La mijlocul lui 2025, inițiativa NANDA a MIT a publicat un studiu a cărui cifră principală a devenit între timp cea mai citată din industrie: dintre proiectele-pilot de AI generativ analizate în companii, aproximativ 95% nu au produs niciun impact măsurabil asupra contului de profit și pierdere. Cercetarea din spatele cifrei – interviuri cu lideri de companii, sondaje în rândul angajaților și o analiză a circa 300 de implementări publice de AI – a pus un număr pe ceva ce practicienii spuneau în șoaptă de doi ani. Instrumentele arată bine în demonstrații. Companiile nu se schimbă.
Cifra a devenit virală pentru că sună ca un verdict asupra tehnologiei. Citiți studiul și veți vedea că nu este deloc așa. Este un verdict asupra felului în care tehnologia este cumpărată, delimitată și integrată. Distincția contează, pentru că o problemă de tehnologie ar fi treaba altcuiva să o rezolve. O problemă de achiziție și de proces este a dumneavoastră – ceea ce înseamnă că poate fi și rezolvată.
95%
dintre proiectele-pilot de AI generativ nu au produs niciun impact măsurabil asupra contului de profit și pierdere
67%
dintre proiectele cu partener au ajuns la o funcționare reușită, față de 22% dintre construcțiile interne
90 de zile
de la pilot la implementare completă, pentru organizațiile care au trecut cel mai repede
Ce au în comun cele 95% eșuate
Autorii studiului numesc decalajul dintre adoptare și transformare „GenAI Divide". De o parte: experimentare aproape universală. De cealaltă: o minoritate restrânsă care extrage valoare reală. Patru tipare separă cele două tabere – și niciunul nu ține de calitatea modelelor.
Banii au mers către departamentul greșit.
Mai mult de jumătate din bugetele de AI din setul de date au curs către proiecte-pilot de vânzări și marketing – cazurile de utilizare vizibile, prezentabile. Randamentele măsurabile au apărut, în schimb, în munca de back-office: procesarea documentelor, fluxurile de conformitate, operațiunile interne. Locurile pe care nimeni nu le prezintă în ședința de consiliu sunt locurile în care cifrele chiar se mișcă.
Instrumentele nu au putut învăța afacerea.
MIT descrie un „decalaj de învățare": sisteme care performează într-o demonstrație controlată, dar nu pot reține contextul, nu se adaptează la feedback și nu se pot conecta la datele de care ar avea nevoie în producție. Un instrument căruia trebuie să-i predai afacerea de la zero la fiecare sesiune nu este un angajat. Este un truc de petrecere cu abonament.
Proiectele cu parteneri au reușit de aproximativ trei ori mai des decât construcțiile interne.
Proiectele care au combinat cunoașterea internă cu experiența externă de implementare au ajuns la o funcționare reușită mult mai des decât construcțiile interne făcute doar de IT – studiul plasează cele două rate la aproximativ 67% față de 22%. Nu pentru că echipelor interne le-ar lipsi priceperea, ci pentru că integrarea este o disciplină în sine, iar majoritatea organizațiilor o exersează o singură dată. Un partener de implementare o exersează săptămânal.
Nimeni nu a definit ce înseamnă succesul.
Acesta este tiparul discret – și, în opinia noastră, cel decisiv. Un proiect-pilot fără un criteriu de succes scris nu poate eșua – și, prin urmare, nici nu poate reuși. Pur și simplu rulează până se epuizează entuziasmul sau bugetul. Când cercetătorii MIT au analizat ce au în comun cei 5% care au reușit, au găsit inițiative delimitate strâns, cu un punct de durere concret, un flux de lucru concret și un rezultat măsurabil convenit înainte de începerea lucrului.
Constatarea despre viteză cu care nu face nimeni reclamă
Îngropat în aceeași cercetare stă un rezultat care a primit doar o fracțiune din atenția titlului: organizațiile care au trecut cel mai repede de la pilot la implementare completă au făcut-o în aproximativ 90 de zile, în timp ce cele mai lente au avut nevoie de nouă luni sau mai mult. Ce le-a diferențiat nu a fost bugetul și nici numărul de angajați. Cele rapide aveau lanțuri scurte de decizie, un proces cu un responsabil clar și pe cineva care simțea personal costul fluxului defect. Cele lente aveau comitete, proiecte-pilot în paralel și nicio persoană al cărei nume să fie legat de rezultat.
Lama taie în ambele sensuri, indiferent de mărimea companiei. O firmă mică are profilul rapid din oficiu – și îl risipește în clipa în care aleargă după trei instrumente deodată. O organizație mare are profilul lent din oficiu – și scapă de el în clipa în care unei echipe i se permite să ducă un proiect bine delimitat până la capăt, înainte ca ceva să fie extins. Cercetarea este tranșantă aici: organizațiile care rulau cele mai multe proiecte-pilot finalizau cele mai puține.
Ce fac de fapt cei 5%
Reduceți studiul la lecțiile lui practice și rămâne o listă scurtă. Se citește mai puțin ca o strategie de AI și mai mult ca o disciplină inginerească obișnuită – și exact acesta este punctul.
Pornesc de la proces, nu de la instrument.
Proiectele eșuate au început cu o tehnologie în căutarea unei aplicații. Cele reușite au început cu un blocaj – un flux concret în care orele, erorile sau timpul de procesare pot fi numărate – și au ales instrumentele la final. Dacă procesul nu este cartografiat, automatizarea automatizează haosul.
Scriu mai întâi cifra.
Ore economisite pe săptămână. Rata de eroare înainte și după. Zile de procesare eliminate. Un criteriu convenit în scris înainte de construcție face două lucruri: forțează o delimitare onestă și face rezultatul verificabil de cineva care nu are niciun interes în reputația proiectului. Un partener care refuză să semneze o cifră înainte de construcție vă spune ceva despre încrederea lui în rezultat.
Integrează în sistemele care rulează deja.
Proiectele care au supraviețuit erau ancorate în ERP, în CRM, în softul de contabilitate – acolo unde munca se întâmplă cu adevărat. Cele care au murit trăiau într-un tab separat. Un instrument care le cere oamenilor să-și părăsească fluxul de lucru ca să-l folosească va fi abandonat în prima săptămână aglomerată – și fiecare săptămână este o săptămână aglomerată.
Măsoară după, și publică ce găsesc.
Inclusiv ratările. Studiul notează că încrederea utilizatorilor s-a prăbușit cel mai repede în jurul instrumentelor ale căror rezultate promise nu au fost niciodată verificate. Măsurarea nu este birocrație; este mecanismul prin care al doilea proiect se aprobă mai ușor decât primul.
Întrebarea incomodă pentru următorul dumneavoastră furnizor
Dacă există o singură lecție practică, aceasta este o întrebare: „Care este criteriul de succes scris – și ce se întâmplă dacă nu-l atingem?"
Un furnizor care vinde o demonstrație va răspunde cu funcționalități. Un partener care vinde un rezultat va răspunde cu o cifră, o metodă de măsurare și o dată. Rata de eșec de 95% este, în esență, o piață plină de răspunsuri din prima categorie, cumpărate de clienți care aveau nevoie de a doua.
Tehnologia funcționează. Studiul MIT, în ciuda titlului sumbru, documentează companii care extrag valoare substanțială din aceleași modele la care are acces toată lumea. Diferența nu a fost niciodată modelul. A fost dacă cineva din încăpere putea spune, într-o singură propoziție, ce trebuia să schimbe sistemul – și putea dovedi ulterior că a schimbat.
Surse: MIT NANDA, „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" (iulie 2025); relatări despre studiu în Fortune și Forbes (august 2025). Cifrele sunt citate așa cum apar în studiu și în relatările despre acesta.
