Силиконовая долина часто представляет искусственный интеллект как силу, которая откроет новую эпоху изобилия. Однако когда финансовых директоров крупнейших компаний мира спрашивают, как ИИ влияет на их прибыль, 88% из них, согласно опросу McKinsey State of AI 2026, отвечают: «Не особо».

Этот разрыв наблюдался и раньше. Когда в 2007 году вышел iPhone, комментаторы предсказывали, что мобильные технологии преобразуют практически все сферы жизни. Когда широкополосный доступ стал массовым, Businessweek провозгласила «новую экономику». А когда персональные компьютеры оказались почти на каждом рабочем столе, нобелевский лауреат, экономист Роберт Солоу, как известно, заметил, что компьютерную эпоху можно увидеть повсюду, кроме статистики производительности.

На протяжении более пяти десятилетий волны цифровых инноваций достигали выдающегося потребительского распространения, тогда как рост производительности продолжал снижаться. Я называю это парадоксом инноваций: чем быстрее мы внедряем инновации, тем медленнее растём.

Два K-образных разрыва, одна проблема

Распространение цифровых технологий следует тому, что я описываю как двойной K-образный паттерн — K-образная динамика означает расхождение, при котором одна группа резко вырывается вперёд, а другая отстаёт. Первое расхождение — между потребителями и предприятиями. Смартфоны достигли 80% американцев за семь лет, тогда как системам планирования ресурсов предприятия (ERP) потребовалось 33 года, чтобы охватить 57% компаний США. Потребительское использование ИИ выросло до 53% взрослых американцев всего через три года после запуска ChatGPT в конце 2022 года. Напротив, продуктивное корпоративное внедрение ИИ составляет лишь 10%.

Второй K-образный разрыв существует внутри самого корпоративного сектора. Опрос McKinsey 2026 года показал, что 88% организаций используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, но лишь 6% можно назвать «высокоэффективными», то есть достигшими влияния на EBIT (прибыль до уплаты процентов и налогов) более 5%. Этот показатель не изменился с 2025 года.

Разрыв в 82 процентных пункта — это прежде всего не технологический дефицит. Это дефицит организационной трансформации. Те 6% успешных компаний в три раза чаще полностью перестраивали рабочие процессы от начала до конца. Среди всех внедривших ИИ это сделали лишь 21%.

Фондовый рынок отражает аналогичное расхождение. Тридцать шесть ИИ-компаний в S&P 500 — бенчмарковом индексе крупных публичных компаний США — сейчас составляют 45% капитализации индекса. За трёхлетний период сам S&P 500 принёс доходность 76%; без учёта ИИ-акций доходность падает до 32%.

Что электрификация сделала правильно

Электрификация и телекоммуникации в начале XX века достигали потребителей и предприятий примерно с одинаковой скоростью и, что важно, с одинаковой глубиной. Электродвигатели заставили фабрики отказаться от жёстких планировок в пользу гибкого поточного производства. Телефоны резко снизили издержки координации. Последовала организационная перестройка, включая многодивизиональную структуру Альфреда Слоуна в General Motors и научный менеджмент Фредерика Тейлора.

Распространение было и глубоким, меняя то, как работали компании, и широким, охватывая вертикально связанные промышленные секторы.

Однако цифровые технологии распространялись в принципиально иной экономике. Услуги теперь составляют доминирующую долю ВВП. Больница или государственное ведомство не имеет таких же цепочек поставок, как производитель стали. Экономист Уильям Баумоль выявил ключевое ограничение в 1960-х годах — динамику, известную как «болезнь издержек Баумоля»: «застойные» секторы услуг сопротивляются повышению производительности, поскольку сильно зависят от человеческого взаимодействия. Эти секторы Баумоля — включая здравоохранение, образование, госуправление и строительство — составляют примерно 50% ВВП развитых экономик и остаются крайне устойчивыми к технологической трансформации.

Ловушка накладных расходов

Почему корпоративное внедрение буксует? Не из-за отсутствия технологий, а из-за накопленных организационных слоёв сложности.

Я разработал межстрановый показатель, называемый совокупным коэффициентом накладных расходов (Combined Overhead Ratio). Он охватывает государственные расходы, корпоративные коммерческие, общие и административные расходы (SG&A), а также издержки регуляторного комплаенса. В США этот показатель пересёк порог в 47% ВВП примерно в 2000 году. Выше этого порога рост ВВП устойчиво не превышал 2,5% — примерно вдвое меньше темпа, достигнутого, когда накладные расходы оставались ниже 35% в 1960-х годах.

Государственные расходы выросли до 36% ВВП, а корпоративные SG&A удвоились с 1980-х годов. По оценке Competitive Enterprise Institute, американские компании ежегодно тратят более 2 триллионов долларов только налаенс.

Мой анализ компаний S&P 500 по секторам и десятилетиям с 1985 по 2025 год показывает, что 73% наблюдений попадают в «ловушку накладных расходов», определяемую как рост SG&A на фоне снижения роста выручки. Как утверждает Джек Дорси из Block, корпоративная иерархия — это устаревший протокол маршрутизации информации. Большинство компаний, внедряющих сегодня ИИ, ставят более мощный двигатель в конный экипаж. Родственное обсуждение описывает ограничения подхода, при котором ИИ рассматривается лишь как более быстрая версия существующих систем.

ИИ иной, но барьеры — нет

ИИ принципиально отличается от предыдущих цифровых волн. Прежние технологии в основном упрощали обработку, передачу или отображение информации. ИИ рассуждает, принимает решения и создаёт. Это различие важно, потому что секторы Баумоля не испытывают нехватки информации — они насыщены необходимостью суждений. Они требуют диагностики, оценки и персонализации — именно тех возможностей, которые ИИ может усилить.

Однако барьеры для распространения остаются привычными. Более чем 40-летний опыт работы корпоративным руководителем и партнёром в сфере прямых инвестиций выявил повторяющийся паттерн.

В одной потребительской компании цифровизация обеспечила впечатляющий рост онлайн-канала, но не смогла масштабироваться на гораздо более крупный офлайн-бизнес: независимые дистрибьюторы отказались передавать данные о клиентах единой платформе. В здравоохранении внедрить цифровые инструменты врачам относительно просто. Создание сквозной цифровизации для улучшения клинических рабочих процессов гораздо сложнее — она запутана в управлении данными, требованиях комплаенса и асимметричной власти медицинских специалистов над менеджментом.

Это не единичные случаи. Они представляют многие бизнесы, в которых я участвовал лично. Опрос Writer среди корпоративного ИИ в 2026 году, проведённый совместно с Workplace Intelligence среди 2400 мировых руководителей, подтверждает этот паттерн в масштабе. 79% организаций сообщают о трудностях с внедрением ИИ — рост на двузначное число процентов с 2025 года. Кроме того, 54% топ-менеджеров говорят, что внедрение ИИ «разрывает их компанию на части».

Глубина и широта, а не скорость

Урок пятидесяти лет цифровых инноваций состоит в том, что скорость внедрения важна гораздо меньше, чем его глубина и широта. Потребительское распространение ChatGPT стало самым быстрым среди всех потребительских технологий в зафиксированной истории, однако оно не сдвинуло макроэкономических показателей.

Важно то, проникает ли ИИ в ключевые операции и ведёт ли к редизайну рабочих процессов — то есть глубина, — и распространяется ли трансформация за пределы компаний-звёзд в широкие секторы, на которые приходится большая часть занятости и ВВП — то есть широта. Судя по имеющимся данным опросов, именно за этими цифрами стоит следить: доля высокоэффективных компаний держится на уровне 6% второй год подряд, а сквозной редизайн рабочих процессов проведён лишь 21% внедривших. Движение этих показателей, а не headline-показатели внедрения, станет индикатором того, растёт ли глубина.

Исторические данные — от электрификации до последовательных цифровых волн — указывают на длительные сроки внедрения: как правило, более 10 лет, а нередко и несколько десятилетий. Как технология, ИИ развивается быстрее любого предшественника. Но организационная перестройка, необходимая для его усвоения, идёт в темпе человеческих институтов: медленно, болезненно и при жёстком сопротивлении.

Парадокс инноваций сохраняется потому, что технологии не развиваются, а потому, что институты не адаптируются. Общество увидит существенный экономический эффект только тогда, когда ИИ будет внедрён глубоко внутри предприятий и широко в крупных экономических секторах.

Мнения, выраженные в авторских материалах Fortune.com, являются исключительно мнениями их авторов и не обязательно отражают взгляды и убеждения Fortune.

Этот материал первоначально был опубликован на Fortune.com.