В среднем +20% к EBITDA за три года и 3 доллара дополнительной EBITDA на каждый вложенный. Две трети компаний сосредоточились максимум на трёх направлениях. Разбираем, что общего у этих компаний и какие у выборки ограничения.
28 августа 2026 года в McKinsey Quarterly вышла статья о том, как устроены компании, которые стабильно зарабатывают на ИИ. Авторы изучили 20 крупных компаний: смотрели дорожные карты трансформации и финансовые результаты, говорили с руководителями.
В выборке нет технологических звёзд из заголовков. Это большие традиционные бизнесы: Freeport-McMoRan, LATAM Airlines, DBS Bank, Toyota.
Экономика трансформации
Цифры относятся только к этим 20 компаниям.
| Показатель | Значение |
|---|---|
| Прирост EBITDA через три года, в среднем | 20% |
| Дополнительная EBITDA в год на $1 разовых инвестиций | $3 |
| Выход на положительный денежный поток | один-два года |
| Полный эффект | три-четыре года |
| Объём инвестиций | от $50 млн до более $200 млн |
| Компании, которые выбрали не больше трёх направлений | две трети |
Что у них общего
Авторы выделяют несколько общих черт.
- •Фокус на точках, где небольшое улучшение даёт заметные деньги. У Freeport это выход продукта и пропускная способность, у LATAM клиентский опыт.
- •Система из нескольких решений. Toyota соединила машинное обучение для прогнозов, агентов в помощь планировщикам и прозрачность цепочки поставок для дилеров. В систему входят и нетехнические части: качество данных, новые правила работы, пересмотр мотивации.
- •Очерёдность, при которой первые результаты оплачивают дальнейший путь.
- •Повторное использование. Freeport выяснила, что 60% системы переносится между заводами без изменений, а 40% требует местной настройки.
Отдельный пример про данные. В 2018 году DBS тратила на разработку и запуск одной модели от 15 до 18 месяцев: данные лежали в разных подразделениях, и месяцы уходили на доступ. К 2023 году, после создания единой платформы данных, срок сократился до двух-трёх месяцев.
Как это сходится с данными BCG
В той же статье McKinsey приводит цифру из своего отчёта State of AI: 94% компаний значимой ценности от ИИ пока не создали. BCG месяцем позже сообщила, что ценность получает почти половина.
Противоречия здесь нет, планки разные. У BCG в долю входят компании, которые масштабируют ИИ с результатом выше среднего. У McKinsey речь о значимом эффекте на уровне всего бизнеса. Разбор цифры BCG есть в заметке «Год назад ценность от ИИ видели 5% компаний».
Что важно помнить о данных
Двадцать компаний отобраны по успеху, это подборка лучших случаев. Средние по ней нельзя переносить на рынок. McKinsey продаёт услуги по таким трансформациям, и это стоит учитывать при чтении.
Что это значит для малого бизнеса Казахстана
Разбор для небольших компаний мы вынесли в отдельную статью: с данными Бюро национальной статистики по применению ИИ в Казахстане, требованиями закона об ИИ и мерами поддержки. «Что исследования BCG и McKinsey значат для малого бизнеса Казахстана»