Компания Nexign («Нэксайн») и информационно-аналитическое агентство TelecomDaily провели опрос о роли искусственного интеллекта в телеком-индустрии среди руководителей крупнейших операторов России и СНГ. Подавляющее большинство опрошенных (84%) считают ИИ и машинное обучение ключевым технологическим трендом в отрасли в ближайшие 3-5 лет. Главными барьерами для масштабирования ИИ-решений операторы считают неопределенность возврата инвестиций (ROI), высокую стоимость внедрения и отсутствие качественных данных.
Почти половина участников опроса (46%) рассказали, что уже активно используют ИИ-решения в промышленной эксплуатации. Это говорит о том, что операторы начинают воспринимать нейросети как часть операционной системы бизнеса, а не просто как «витринные технологии».
61% респондентов планирует инвестиции в ИИ в ближайшие годы, однако ожидания от влияния технологии на экономическую эффективность пока умеренные: около 75% респондентов прогнозируют сокращение своих затрат благодаря ИИ на 5–15%. Более высокий эффект ожидают лишь около 15%. Между тем порядка 10% опрошенных не ждут существенного эффекта.
Прагматичное отношение к ИИ отражается в планах операторов по капитальным расходам. Большинство опрошенных (52%) закладывает умеренное увеличение бюджета на ИИ в свою структуру капитальных затрат, 25% собираются оставить его без изменений, и только 24% хотят значительно повысить инвестиции. В целом можно констатировать, что ИИ прошел пик популярности и теперь оценивается через призму юнит-экономики и реальной способности снижать операционные затраты.
Фокус на прикладных проектах
Вектор применения ИИ-моделей в основном прикладной — работа с большими данными и клиентский сервис (по ~90%), маркетинг, кибербезопасность, борьба с мошенничеством (по ~80%), оптимизация сетей (~70%). Разработка новых продуктов с помощью ИИ пока в приоритете лишь у 38% респондентов.
Если говорить о конкретных бизнес-задачах, которые операторы решают или планируют решать с помощью нейросетей, то прежде всего это повышение качества обслуживания и снижение издержек — они ключевые для почти половины респондентов.
Снижение рисков (мошенничество, кибератаки) и повышение надежности сети ставят в приоритет ~25-40% опрошенных, прямой рост выручки — около 20%, ускорение вывода новых продуктов — примерно 10%.
Что мешает масштабированию ИИ
Главные барьеры лежат не в плоскости технологий: более 80% респондентов, говоря о сложностях, с которыми они сталкиваются при внедрении ИИ, обращают внимание на неопределенность возврата инвестиций. Высокую стоимость внедрения и эксплуатации отмечают примерно 75%. Почти столько же опрошенных указывают на отсутствие качественных данных. Многие топ-менеджеры операторов России и СНГ отмечают, что качество данных и дисциплина управления данными — серьезная проблема для внедрения ИИ: основные трудозатраты приходятся не на обучение моделей, а на сбор, очистку и верификацию данных.
Сложность интеграции с существующим ИТ-ландшафтом и дефицит экспертизы отмечают по 65% респондентов. Также они указывают на недостаток готовых отраслевых решений (43%) и недоверие к уровню безопасности данных (38%). Отдельно выделяется «человеческий фактор»: сопротивление персонала и менеджмента (21%). По мере того, как ИИ будет продвигаться от периферийных задач к ключевым бизнес-процессам, значимость этих барьеров будет только расти.
Изменение бизнес-модели и подходы к внедрению
2025 год стал точкой, когда крупные телеком-операторы сформировали свои цифровые контуры с интегрированными ИИ-решениями. На горизонте 2026–2028 гг. можно ожидать усиления межотраслевой интеграции: операторские экосистемы, финансовые сервисы, облачные платформы и ИИ-решения будут связываться через обмен данными, API, совместные сервисные модели. Это приведет к формированию единого клиентского профиля и сквозных пользовательских сценариев.
На телеком-рынке России и СНГ преобладает комбинированная модель реализации ИИ-инициатив. Ее приоритетные направления включают партнерства с облачными провайдерами (65%), приобретение ИТ-систем с поддержкой ИИ (63%), внутреннюю разработку (63%) и покупку лицензий внешних вендоров (62%). Аутсорсинг на основе машинного обучения (ML-as-a-Service) выбирают 37%. Приобретение стартапов остается нишевой стратегией (10%).
Главное изменение в бизнес-модели — операторы начинают монетизировать накопленную ИИ-экспертизу, выводя ее на внешний рынок и трансформируясь в поставщиков ИИ-инфраструктуры.
«В целом применение искусственного интеллекта в телекоме выходит из плоскости экспериментов и становится частью операционной модели. При этом операторы фокусируются на конкретных сценариях с понятной отдачей. Главным вызовом для них становится способность выстроить управление данными и интегрировать ИИ в существующий ИТ-контур без существенного роста издержек», — комментирует Сергей Карпов, первый заместитель генерального директора Nexign.
