Новость
Более 90% российских компаний пока не получили системной отдачи от внедрения искусственного интеллекта и остаются на стадии пилотных проектов или экспериментов. При этом ключевыми барьерами внедрения становятся не технологии, а внутренние процессы компаний и организационная готовность. К таким выводам приводят данные опроса, проведенного аналитическим порталом «ИТ-инфраструктура» среди 140 руководителей ИТ-подразделений компаний из финансового, промышленного, телекоммуникационного, госсектора и ИТ-сектора. В рамках опроса участники могли выбирать несколько вариантов ответа.
Картина распределения ответов показывает, что рынок находится в переходной фазе. Только 8% компаний уже фиксируют ощутимый экономический эффект от внедрения ИИ — рост выручки, снижение затрат или повышение продуктивности, тогда как 20% отмечают косвенные результаты. При этом наибольшая доля — 45% респондентов — сосредоточена на стадии пилотов и локальных внедрений, где отдельные кейсы демонстрируют потенциал, но не масштабируются на уровень всей организации. Еще 24% прямо указывают, что затраты на ИИ пока превышают измеримую пользу, а 29% компаний только планируют внедрение и не могут оценить его эффективность. Таким образом, рынок ИИ в корпоративном сегменте находится на стадии формирования системной отдачи: интерес к технологиям уже сформирован, но масштабирование остается ключевым вызовом.
Никита Векессер, лидер продукта Nova AI, Orion soft: «Компании начинают осознавать, что пилотные проекты — это только первый шаг. Без системного подхода, четких KPI и закрепленной ответственности добиться реальной окупаемости невозможно».
При этом основное ограничение лежит не в плоскости технологий. Так, 57% участников опроса называют ключевым ограничением внутренние процессы — сложные согласования, требования безопасности и комплаенса, тогда как 43% указывают на недостаточную готовность ИТ-инфраструктуры, включая вычислительные мощности, сети и системы хранения данных. Это подтверждает, что даже при наличии технологической базы компании сталкиваются с организационными ограничениями, которые замедляют масштабирование.
Интеграция ИИ требует комплексного подхода и сопоставима по сложности с внедрением ERP- или CRM-систем, подчеркивает Тимур Гумеров, инженер-исследователь ФГАУ «ЦИТ»:«Интеграция ИИ по своей сложности сопоставима с внедрением ERP- или CRM-систем и требует комплексной подготовки — от архитектуры до организационных процессов и команд».
На фоне этих ограничений бизнес все более прагматично подходит к выбору технологий. В приоритете — решения, которые можно быстро внедрить и масштабировать. Так, 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 опроса. Это указывает на смещение фокуса с формального соответствия требованиям к реальной эффективности и возможности масштабирования.
Глеб Маркевич, ведущий менеджер продукта Yadro:«Сегодня рынок делает выбор в пользу зрелых решений, которые можно быстро внедрить и масштабировать. Это снижает риски и ускоряет получение бизнес-эффекта».
Особенно ярко этот тренд проявляется в подходе к построению инфраструктуры. Вместо долгих и затратных попыток создать собственные уникальные платформы, компании все чаще отдают предпочтение готовым промышленным решениям.
Александр Рожков, руководитель подразделения «К2 НейроТех»: «Многие компании осознают, что создание собственной инфраструктуры для ИИ экономически невыгодно. Они выбирают готовые решения, которые позволяют сократить сроки внедрения и снизить риски».
Переход к масштабному внедрению ИИ, по мнению участников опроса, будет напрямую зависеть от развития прикладных сценариев, таких как автоматизация процессов, анализ данных, клиентский сервис — с этим согласны 54% респондентов. Еще 27% связывают развитие рынка с усилением государственной поддержки, тогда как 15% делают ставку на развитие отечественных инфраструктурных решений и моделей. При этом лишь 4% считают, что рынок пока опирается скорее на точечные кейсы, чем на тиражируемые модели внедрения.
Роль государства в развитии ИИ уже сегодня заметна и, по словам Ольги Минеевой, и.о. руководителя комитета по ИИ Ассоциации «Руссофт», будет только усиливаться: «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».
Дополнительным драйвером становится и изменение отношения бизнеса к ИИ как к инструменту, а не эксперименту.
Евгений Мальцев, директор департамента развития ИТ ФГ БКС:«Бизнесу уже недостаточно технологий как таковых — ключевым становится их прикладная ценность и способность масштабироваться внутри компании».
В этих условиях компании ищут способы снизить риски и ускорить внедрение. Одним из таких инструментов становятся программно-аппаратные комплексы (ПАК). Их использование позволяет сократить сроки запуска проектов, быстрее проверять гипотезы и переходить к масштабированию. Кроме того, ПАКи снижают затраты за счет заранее интегрированных компонентов и делают проекты более предсказуемыми с точки зрения сроков и бюджета. Унификация решений также снижает зависимость от дефицитных специалистов и упрощает управление инфраструктурой.
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.