# Чому компанії не знають, як насправді використовують їхній ШІ > За даними MIT Tech Review, платформи публікують вигідні цифри зростання, а опитування про використання ШІ їм суперечать — повної картини немає. - Опубліковано: 18 серпня 2026 р. (2026-08-18T12:37:51.587103+00:00) - Розділ: AI-дослідження - На основі публікації: [MIT Tech Review](https://www.technologyreview.com/2026/08/18/1142226/how-people-use-ai/) - Видання: AiiN (https://aiin.news) - URL: https://aiin.news/article?slug=%D1%87%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D1%96%D1%97-%D0%BD%D0%B5-%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%8E%D1%82%D1%8C-%D1%8F%D0%BA-%D0%BD%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B4%D1%96-%D0%B2%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2%D1%83%D1%8E%D1%82%D1%8C-%D1%97%D1%85%D0%BD%D1%96%D0%B9-%D1%88%D1%96 --- OpenAI востаннє публічно називала показник тижневої аудиторії ChatGPT на рівні кількасот мільйонів людей — і на цьому загальнодоступні дані про реальне використання моделі фактично закінчуються. [За даними MIT Tech Review](https://www.technologyreview.com/2026/08/18/1142226/how-people-use-ai/), ні дослідники, ні самі розробники моделей досі не мають надійної картини того, що саме ці мільйони людей роблять із чат-ботами день у день: чи це швидке запитання про рецепт, чи повноцінний робочий процес, який замінює годину найманої праці. Проблема не в тому, що даних мало. Навпаки — компанії на кшталт OpenAI, Anthropic і Google щомісяця публікують нові цифри: кількість активних користувачів, обсяг повідомлень, розподіл запитів за категоріями. Але кожна з цих метрик описує зручний для компанії зріз, а не повну картину. А незалежні опитування, які мали б цю картину доповнити, регулярно суперечать одне одному й самим платформним даним — залежно від методології, частка людей, що «користуються ШІ», у різних дослідженнях може відрізнятися в рази. Для AI-білдерів це не абстрактна методологічна суперечка. Якщо ринок не може узгодити навіть базове питання «скільки людей і як саме користуються ШІ», то будь-яке рішення про пріоритизацію фічі, ціноутворення чи оцінку конкурента спирається на дані, які варто сприймати з обережністю. ## Чому цифри від великих ШІ-компаній нічого не пояснюють? Тому що weekly active users і кількість повідомлень — це метрики зростання, а не метрики використання. Компанія зацікавлена показувати динаміку для інвесторів і партнерів, а не диференціювати користувача, який поставив одне питання за місяць, від того, хто щодня прогонятиме через модель десятки задач у робочому процесі. [Виручка Anthropic зросла в сім разів](https://aiin.news/article?slug=виручка-anthropic-зросла-в-сім-разів-arr-перевищив-65-млрд) за останній рік — і саме тому в компанії немає стимулу публікувати деталізовану телеметрію, яка могла б показати, наскільки нерівномірно розподілене реальне використання її продуктів. Внутрішні дані про глибину й повторюваність сесій лишаються власністю самих розробників моделей і майже ніколи не проходять незалежний аудит. ## Чи можна довіряти опитуванням про використання ШІ? Лише частково. Самозвітні опитування страждають від того, що люди не завжди усвідомлюють, коли саме вони «користуються ШІ» — генеративні моделі вже вбудовані в пошук, поштові клієнти, редактори коду й клієнтську підтримку, часто без окремого бренду. Респондент, який щодня отримує AI-згенеровану відповідь пошуковика, цілком може відповісти «ні» на пряме запитання про використання чат-ботів. Це системно занижує одні оцінки й одночасно завищує інші — залежно від того, як саме сформульоване питання в анкеті. ## Що приховує тіньове використання ШІ на роботі? Тіньовий ШІ (shadow AI) — так називають використання співробітниками особистих акаунтів у ChatGPT, Gemini чи Claude для робочих задач в обхід корпоративних інструментів і контролю IT-відділу. Найбільший сліпий кут для компаній — саме тут: IT-відділ бачить кількість виданих ліцензій на офіційний корпоративний ШІ-інструмент, але не бачить, скільки людей просто відкривають персональний акаунт у браузері, щоб швидше написати звіт чи код. Офіційна статистика «впровадження ШІ в компанії» в такому разі вимірює закупівлю, а не реальну поведінку — і, ймовірно, суттєво недооцінює фактичний масштаб використання генеративних моделей у робочих процесах. Для команд, що продають корпоративні AI-інструменти, це означає одне: дашборд adoption-метрик власного продукту показує лише частину реальної картини попиту. ## Що з цього випливає для AI-білдерів — погляд AiiN Наша теза проста: поки індустрія не має спільного стандарту вимірювання використання ШІ, будь-яка команда, що будує AI-продукт, отримує перевагу від власних, прямих і чесних даних — навіть недосконалих — над орієнтацією на публічні заяви конкурентів чи узагальнені опитування. Практично це означає: - Вимірюйте завершення конкретної задачі всередині вашого продукту, а не факт відкриття чату — саме розрив між «спробував» і «довів до результату» показує реальну цінність. - Просіть у користувачів явний дозвіл на логування сесій замість того, щоб покладатися на постфактум-опитування — це дає менше даних, зате точніші. - Ставтеся до тіньового використання персональних AI-акаунтів співробітниками не як до проблеми безпеки, яку треба заблокувати, а як до сигналу незадоволеного попиту, який варто перехопити власним інструментом. ## Чи публікують OpenAI та Anthropic реальні дані про те, як люди користуються моделями? Частково. Обидві компанії періодично випускають агреговану статистику — наприклад, розподіл запитів за професіями чи типами задач. Але це вибіркові зрізи із власних архівів, підготовлені самою компанією, а не незалежна телеметрія, яку можна перевірити ззовні. ## Чому різні опитування про використання ШІ дають різні цифри? Бо формулювання питання визначає відповідь. Один і той самий користувач може відповісти по-різному залежно від того, чи запитання згадує конкретний бренд чату, чи запитує про «інструменти з генеративним ШІ» загалом — а частина аудиторії просто не ідентифікує вбудований у звичний сервіс ШІ як окремий продукт. --- Теги: AI, ШІ, OpenAI, Anthropic, дані, дослідження Джерело: AiiN — https://aiin.news/article?slug=%D1%87%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D1%96%D1%97-%D0%BD%D0%B5-%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%8E%D1%82%D1%8C-%D1%8F%D0%BA-%D0%BD%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B4%D1%96-%D0%B2%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2%D1%83%D1%8E%D1%82%D1%8C-%D1%97%D1%85%D0%BD%D1%96%D0%B9-%D1%88%D1%96. Цитуючи, посилайтесь на канонічний URL.