85,5 млн запросов, 135 тыс. организаций: что Perplexity узнала о реальном ROI enterpris... — 8 июня 2026 г. в 07:55:02.690
85,5 млн запросов, 135 тыс. организаций: что Perplexity узнала о реальном ROI enterprise-продуктов Команда Perplexity опубликовала отчет по итогам анализа 85,5 миллионов enterprise-запросов к ассистенту за последние 12 месяцев — из выборки в 135 тысяч организаций. 18% этих запросов оказались техническими: траблшутинг, настройка облака, сетей, работа с корпоративным софтом. То есть ровно то, что в традиционной модели идет в тикет-систему ИТ-поддержки — но туда не попало. Что показывает совмещение с ROI-отчетами вендоров Интересное начинается при совмещении этих данных с маркетинговыми ROI-отчетами вендоров. Платформы, которые в commissioned-исследованиях Forrester TEI демонстрируют трехзначный ROI, одновременно лидируют и по объему технических вопросов от пользователей. Количество упоминаний в запросах Perplexity: ➡ Databricks — 271 тысяча ➡ Excel — 193 тысячи ➡ AWS — 132 тысячи ➡ Azure — 109 тысяч ➡ Slack — 34 тысячи ➡ Snowflake — 30 тысяч Чем глубже продукт интегрирован в работу, тем больше трения он создает — и тем активнее это трение обходит тикет-систему. Проблема: Forrester TEI не видит эти вопросы Forrester TEI измеряет то, что попало в очередь. Вопросы, разрешенные через AI-ассистент, письмо коллеге или ответ в чате, в модели не учитываются. Perplexity показывает, что при пересчете Forrester-композитов с учетом этого скрытого объема цифры меняются заметно: 1️⃣ Slack: исходный ROI 325% → пересчитанный более 500% 2️⃣ Databricks: исходный ROI 417% → пересчитанный более 600% 3️⃣ Snowflake: исходный ROI 354% → пересчитанный 550% При консервативной оценке в 100 запросов на seat у крупных компаний уплифт меньше, но порядок сохраняется. То есть ROI, на который опирались процурмент и ИТ-финансы при закупке, систематически недооценивает реальную отдачу продукта. Симметричное следствие Если коммерческие TEI-исследования занижают ROI, они занижают и реальный объем поддержки, который продукт требует от организации. В данных Perplexity: ▪ Slack-треды идут медианой по 13 запросов и 45 минут — вдвое интенсивнее обычных технических сессий ▪ Databricks дает 74% возврата пользователей в течение месяца Snowflake — 60% Это не претензия к AI-ассистенту, а картина того, насколько enterprise-стек требует постоянной навигации и обходных путей, невидимых для capacity-planning и бюджетирования ИТ-поддержки. Что это значит для ИТ-команд и процурмента Логи AI-запросов становятся первоклассным источником ИТ-телеметрии — картой, где: ▪ документация не закрывает пробелы ▪ онбординг не отрабатывает ▪ вендорские обещания встречаются с реальной сложностью продукта Для процурмента и ИТ-финансов это сигнал. Оценивать платформенные инвестиции по цифрам, которые покрывают только часть поддержки, пора прекратить. #tech_inside