Более 90% российских компаний пока не получили системного экономического эффекта от внедрения искусственного интеллекта. Только 8% организаций фиксируют ощутимый рост выручки, снижение затрат или повышение продуктивности, тогда как 20% отмечают косвенные результаты. Таковы данные опроса аналитического портала «ИТ-инфраструктура», в котором приняли участие 140 руководителей ИТ-подразделений из финансового, промышленного, телекоммуникационного, госсектора и ИТ-сектора.
Наибольшая доля респондентов (45%) находится на стадии пилотов и локальных внедрений, где отдельные кейсы демонстрируют потенциал, но не масштабируются на всю организацию. Ещё 24% прямо указывают, что затраты на ИИ пока превышают измеримую пользу, а 29% компаний только планируют внедрение и не могут оценить его эффективность. Как отмечает Никита Векессер, лидер продукта Nova AI (Orion soft), «без системного подхода, четких KPI и закрепленной ответственности добиться реальной окупаемости невозможно».
Ключевое ограничение лежит не в плоскости технологий. 57% участников опроса называют главным препятствием внутренние процессы — сложные согласования, требования безопасности и комплаенса. 43% указывают на недостаточную готовность ИТ-инфраструктуры, включая вычислительные мощности, сети и системы хранения данных.
Интеграция ИИ требует комплексного подхода и сопоставима по сложности с внедрением ERP- или CRM-систем, подчеркивает Тимур Гумеров, инженер-исследователь ФГАУ «ЦИТ».
Бизнес всё более прагматично подходит к выбору технологий. В приоритете — решения, которые можно быстро внедрить и масштабировать. 68% респондентов считают ключевым фактором производительность и технологическую зрелость решений, а 64% — стоимость и окупаемость инвестиций. Поддержка экосистемы российских вендоров и соответствие требованиям регуляторов играют менее значимую роль — их отметили по 27% участников.
«Сегодня рынок делает выбор в пользу зрелых решений, которые можно быстро внедрить и масштабировать. Это снижает риски и ускоряет получение бизнес-эффекта», — отмечает Глеб Маркевич, ведущий менеджер продукта YADRO.
Вместо создания собственных уникальных платформ компании всё чаще отдают предпочтение готовым промышленным решениям. «Многие компаний осознают, что создание собственной инфраструктуры для ИИ экономически невыгодно. Они выбирают готовые решения, которые позволяют сократить сроки внедрения и снизить риски», — комментирует Александр Рожков, руководитель подразделения К2 НейроТех.
Переход к масштабному внедрению ИИ, по мнению участников опроса, будет зависеть от развития прикладных сценариев (автоматизация процессов, анализ данных, клиентский сервис) — с этим согласны 54% респондентов. 27% связывают развитие рынка с усилением государственной поддержки, 15% делают ставку на развитие отечественных инфраструктурных решений и моделей. Лишь 4% считают, что рынок пока опирается на точечные кейсы.
Роль государства в развитии ИИ уже заметна и будет усиливаться, отмечает Ольга Минеева, и.о. руководителя комитета по ИИ Ассоциации «Руссофт». «Государство активно стимулирует развитие ИИ через формирование спроса и применение различных мер поддержки. Это помогает компаниям быстрее адаптироваться к новым условиям и внедрять современные технологии», — подчеркивает она.
Дополнительным драйвером становится изменение отношения бизнеса к ИИ как к инструменту, а не эксперименту. По словам Евгения Мальцева, директора департамента развития ИТ ФГ БКС, «бизнесу уже недостаточно технологий как таковых — ключевым становится их прикладная ценность и способность масштабироваться внутри компании».
Таким образом, рынок ИИ в России переходит от стадии интереса к стадии прагматичного внедрения, где ключевым фактором успеха становится способность компаний выстраивать комплексный подход — от организационной готовности до выбора зрелых технологических решений — и быстро масштабировать успешные кейсы.
