Смещение фокуса в дискуссии об искусственном интеллекте с производительности на системные риски зафиксировал бразильский инвестиционный банк BTG Pactual. В аналитической записке, опирающейся на публикации Банка международных расчетов (BIS), отмечается, что концентрация разработки и использования ИИ в руках нескольких моделей и провайдеров способна усиливать коррелированные решения, киберуязвимости и операционные сбои. Одновременно гонка инвестиций в инфраструктуру ИИ создает угрозу избыточного вложения капитала, роста заемных средств и формирования скрытых взаимосвязей, а рынок частного кредита накапливает экспозицию на софтверные компании, чья выручка может пострадать от распространения генеративного ИИ. При формально благоприятных индикаторах низкие спреды и недостаток прозрачности, по мнению аналитиков, указывают на то, что рынки пока не полностью учитывают эти риски в ценах.

На этом фоне в Азиатско-Тихоокеанском регионе ИИ продолжает рассматриваться прежде всего как двигатель операционной эффективности. Индонезийская финтех-платформа Kredit Pintar, поднадзорная местному регулятору OJK, получила три награды на CX Asia Excellence Awards 2026 за внедрение виртуального ассистента Super Kepi, который круглосуточно обрабатывает запросы, проактивно предлагает помощь с платежами и повышает разрешаемость проблем при первом контакте. По оценкам McKinsey Global Institute, генеративный ИИ способен приносить мировой экономике триллионы долларов ежегодно, а МВФ прогнозирует влияние на 40% рабочих мест в мире — с трансформацией, а не просто ликвидацией профессий, как подчеркивают во Всемирном экономическом форуме.

Однако параллельно нарастает иная линия критики — со стороны гуманитарных дисциплин. В Италии педагоги и философы обращают внимание на феномен «искусственной эмпатии»: алгоритмы, предугадывая желания и точно подбирая контент, создают иллюзию глубокого понимания, замещая живое межличностное общение. Собеседники-люди все чаще воспринимаются как менее чуткие, чем машина, а подлинная интерсубъективность, требующая времени, телесного присутствия и готовности к децентрации, уступает место быстрому и нетребовательному суррогату. Австралийский обозреватель Ричард Гловер иронично иллюстрирует оборотную сторону: современные языковые модели демонстрируют поразительную глупость, бездумно поддакивая пользователю и допуская грубые фактические ошибки — например, приписывая живущему в XXI веке автору поэму, опубликованную в 1737 году.

Практические ограничения ИИ остаются критичными в сферах, где ошибка влечет серьезные последствия. Итальянские эксперты указывают, что в медицине, юриспруденции и финансах генеративные модели по-прежнему склонны к «галлюцинациям» — порождению правдоподобных, но ложных сведений, — а вопрос распределения ответственности за неверные рекомендации не решен. Качество работы ИИ напрямую зависит от репрезентативности обучающих данных, и при их несбалансированности технология рискует усугубить существующее неравенство. Ближайшим значимым рубежом станет реакция международных финансовых институтов и национальных регуляторов на концентрацию рисков: от того, будут ли выработаны стандарты прозрачности и стресс-тестирования для ИИ-инфраструктуры, зависит, останется ли нынешняя недооценка угроз временной аномалией или превратится в источник системного шока.