IT-прорыв зависит от инвестиционного климата

Глубина проникновения искусственного интеллекта в российскую экономику оказалась поводом для дискуссий

 Анастасия Башкатова
Заместитель заведующего отделом экономики "Независимой газеты"

По статистике Росстата, которую изучила FinExpertiza, лишь около 6% российских организаций применяли в своих процессах искусственный интеллект (ИИ), тогда как, по опросам предприятий, проведенным в «Яков и партнеры», в 2025 году 71% российских компаний использовали генеративный ИИ хотя бы в одной функции (против 54% в прошлом году). И пока одни эксперты предупреждают о нехватке на рынке решений на базе ИИ, заточенных под конкретные бизнес-задачи, другие отмечают, что основная проблема кроется скорее не в отсутствии инструментария, а в ограничениях для инвестирования.

Определить, насколько глубоко технологии ИИ вошли в повседневную бизнес-практику российских компаний, оказалось проблематично.

Расчеты могут запаздывать, а полученные результаты у разных экспертных групп могут отличаться не просто в разы, а в десятки раз. И это затрудняет оценку того, какие требуются инвестиции в масштабе как отдельных отраслей, так и экономики в целом.

Как сообщается в новом исследовании компании FinExpertiza, в основе которого анализ данных Росстата, в 2024 году технологии ИИ использовали около 6% российских коммерческих предприятий и госучреждений из более чем 260 тыс. вошедших в выборку компаний – то есть лишь каждая 17-я организация.

Уровень внедрения ИИ различается по отраслям. Наибольшая концентрация организаций, применяющих ИИ на практике, оказалась в оптовой и розничной торговле – доля компаний, применяющих эту технологию, составила около 13%. Также в числе лидирующих сфера образования (с долей примерно 12%; здесь и далее анализируются учреждения не ниже высшего уровня образования), отрасль информации и связи (почти 11%), сфера финансов и страхования – около 8%.

Но в ряде секторов использование ИИ все еще остается крайне ограниченным. Весьма сдержанный спрос на искусственный интеллект наблюдается, судя по обзору статистики, в сферах госуправления и соцобеспечения, культуры, спорта и развлечений, в ресторанно-гостиничном бизнесе (примерно по 2%), а также в сфере операций с недвижимостью и в сельском хозяйстве – по 2,5%.

Если говорить об инвестициях, то среди организаций, применяющих ИИ в своей деятельности, затраты на внедрение и использование соответствующих технологий составили в 2024 году в среднем 6 млн руб. на одно юрлицо, подсчитали аналитики.

Очевидно, однако, что в конце 2025 года цифры за 2024 год выглядят устаревшими. Более оперативные данные удается получить в ходе регулярных опросов предприятий, хотя в этом случае приходится делать уже другую оговорку – о несопоставимости выборки, если сравнивать опросы со статистическими сводками.

«Степень внедрения генеративного ИИ в российских компаниях за последние три года значительно продвинулась», – объявили эксперты компании «Яков и партнеры», сконцентрировав свое внимание не на всех технологиях ИИ, а, видимо, на самой популярной.

Судя по опросам, решения на базе генеративного ИИ прошли в России путь от экспериментов к массовому внедрению за два года. «Если в 2023 году полноценного внедрения генеративного ИИ в российских компаниях не фиксировалось вовсе, то уже в 2024-м более половины – 54% – организаций сообщили о применении генеративного ИИ хотя бы в одной функции бизнеса, а к 2025 году этот показатель достиг 71%», – пояснили авторы исследования.

В основе их выводов, в частности, опрос технических директоров 150 крупнейших компаний РФ, представляющих 16 отраслей: от добычи, химпрома, автопрома, машиностроения, строительства до сельского хозяйства, торговли, IT-отрасли и медицины.

«Наибольший масштаб внедрения ­– во внутренних коммуникациях, в маркетинге, продажах и клиентском сервисе. Бизнес отмечает вклад генеративного ИИ в создание новых продуктов и закладывает дальнейший рост инвестиций, делая технологию приоритетной в IT-бюджетах», – сообщили в «Яков и партнеры».

Анализ распространения в экономике технологий ИИ, однако, затруднен еще и тем, что вне зависимости от того, какие бюджеты – скромные или щедрые – предприятия выделяют на внедрение новейших цифровых технологий, само руководство компаний может даже не знать, насколько часто, для чего и в каком формате его сотрудники уже используют ИИ.

Как показало исследование «Лаборатории Касперского» (опрос более 1 тыс. жителей крупных городов РФ), треть респондентов, которые уже пользуются нейросетями в своей работе, не рассказывают об этом коллегам.

Основная причина (о ней сказали 58% таких респондентов) – нежелание делиться своими «находками»: эти работники не хотят подсказывать своим коллегам, а по факту конкурентам о том, как можно облегчить трудовой процесс и повысить эффективность выполнения задач с помощью ИИ.

Кроме того, каждый третий из таких респондентов не признается в использовании нейросетей, так как опасается, что это подорвет доверие к его профессионализму. Еще примерно 13% признались, что они боятся наказания или увольнения в случае, если выяснится, что часть их задач уже взяли на себя нейросети.

Комментируя официальную статистику внедрений ИИ, президент FinExpertiza Елена Трубникова пояснила, что сегодня рынок ИИ-технологий для бизнеса в значительной мере поляризован.

С одной стороны, есть массовые и недорогие решения, например популярные чат-боты, справляющиеся лишь с ограниченным кругом прикладных задач и практически неприменимые для глубокой автоматизации бизнес-процессов. С другой – мы видим решения, разрабатываемые на заказ под конкретные компании и под их специфические производственные задачи.

«Решения второго типа действительно могут закрывать потребности бизнеса, но они требуют значительных инвестиций и доступны далеко не всем игрокам рынка», – обратила внимание эксперт. И даже в этом сегменте эффективность остается неоднородной. «На практике измеримый экономический эффект дают не более четверти внедрений», – сообщила Трубникова.

Ключевая проблема, по ее мнению, в отсутствии развитого «среднего сегмента» – стандартизированных решений, которые были бы ориентированы на реальные бизнес-задачи и имели бы адекватную финансовым возможностям предприятий стоимость.

«Существенные изменения на рынке ИИ начнутся тогда, когда появится эта «средняя прослойка» – сравнительно недорогие, тиражируемые решения, которые можно будет использовать для типовых, но критичных для бизнеса задач», – считает Трубникова.

Проблема внедрения технологий ИИ обсуждалась также 24 декабря во время посвященной итогам 2025 года пресс-конференции спецпредставителя президента РФ по связям с международными организациями для целей достижения устойчивого развития Бориса Титова.

По его оценкам, к концу года ажиотаж по поводу искусственного интеллекта в мире «немного забуксовал»: началась переоценка инвестиций в эту индустрию, в дата-центры, требующие больших энергозатрат. И все чаще можно услышать об опасениях из-за рисков надувания пузыря: возникли сомнения в окупаемости колоссальных вложений.

Отвечая на вопрос «НГ» о перспективах использования технологий ИИ бизнесом, Титов пояснил: сегодня основной тренд следующий – выкристаллизовалось понимание, что надо развивать прикладные форматы использования искусственного интеллекта. Допустим, применять специальных ИИ-агентов («умных» помощников), помогающих в решении конкретных бизнес-задач. Практика применения ИИ может сильно варьироваться в зависимости от отраслей и размера бизнеса.

Говоря о ситуации с внедрением технологий ИИ в крупных компаниях в мире, Титов отметил, что уже сегодня в некоторых странах функционируют абсолютно «беспилотные» фабрики – например, в Китае есть примеры, когда искусственный интеллект управляет целыми предприятиями.

На этом фоне российские предприятия в чем-то пока отстают, тем более что ситуация в российской промышленности в последнее время в принципе развивалась явно не по благоприятному сценарию с учетом денежно-кредитных ограничений. Так что, судя по комментарию Титова, главная проблема не в нехватке инструментария как такового.

https://www.ng.ru/economics/2025-12-24/2_9408_econ1.html