В 2023 году технический писатель Иван Богданов попросил ChatGPT помочь со списком литературы для ВКР. Модель оформила 55 источников по ГОСТ, разнесла их по категориям и расставила по алфавиту. Проблема была одна: ни одного из этих источников не существовало. Позже, когда Богданов собрал реальные материалы, ChatGPT смог оформить уже существующий список как надо. Этот случай хорошо показывает, как работает разрыв между ожиданиями и реальностью: инструмент справляется с рутиной, но не заменяет проверку фактов.
С тех пор прошло три года, и спор о том, что генеративные модели дают, а что отнимают, только усилился. Разработчики обещают всё больше, противников технологии становится всё больше, а разобраться, где проверяемые факты, а где эмоции, стало сложнее. Начать имеет смысл с того, что можно посчитать, — с масштаба явления.
| Источник и год | Показатель (%) | Что измеряли |
|---|---|---|
| U.S. Census BTOS, февраль 2024 | 5,4 | Использование за предыдущие две недели, экспериментальная статистика |
| ONS, Великобритания, 2023 | 9 | Только постоянное применение в рабочих процессах, пилоты и пробы не засчитываются |
| Statistics Canada, II квартал 2025 | 12,2 | Любое использование за последние двенадцать месяцев |
| Eurostat, EU-27, 2025 | 19,95 | Предприятие от десяти сотрудников назвало хотя бы одну технологию из закрытого списка |
| OECD, 2025 | 20,2 | Свод национальных обследований |
| IBM Global AI Adoption Index, 2024 | 42 | Ответы руководителей организаций от тысячи сотрудников |
| McKinsey State of AI, 2025 | 71 | Самоотчёт, регулярное использование генеративных моделей в любом виде |
Реальное количество компаний, использующих ИИ, неизвестно. Оценки разнятся от 5,4% в обследовании Бюро переписи США (BTOS, февраль 2024) до 78% в отчёте Stanford HAI ИИ Index 2025. Причина — в методологии. Официальная статистика опрашивает предприятия, но не все готовы рассказывать, что и как они используют. Модели, развёрнутые на собственном оборудовании, не оставляют следов у поставщиков услуг, поэтому посчитать их со стороны невозможно.
По данным Eurostat, доля предприятий ЕС, использующих ИИ, выросла с 8% в 2023 году до 19,95% в 2025-м, причём основной скачок пришёлся на последние два года.
Вот несколько примеров. U.S. Census BTOS (февраль 2024) показал 5,4% — использование за предыдущие две недели, экспериментальная статистика. ONS (Великобритания, 2023) — 9%, только постоянное применение в рабочих процессах, пилоты и пробы не засчитываются. Statistics Canada (II квартал 2025) — 12,2% любого использования за последние двенадцать месяцев. Eurostat (EU-27, 2025) — 19,95% предприятий от десяти сотрудников назвали хотя бы одну технологию из закрытого списка, куда входят распознавание речи, машинное обучение и складские роботы, а не только языковые модели. OECD (2025) — 20,2% по сводке национальных обследований. IBM Global ИИ Adoption Index (2024) — 42%: опрос руководителей организаций от тысячи сотрудников, заказанный IBM, которая продаёт корпоративные системы на основе ИИ. McKinsey State of ИИ (2025) — 71% самоотчёт о регулярном использовании генеративных моделей в любом виде.
Разница между верхней и нижней границей огромна. Официальная статистика стремится поймать использование ИИ на уровне интегрированных в рабочий процесс механизмов, а опросы отражают вообще любое использование, вплоть до личной подписки одного из сотрудников, о которой больше никто не знает. Помимо всего прочего, компании, участвующие в создании и продвижении ИИ-инструментов, хотят создать впечатление ажиотажного спроса на их продукт.
Посмотрим внимательнее на данные Eurostat, которые собираются с 2018 года и делятся по предприятиям и отраслям. В 2018 году доля предприятий ЕС, использующих ИИ, составляла около 6%. В 2023-м — 8%, впервые применили единую методологию. В 2024-м — 13,48% (+5,48 п.п.), в анкету добавили вопрос про генеративные модели. В 2025-м — 19,95% (+6,47 п.п.). Двукратный прирост пришёлся на два последних года. Степень использования ИИ также значительно отличается в зависимости от размера компании: микро-предприятия (1–9 сотрудников) в Евросоюзе не измеряются, а в США по BTOS (2024) данные по ним отсутствуют.
Эти цифры показывают, что ажиотаж вокруг ИИ имеет под собой измеримую основу: использование растёт, но не так равномерно и не так масштабно, как можно подумать из заголовков. Официальная статистика даёт более консервативные оценки, а опросы, особенно заказанные вендорами, — более оптимистичные. Для читателя, который хочет понять реальную картину, важно смотреть на методологию: что именно измеряли, за какой период и кто проводил исследование.
