Новость
Компания «Инфосистемы Джет» совместно со Smart Ranking провела исследование уровня зрелости крупного российского бизнеса в области искусственного интеллекта. Авторы изучили, как отечественные компании внедряют большие языковые модели и ИИ-агентов, а также проанализировали приоритетные сценарии автоматизации, барьеры для запуска подобных проектов и их последующего масштабирования. Результаты показали, что почти весь крупный бизнес уже активно использует технологию генеративного ИИ, однако проявляет заметную осторожность в отношении полноценных ИИ-агентов — прежде всего из-за высокой стоимости внедрения и недостаточной готовности собственной инфраструктуры.
На мировом рынке искусственный интеллект в корпоративном секторе уже давно стал массовой практикой: согласно данным глобального исследования McKinsey State of AI 2025, 88% компаний применяют ИИ как минимум в одной бизнес-функции. Высоким спросом пользуются и ИИ-агенты — по меньшей мере об экспериментах с автономными решениями сообщают 62% международных организаций.
Согласно результатам исследования, Россия в целом подтверждает общемировой тренд. Большие языковые модели (LLM) используют или тестируют в пилотном режиме 86% отечественных компаний, при этом 53% организаций уже прошли стадию пилотирования и полностью вывели решения на базе генеративного ИИ в промышленную эксплуатацию.
Определенной популярностью пользуются и полуавтономные ИИ-агенты, требующие постоянного участия и контроля со стороны человека, — о соответствующих проектах сообщают 59% опрошенных организаций. А вот полностью автономные и мультиагентные решения в корпоративном секторе пока только начинают развиваться: их внедряют 25% и 23% компаний соответственно.
Впрочем, массовое освоение генеративного ИИ и активные эксперименты с автономными решениями пока не привели к настоящему буму ИИ-агентов в корпоративной среде. Как показало исследование, чем больше автономности требует конкретное агентное решение, тем реже оно встречается в реальной промышленной эксплуатации. Так, полуавтономные агенты уже работают в продакшене у 15% компаний, тогда как автономные и мультиагентные системы — лишь у 8% организаций в каждой из категорий.
Почти половина крупных компаний (44%) вовсе отказывается от внедрения ИИ-агентов из-за недостаточной зрелости внутренних процессов, инфраструктуры данных и сложностей, связанных с интеграцией искусственного интеллекта в существующие корпоративные системы.
«Ценность ИИ-агентов напрямую зависит от AI-Ready-инфраструктуры: систематизированных и оцифрованных процессов компании, качества и количества данных, а также интеграций с корпоративными системами заказчика. Gartner уже сейчас прогнозирует, что компании могут отказаться от 60% ИИ-проектов из-за неготовности данных, — отметил Максим Андрианов, директор дирекции по разработке и внедрению ПО компании «Инфосистемы Джет». — Без данных искусственный интеллект не приносит ожидаемого экономического эффекта, так как автоматизирует лишь небольшую часть процессов — не более 5%».
Одним из главных барьеров на пути внедрения искусственного интеллекта для 58% компаний остается высокая стоимость серверного оборудования. Еще 56% респондентов называют в числе ключевых препятствий юридические риски, связанные с использованием ИИ-технологий.
Среди прочих барьеров внедрения ИИ в корпоративный контур опрошенные также назвали ограниченность инвестиционных бюджетов (42%) и острый дефицит квалифицированных экспертов (40%). Отсутствие в компании выраженных ИИ-лидеров, по данным исследования, дополнительно провоцирует сопротивление со стороны рядовых сотрудников — об этом сообщили 17% респондентов.
Если пилотный проект все же удается запустить, на первый план неизбежно выходит вопрос его экономической целесообразности. Согласно результатам исследования, устойчивого экономического эффекта от внедрения искусственного интеллекта не видят 46% компаний. Поскольку сама технология пока не достигла достаточной зрелости в корпоративном секторе, отсутствие ощутимой финансовой отдачи от ИИ остается общемировой проблемой — для сравнения, по данным McKinsey, лишь 39% организаций в мире фиксируют реальное влияние ИИ на показатель EBIT компании.
Еще по 40% респондентов указали, что не могут масштабировать успешные пилотные проекты из-за отсутствия ответственного владельца продукта или процесса, а также из-за нестабильного качества самих ИИ-решений, включая проблему галлюцинаций моделей.
Быстрее всего технологии искусственного интеллекта приживаются там, где уже существует достаточный цифровой след, операции носят повторяющийся характер, а результат работы поддается проверке. Согласно данным опроса, безусловными лидерами по внедрению ИИ остаются контакт-центры и служба поддержки клиентов — технологию здесь используют 75% компаний. В сфере аналитики и BI ИИ применяют 63% организаций, а в ИТ-службах и сервис-десках — 60%.
Оценка реального эффекта от внедрения складывается в схожую, но не полностью идентичную картину. Наиболее заметную отдачу респонденты видят в работе с корпоративными знаниями на основе технологии поиска с дополненной генерацией (RAG) — этот сценарий назвали 63% опрошенных. Далее следуют поддержка клиентов и сотрудников (60%) и анализ входящих обращений и заявок (54%).
Интерес к полноценным ИИ-агентам в бизнес-среде уже вполне сформировался: по результатам опроса, свыше 60% компаний в том или ином виде изучают возможности автономных и мультиагентных систем. При этом почти половина опрошенных организаций планирует в дальнейшем увеличить объем инвестиций в развитие искусственного интеллекта.
Тем не менее в ближайшие несколько лет развитие корпоративного ИИ, по всей видимости, будут определять именно те сценарии, которые обладают понятной и просчитываемой экономикой. Полноценные ИИ-агенты требуют от компании значительно большего, чем простой доступ к новой языковой модели, — необходимы качественные данные, готовые интеграции с корпоративными системами, механизмы контроля, доверие со стороны бизнеса, назначенный владелец процесса и доказанный на практике экономический эффект.
Все это позволяет говорить о том, что значительную роль во внедрении корпоративного ИИ в дальнейшем займут именно те компании, которые не просто разрабатывают ИИ-решения, но и параллельно выстраивают полноценную AI-Ready-инфраструктуру для их применения.