие периода −30–50%» 🟡 (свод диапазонов)
- **Что это:** свод диапазонов из отчётов McKinsey, IBM, Bain и Deloitte за 2025–2026 по автоматизации обработки документов и финансовой отчётности: извлечение и обработка данных — минус 40–70% времени; цикл финансового закрытия — минус 30–50%.
- **Контекст:** это не одна цифра одного исследования, а область схожих оценок четырёх консультантов. Говорить как «консалтинг сходится в диапазоне…», не как «доказано, что ровно 40–70».
- **Дополнительная опора (можно вставлять устно):** IDC × Microsoft, опрос 73 C-level бразильских компаний 1000+ сотрудников (март–апрель 2026): заявленный средний выигрыш от ИИ-инициатив 24,5%, из них эффективность процессов +27,7%. https://news.microsoft.com/source/latam/noticias-da-microsoft/

### «Разработка: 280 000 часов сэкономлены» 🟢
- **Что это:** кейс Morgan Stanley: внутренний инструмент DevGen.AI (построен на моделях OpenAI, запущен в январе 2025) за первые месяцы 2025 года разобрал 9 млн строк унаследованного кода (в т.ч. Cobol и Perl), переведя их в спецификации на английском, и сэкономил 15 000 разработчикам банка ~280 000 часов.
- **Источник:** The Wall Street Journal, 03.06.2025 (слова Майка Пицци, глобального главы по технологиям и операциям). https://www.wsj.com/articles/how-morgan-stanley-tackled-one-of-codings-toughest-problems-4f465959
- **Вторая часть тезиса («треть компаний уже строит ПО сама вместо покупки»)** 🟢 — McKinsey Global Survey 2026: почти треть организаций отказались хотя бы от одной покупки софта или функции, потому что теперь могут построить это сами агентными инструментами. Ссылка см. слайд 2.
- **Контекст:** кейс сильный именно потому, что это «скучная» задача — модернизация легаси, а не демо. Но 280 тыс. часов — оценка самого банка, независимого аудита нет.

### «Бэк-офис: >$20 млн у General Mills; наивысший возврат по MIT — во внутренних процессах» 🟢
- **Что это:** General Mills (инвесторская конференция, 18–19.02.2025, слова CFO Кофи Брюса): ИИ-модели оценивают более 5 000 ежедневных отгрузок с заводов на склады — более $20 млн экономии в логистике с 2024 финансового года; следующая цель — более $50 млн на снижении потерь в производстве за счёт данных реального времени.
- **Источник:** CIO Dive, 19.02.2025. https://www.ciodive.com/news/General-Mills-AI-cost-saving-strategy/740416/
- **Про «наивысший возврат по MIT»** — вывод MIT NANDA о том, что ROI концентрируется в бэк-офисе (см. слайд 8).

### Полоса: «доли автоматизации у рынка скромные: 5–15% обращений — против 88–89% у самого зрелого игрока» 🔴
- Обобщение полевой практики крупных финансовых организаций (2026), полностью обезличено: рынок в среднем автоматизирует 5–15% обращений, самый зрелый игрок — 88–89%. Внешней ссылки нет. Рифма с публичными данными: медианный уровень deflection у корпоративных CX-программ ~41%, топ-квартиль ~59% — то есть рыночный «пол» действительно низкий, а разрыв с лидерами — кратный.

---

## Слайд 10. Метрики

### «−19% фактическое замедление — при ощущении "плюс 20%"» 🟢
Тот же эксперимент METR, что на слайде 3: замер −19% против субъективного «+20%» после опыта — разрыв в 39–40 п.п. Обязательно держать в голове оговорку METR от февраля 2026 (см. слайд 3): на слайде этот кейс — про метод измерения, а не про «ИИ бесполезен в коде».

### «$9 млн в год теряет компания на 10 тыс. сотрудников из-за некачественного ИИ-контента» 🟡
- **Что это:** «workslop» — ИИ-контент, который выглядит как работа, но требует переделки коллегами. Опрос 1 150 офисных сотрудников США (сентябрь 2025): 40% получали workslop за последний месяц; разбор каждого случая — в среднем ~2 часа; «невидимый налог» ≈ $186 в месяц на сотрудника → экстраполяция ≈ $9 млн в год для организации на 10 000 человек.
- **Источник:** BetterUp Labs × Stanford Social Media Lab (21.09.2025). https://www.betterup.com/workslop
- **Контекст:** это экстраполяция самоотчётного опроса, а не замер реальных потерь; цифра «$9 млн» — оценка порядка. Побочный эффект, полезный устно: после получения workslop ~половина сотрудников начинает считать коллегу менее надёжным — то есть дешёвый контент разрушает доверие в командах.

### Цитата «Планы внедрения — профинансированы и датированы. Планы контроля — признаны и отложены» 🔴
- Обобщённая формулировка из полевой практики крупных финансовых организаций (2026), полностью обезличена. Подавать как наблюдение: «везде, где мы смотрели планы, — внедрение профинансировано, контроль отложен».

### Цепочка метрик на слайде (база «до» → доля использования → время задачи → цикл процесса → эффект в финрезультате)
Методическая рамка, а не цитата: каждое звено отвечает на типовую точку фальсификации успеха. Логика подтверждается материалами деки: METR (время задачи против ощущений), MIT NANDA (вход ≠ выход), McKinsey (связь редизайна процессов с EBIT).

---

## Слайд 11. Мировой опыт: три региона

### КИТАЙ

**«формально внедрили 16,3% компаний — против 28,3% в США»** 🟢
- **Что это:** формальная метрика внедрения ИИ конечными пользователями (компаниями) во второй половине 2025 года: Китай 16,3%, США 28,3%.
- **Источник:** US–China Economic and Security Review Commission (USCC), issue brief *Two Loops: How China's Open AI Strategy Reinforces Its Industrial Dominance*, 23.03.2026. https://www.uscc.gov/sites/default/files/2026-03/Two_Loops--How_Chinas_Open_AI_Strategy_Reinforces_Its_Industrial_Dominance.pdf
- **Контекст:** смысл плитки именно в этом контрасте — по формальной метрике Китай позади, по экосистемной — впереди. Это доклад американской госкомиссии, написанный как предупреждение США.

**«41% всех загрузок Hugging Face — китайские модели; Qwen >3 млрд загрузок»** 🟢
- **Что это:** за последний год китайские модели заняли 41% всех загрузок на Hugging Face — крупнейшем хабе открытых моделей; Китай обогнал США по месячным и суммарным загрузкам.
- **Источник:** Hugging Face, *State of Open Source: Spring 2026* (17.03.2026). https://huggingface.co/blog/huggingface/state-of-os-hf-spring-2026
- **Про Qwen:** кумулятивные загрузки семейства Qwen на всех платформах превысили 3 млрд (Bloomberg, 15.08.2026: https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/alibaba-ai-models-hit-3-091606840.html); ~2,045 млрд из них — на HF за 2026 год, 300 тыс.+ производных моделей (для сравнения: Google — 418 млн, Meta — 227 млн). Слайд усилен с «>1 млрд» до «>3 млрд» 08.09.2026.
- **Как говорить:** «Меряем не отчётность, а экосистему: 41% мирового открытого ИИ уже китайский».

**«план "ИИ+": проникновение ИИ-агентов и терминалов >70% к 2027 году»** 🟢
- **Что это:** Госсовет КНР 26.08.2025 утвердил руководство по инициативе «ИИ+» — шесть направлений, вехи 2027/2030/2035. Веха 2027 года в первичном документе: проникновение ИИ-терминалов и агентов нового поколения — свыше 70% (к 2030 — свыше 90%). Отраслевая детализация «ИИ + обрабатывающая промышленность» (8 ведомств, 08.01.2026): 3–5 универсальных моделей в отрасли, 100 промышленных датасетов, 500 типовых сценариев.
- **Источники:** Синьхуа 08.01.2026 (https://russian.news.cn/20260108/38bd0021936745c78d4989fc9cbaf003/c.html), CGTN 27.08.2025; полный текст руководства — на gov.cn.
- **Поправка этой ревизии:** на слайде раньше стояло «40% умных фабрик к 2027» — эта цель (40% умных фабрик среди крупных и средних предприятий) взята из аналитического разбора программы (aravana.ai, 20.03.2026: https://www.aravana.ai/insights/china-3), а не из первичного текста. Слайд переведён на формулировку первоисточника (>70%); «40% умных фабрик» при желании можно упоминать устно с атрибуцией «по отраслевому разбору программы».

### БРАЗИЛИЯ

**«промышленность: 16,9% → 41,9% за два года; у крупных — 57,5%»** 🟢
- **Что это:** доля бразильских промышленных компаний (100+ сотрудников), использующих ИИ: 16,9% в 2022 → 41,9% в 2024; среди крупных (500+) — 57,5%. ИИ — самая быстрорастущая технология обзора; облака — 77,2%, IoT — 50,3%.
- **Источник:** IBGE, инновационный обзор PINTEC Semestral (данные за 2024, публикация 24.09.2025). Освещение: https://telesintese.com.br/industria-mais-que-dobra-uso-de-inteligencia-artificial-em-dois-anos-aponta-ibge-pintec/
- **Контекст:** государственная статистика, не консалтинг — самый «твёрдый» источник плитки.

**«первым насыщается бэк-офис: администрирование 87,9%, продажи 75,2%»** 🟢
- **Что это:** из того же PINTEC: где именно внутри предприятия используется ИИ — административные функции 87,9%, коммерция/продажи 75,2%, разработка продуктов 73,1%; производство — 52% (и там доля за два года даже снизилась с 56,4%). Прямое эмпирическое подтверждение тезиса «сначала — сотрудники, внутренние процессы» (слайды 8–9).
- **Источник:** тот же, IBGE PINTEC.

**«инвестировать в ИИ будут 73% — зрелое управление лишь у 38%»** 🟢
- **Что это:** исследование ABES/IDC 2026 по бразильскому рынку (103 руководителя в Бразилии, 507 в Латам): 73% компаний уже инвестируют или планируют инвестировать в ИИ-агентов, и только 38% имеют структурированное управление данными (governance). Именно этот разрыв «инвестиции есть — управления нет» иллюстрирует строка.
- **Источник:** ABES × IDC 2026; освещение: https://www.csptech.com.br/73-das-empresas-brasileiras-investem-em-ia-menos-de-40-tem-governanca-de-dados-para-sustentar-isso, https://4matt.com.br/mercado-brasileiro-de-ti-2026/
- **Поправка этой ревизии:** раньше на слайде стояло «цели и кейсы есть у 57%» — формулировка из раннего освещения того же исследования; подтвердить её в текущих публикациях не удалось, поэтому 08.09.2026 слайд переведён на полностью верифицируемую пару 73/38. Устно можно по-прежнему говорить «у большинства есть планы, зрелое управление — у меньшинства».
- **Дополнительная опора:** Deloitte *State of AI in the Enterprise 2026* (3000+ топов, 115 из Бразилии): зрелые модели управления агентным ИИ — у 27% бразильских компаний против 21% в мире. https://www.deloitte.com/br/pt/about/press-room/state-of-ai-2026.html

**«своя модель для госсектора запущена в мае 2026»** 🟢
- **Что это:** 19.05.2026 запущена SoberanIA — первый бразильский коммерческий экосистемный ИИ для госсектора. Ядро — модель Soberano 1: 30 млрд параметров, обучена на 500 млрд токенов полностью на португальском (включая 70+ млрд токенов данных госдокументооборота SEI). Поддержка министерств MCTI и MCom; чувствительные данные государства и обороны хранит Telebras на национальной территории; Serpro интегрирует с Gov.br; коммерческие партнёры — AWS и Oracle. Часть стратегии цифрового суверенитета (PBIA, Nova Indústria Brasil).
- **Источники:** TELETIME, 19.05.2026 (https://teletime.com.br/19/05/2026/soberania-lanca-ia-generativa-em-portugues-com-foco-no-setor-publico/); TI Inside, 19.05.2026; официальный сайт: https://soberania.ai/
- **Как говорить:** аудитории из ЕАЭС это близко — «достаточная» национальная модель под госсектор, а не гонка за фронтиром.

### ЕАЭС И ЦЕНТРАЛЬНАЯ АЗИЯ

**«Россия: 46% работодателей внедрили ИИ в процессы (2026)»** 🟢
- **Что это:** опрос Сбер2В Аналитики, анонсированный на ПМЭФ-2026 (03.06.2026): 46% работодателей внедрили ИИ в производственные процессы (16% — активно, 30% — точечно); у компаний 250+ сотрудников — >50%, в малом бизнесе — 35%. Чаще всего ИИ — в производстве и инжиниринге, логистике, транспорте и IT.
- **Источник:** ТАСС/Российская газета, 03.06.2026: https://finance.mail.ru/article/sber2v-analitika-kazhdyij-vtoroj-rabotodatel-v-rf-vnedril-ii-v-rabotu-69211470/
- **Оговорка:** «каждый второй внедрил» — по ответам респондентов об их работодателях; внедрение включает точечное использование.

**«Сбер: эффект 450 млрд ₽ в 2025 → цель 550 млрд ₽ в 2026»** 🟢
- **Что это:** заявления Германа Грефа: на Дне инвестора 10.12.2025 — план 2025 года 450 млрд ₽ эффекта от ИИ и цель 550 млрд ₽ на 2026-й; на годовом собрании акционеров 30.06.2026 цель подтверждена. Эффект складывается из индивидуализации предложений, ценообразования, снижения кредитных рисков и расходов. Контекст-масштаб: инвестиции Сбера в ИИ удваиваются до 350 млрд ₽ в 2026-м; 96% корпоративных кредитных предложений формирует ИИ-агент; ИИ-агенты обрабатывают 500+ млрд событий кибербезопасности в день.
- **Источники:** Интерфакс, 10.12.2025 (https://m.interfax.ru/1062400); Финверсия, 30.06.2026 (https://www.finversia.ru/news/markets/obshchii-effekt-ot-vnedreniya-ii-v-sbere-dostignet-550-mlrd-rub-v-2026-g-gref-172730)
- **Поправка этой ревизии:** было «100 млрд ₽ в 2024» — по этому базовому году публикации расходились (встречались и 100, и 450 млрд за 2024), поэтому слайд переведён на чистую, дважды подтверждённую пару 450→550.
- **Оговорка:** это собственная оценка Сбера по всем видам ИИ (не только генеративному); сам Греф отдельно отмечал, что генИИ «пока не приносит ожидаемой прибыли» — отличная «трезвая» деталь для устного комментария.

**«Казахстан: 2026 объявлен годом ИИ; 50+ агентов в госсекторе, программа "500 ИИ-офицеров"»** 🟢
- **Год цифровизации и ИИ:** объявлен Президентом РК; госсектор переводится на архитектуру AI-First. Официальный ресурс Премьер-министра РК, 19.01.2026: https://primeminister.kz/ru/news/zaslan-madiev-prinial-ucastie-v-zapuske-programmy-ai-governance-500-dlia-podgotovki-rukovoditelei-k-vnedreniiu-ii-v-gossektore-30978
- **50 агентов:** до конца 2026 года в госаппарате будет работать 50 ИИ-агентов (уже создано и используется более 20), во главе экосистемы — флагман AlemGPT (мультиагентная платформа госуслуг). Министр Жаслан Мадиев, 04.2026: https://rus.baq.kz/do-kontsa-2026-goda-v-gosapparate-kazahstana-budet-vnedreno-50-ai-agentov-320021856/; обзор: https://el.kz/ru/golos-kak-parol-kak-50-ii-agentov-izmenyat-zhizn-kazahstantsev-k-2027-godu_400045675/
- **«500 ИИ-офицеров»:** программа AI Governance 500 — кадровый пул руководителей (вице-министры, замакимов, топы квазигоссектора), которые отвечают за внедрение ИИ в своих сферах; первый поток — 100 человек (01.2026). Ссылки те же + https://kapital.kz/tehnology/144200/v-kazahstane-podgotovyat-100-ii-oficerov.html
- **Как говорить:** «Казахстан делает ставку на кадры и госаппарат: 50 агентов и 500 офицеров — это управленческая инфраструктура, а не пилоты».

**«Узбекистан: 60+ проектов на 2025–2026»** 🟢
- **Что это:** постановление Кабмина РУз № 425 от 10.07.2025 утвердило перечень из 60+ приоритетных ИИ-проектов на 2025–2026 годы: здравоохранение, транспорт и безопасность, аэрокосмический мониторинг, экология, промышленность, госуслуги. Это исполнение стратегии по ПП-358 от 14.10.2024 (ред. 11.2025): к 2030 — $1,5 млрд продуктов и услуг на ИИ, 10% госуслуг на портале — с ИИ, вход в топ-50 Government AI Readiness Index.
- **Источники:** Gazeta.uz, 21.07.2025 (https://www.gazeta.uz/ru/2025/07/21/ai-in-project/); текст ПП-358: https://base.spinform.ru/show_doc.fwx?rgn=163269
- **Бонус устно:** «Пять миллионов лидеров ИИ» (с ОАЭ, 12.2025): 500 тыс. обученных в 2026-м, 5 млн к 2035-му.

**«Беларусь: программа "Цифровая Беларусь" 2026–2030»** 🟢
- **Что это:** постановление Совмина РБ № 793 от 30.12.2025, в силе с 01.01.2026: госпрограмма «Цифровая Беларусь» на 2026–2030 с подпрограммами «Экономика данных», «Цифровое государство», «Цифровой суверенитет». Закон об ИИ в разработке (старт — 2026); модельный закон СНГ «Об ИИ» — белорусской разработки. В Government AI Readiness Index — 121-е место из 194 (ранняя стадия).
- **Источник:** Нацправовой портал РБ: https://pravo.by/document/?guid=12551&p0=C22500793; правительственный комментарий: https://www.government.by/news/cifrovaya-belarus-kakie-zadachi-planiruetsya-reshit-za-sleduyuschie-pyat-let

---

## Слайд 12. Выводы

### «21% компаний реально перестроили процессы под ИИ» 🟢
- **Что это:** только 21% организаций, использующих генеративный ИИ, фундаментально перепроектировали хотя бы часть рабочих процессов. При этом из ~25 проверенных McKinsey организационных факторов именно редизайн процессов имеет самую сильную связь с эффектом на EBIT. То есть самый действенный рычаг используется реже всего.
- **Источник:** McKinsey, *The State of AI: How Organizations Are Rewiring to Capture Value* (12.03.2025). Подтверждается более поздними волнами (McKinsey Industrials, 07.2026): https://www.mckinsey.com/industries/industrials/our-insights/the-operating-model-advantage-why-ai-winners-are-rewiring-their-organizations
- **Как говорить:** «Гигантская цифра напоследок: перестройку делают 21%. Остальные 79% ставят модель поверх старого процесса — и получают старый процесс, только дороже».

## Слайды 1 и 13
Данных нет: титул и финал. На финале указано «материалы и источники — по запросу» — этот паспорт и есть документ, который можно отправлять в ответ на такие запросы (при желании — в сокращении без пометок зон).

---

## Что скорректировано в деке при этой ревизии (08.09.2026)

| Слайд | Было | Стало | Почему |
|---|---|---|---|
| 2 | источник 88% — «McKinsey 2026» | «McKinsey 2025» | 88% — цифра ноябрьской волны 2025 года; волна 2026 дала 37% EBIT (это отражено рядом) |
| 2 | «самоотчётность 153 руководителей» | «150+» | методология MIT NANDA: ~150 интервью с руководителями |
| 4 | «$334 млрд» | «$318 млрд» | $334 млрд — старая прогнозная оценка IDC на 2026; факт 2025 года по трекеру IDC — $318 млрд |
| 9 | «у лидеров 76–84%» | «у лидеров 67–85%» | публичные цифры: Klarna ≈67%, Salesforce 83–85% |
| 11 | «Сбер: 100 млрд ₽ в 2024» | «Сбер: 450 млрд ₽ в 2025» | по базе 2024 года публикации расходятся; пара 450→550 подтверждена дважды (Интерфакс, Финверсия) |
| 11 | «Qwen >1 млрд загрузок» | «Qwen >3 млрд загрузок» | кумулятивные загрузки Qwen на всех платформах превысили 3 млрд (Bloomberg, 15.08.2026) |
| 11 | «ИИ+: 40% умных фабрик к 2027» | «ИИ+: проникновение ИИ-агентов и терминалов >70% к 2027» | переведено на формулировку первичного документа (Госсовет КНР, 26.08.2025); «40%» была из аналитического разбора |
| 11 | «цели и кейсы у 57% — управление у 38%» | «инвестировать в ИИ будут 73% — управление у 38%» | пара 73/38 верифицируется напрямую (ABES/IDC 2026); 57% подтвердить не удалось |
| 1–13 | плейсхолдер «КОНФЕРЕНЦИЯ · ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ · 2026» | брендинг организаторов: на всех слайдах — логотип «30 лет ИПО» справа вверху и подвал «СМАО · ИПО · Международная конференция „Цифра и деньги: технологии, активы, финансы“»; титул перестроен по их первому слайду (логотипы ИПО/СМАО слева, название конференции по центру, дата «18 сентября 2026» справа, внизу — «30 лет ИПО», 30.LEARNOF.ME, площадка Radisson Collection) | единое оформление конференции (шаблон.pptx); дизайн-код деки сохранён, на тёмных слайдах — светлые версии логотипов |

## На что обратить внимание перед выступлением
1. **Все цифры самоотчётности** (MIT NANDA 95%, Writer 29–31%, workslop $9 млн, Сбер) — произносить с глаголом «оценка/опрос/по словам компании». Это не ослабляет тезисы — трезвость доклада как раз в том, что метод виден.
2. 🔴-материал (88–89% у зрелого игрока, 5–15% рынка, «четыре года», цитата про планы) — только устно/обезличенно, без раскрытия источника сбора.
3. **Китай «>70%»**: это цель-план на 2027 год, а не факт — говорить «по плану „ИИ+“ к 2027 году должно быть…». Если спросят про «40% умных фабрик» — это отраслевая веха для крупных и средних предприятий из аналитических разборов программы, цифры не противоречат, но не смешивать их в одном предложении.


---

# Источники тезисов боковых экранов

**К чему:** вспомогательные презентации «Трезвый взгляд на массовое внедрение ИИ» — левый экран (Arckép, фиолетовый) и правый экран (АУРЭК / AIStudy, оранжевый), 13 слайдов каждая, 1728×960.
**Правило отбора:** хуки не дублируют факты центральной презентации — это дополняющие цифры из паспорта данных, полевого исследования и региональных материалов проекта. На самих слайдах источники не подписываются (по решению спикера); этот файл — справка для подготовки к вопросам из зала.

**Пометка про полевое исследование:** часть хуков взята из серии глубинных экспертных интервью с практиками финансового сектора (16 интервью, 17 участников: риск-директора, руководители ИИ-направлений, комплаенс, инженеры, вендоры, консультанты; 2026 г.). Внешних ссылок нет, использовать только обезличено. Формулировка для ответов из зала: «по данным полевых интервью с практиками крупных финансовых организаций».

---

## Левый экран (Arckép)

| № | Хук на экране | Что за факт | Источник |
|---|---|---|---|
| 01 | Лого Arckép | Бренд-ассет | — |
| 02 | **ТОЛЬКО 7%** | Полностью масштабировали ИИ только ~7% организаций; ~⅔ всё ещё в стадии экспериментов и пилотов | McKinsey, *The State of AI: Global Survey 2025* (05.11.2025; 1 993 респондента, 105 стран) — https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2025 |
| 03 | **11 МИН → 2 МИН** | Klarna: время решения клиентского обращения сократилось с 11 минут до менее 2 минут с ИИ-ассистентом | Пресс-релиз Klarna 27.02.2024 + отчётность Q3 2025; разбор с датами — https://www.usefini.com/blog/klarna-automates-two-thirds-of-customer-service-with-ai-assistant |
| 04 | **$20 ЗА ОТВЕТ** | По оценке самого зрелого игрока, доведение частоты галлюцинаций до «одна на миллион» обошлось бы ~$20 за один ответ — экономический предел контроля | Полевое исследование (обезличено), внешней ссылки нет |
| 05 | **ДО 6 ЛЕТ** | Цикл внедрения клиентского ИИ в консервативной крупной организации — до шести лет | Полевое исследование (обезличено), внешней ссылки нет |
| 06 | **ТРАНСФОРМАЦИЯ, А НЕ ЭКОНОМИЯ** | AI high performers в ~3 раза чаще остальных используют ИИ для трансформации бизнеса, а не для точечной экономии | McKinsey, *The State of AI: Global Survey 2025* — https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2025 ; подтверждение в волне 2026 (3,3×) — https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai |
| 07 | **43%** | 43% работающих с ИИ признались, что делились чувствительными рабочими данными без ведома работодателя | National Cybersecurity Alliance × CybSafe, *Oh Behave! 2025–2026* (30.09.2025; ~7 000 респондентов, 7 стран) — пресс-релиз: https://www.staysafeonline.org/press/study-65-now-use-ai-but-majority-remain-untrained-on-risks ; отчёт: https://www.cybsafe.com/whitepapers/oh-behave-the-annual-cybersecurity-attitudes-and-behaviors-report-2025-2026 |
| 08 | **FAQ → ДЕЙСТВИЯ → СОВЕТЫ** | Устойчивая последовательность зрелости клиентского ИИ: информационный FAQ → транзакционные действия со счётом → советы и рекомендации | Полевое исследование (обезличено), внешней ссылки нет |
| 09 | **−70%** | Nubank: собственная модель Nuformer снизила кредитный риск на 70% относительно прежних моделей | Evident AI Index LatAm; освещение (Estadão) — https://www.estadao.com.br/economia/negocios/bancos-brasil-lideranca-ranking-ia/ |
| 10 | **99%** | Порог точности 99%+ на предпродакшн-гейтах у зрелых команд (уровень 4 лестницы зрелости оценки диалогового ИИ) | Полевое исследование (обезличено), внешней ссылки нет |
| 11 | **80%** | ~80% американских ИИ-стартапов строят продукты на китайских базовых моделях (оценка a16z) | US–China Economic and Security Review Commission (USCC), issue brief *Two Loops*, 23.03.2026 — https://www.uscc.gov/sites/default/files/2026-03/Two_Loops--How_Chinas_Open_AI_Strategy_Reinforces_Its_Industrial_Dominance.pdf |
| 12 | **12–24 МЕСЯЦА** | Окно массового выхода голосового ИИ — прогнозы вендоров и планы организаций сходятся на этом горизонте | Полевое исследование (обезличено), внешней ссылки нет |
| 13 | QR → arckep.ru | Бренд-ассет | — |

## Правый экран (АУРЭК / AIStudy)

| № | Хук на экране | Что за факт | Источник |
|---|---|---|---|
| 01 | Лого АУРЭК | Бренд-ассет | — |
| 02 | **МЕНЬШЕ 5%** | У большинства компаний, отметивших эффект, вклад ИИ в операционную прибыль (EBIT) — меньше 5% | McKinsey, *The State of AI: Global Survey 2026* (08.2026) — https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai |
| 03 | **30%** | 30% разработчиков мало или совсем не доверяют сгенерированному ИИ коду (при 90% использования) | Google DORA, *State of AI-assisted Software Development 2025* (23.09.2025) — https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/dora-report-2025/ |
| 04 | **3–5 МЕСЯЦЕВ** | Только формальная закупка через тендер — 3–5 месяцев, плюс согласования головной группы | Полевое исследование (обезличено), внешней ссылки нет |
| 05 | **44%** | Среди сотрудников поколения Z 44% признаются в саботаже ИИ-стратегии компании (в общей выборке — 29–31%) | Writer × Workplace Intelligence: волна 2025 — https://writer.com/blog/enterprise-ai-adoption-survey-press-release/ ; волна 2026 — https://writer.com/blog/enterprise-ai-adoption-survey-results-press-release/ |
| 06 | **6%** | Только ~6% компаний — «AI high performers»: ИИ даёт ≥5% EBIT и «significant value»; доля не меняется две волны подряд | McKinsey, *The State of AI 2025* — https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2025 ; *The State of AI 2026* — https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai |
| 07 | **1 + ИИ = 2** | В полевом эксперименте одиночка с ИИ сработал на уровне пары без ИИ; ИИ сгладил различия между техническими и коммерческими специалистами | Dell'Acqua F. и др. (HBS/Wharton), *The Cybernetic Teammate* — рабочая версия HBS 2025: https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=67197 ; журнальная версия (Organization Science, 2026): https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.2025.20702 |
| 08 | **0** | Ноль клиентских ИИ-кейсов — у организации, построившей сложную мультиагентную аналитику для ~100 внутренних аналитиков | Полевое исследование (обезличено), внешней ссылки нет |
| 09 | **+40%** | После внедрения Cerebra AI в 9 инсультных центрах Казахстана применение тромболитической терапии выросло на 40%; в 2026 г. — масштабирование до 33 центров | Минздрав РК; освещение (profit.kz, 11.03.2026) — https://profit.kz/news/73213/II-pomogaet-vracham-bistree-viyavlyat-insult-i-onkologicheskie-zabolevaniya/ |
| 10 | **5 УРОВНЕЙ** | Лестница зрелости оценки диалогового ИИ: от «только обычные KPI контакт-центра» до LLM-судей, скорящих каждый продакшн-диалог | Полевое исследование (обезличено), внешней ссылки нет |
| 11 | **30 МЛРД** | Суверенная модель Бразилии Soberano 1 (SoberanIA): 30 млрд параметров, обучена на 500 млрд токенов 100% португалоязычных данных; коммерческий запуск 19.05.2026 | TELETIME, 19.05.2026 — https://teletime.com.br/19/05/2026/soberania-lanca-ia-generativa-em-portugues-com-foco-no-setor-publico/ ; официальный сайт — https://soberania.ai/ |
| 12 | **24+ МЕСЯЦЕВ** | Горизонт AI-first моделей: ассистент как основной канал, автономные бэк-офисные агенты как норма; механизмы контроля и ответственности для них пока не определены | Полевое исследование (обезличено), внешней ссылки нет |
| 13 | QR → ai.arckep.ru | Бренд-ассет | — |

---

## Сводка по типам источников

| Тип | Хуков | Что это |
|---|---|---|
| Полевое исследование (обезличено, без ссылок) | 8 | Левый: 04, 05, 08, 10, 12 · Правый: 04, 08, 10, 12 |
| McKinsey, State of AI 2025/2026 | 4 | Левый: 02, 06 · Правый: 02, 06 |
| Отчёты и исследования (Klarna, CybSafe/NCA, Nubank/Evident, USCC, DORA, Writer, HBS/Wharton, Минздрав РК, SoberanIA) | 10 | По одной ссылке на каждый в таблицах выше |
| Бренд-ассеты (логотипы, QR) | 4 | Левый: 01, 13 · Правый: 01, 13 |

*Собрано 16.09.2026. Хуки сверены с центральной презентацией — дублирующихся фактов нет.*