Как не остаться за бортом: искусственный интеллект как шанс для роста бизнеса в России

Технологическая повестка в России всё заметнее смещается от обсуждений к практическим результатам: государство и бизнес продолжают вкладываться в цифровую инфраструктуру, исследовательские центры и прикладные разработки. Эти инвестиции постепенно превращаются в сервисы и инструменты, которые ускоряют процессы и делают многие услуги доступнее для людей и компаний.

Фото: Generated by AI (DALL·E 3 by OpenAI) is licensed under Free for commercial use (OpenAI License)

Искусственный интеллект

На этом фоне меняются и привычки пользователей: цифровые продукты становятся привычной частью быта — от онлайн-сервисов до новых способов оплаты. Об этом сообщают "Вести Подмосковья".

Технологии в быту: от цифровых сервисов до криптоплатежей

За последние годы цифровые решения стали для многих не "дополнением", а базовой средой: мы решаем бытовые задачи через приложения, получаем услуги дистанционно и привыкли к мгновенным операциям. Одно из проявлений этой тенденции — рост интереса к криптовалютам как к удобному инструменту для определённых онлайн-сценариев, где важны скорость пополнения и вывода средств, а также простота пользовательского пути.

При этом сам факт популярности криптоплатежей — лишь отражение более широкой картины: аудитория привыкает к цифровым финансовым инструментам и ждёт от сервисов понятной логики, прозрачных правил и приемлемого уровня безопасности. Это касается и развлечений, и подписочных моделей, и цифровых витрин, и любых платформ, где пользователь делает регулярные транзакции.

Главная тема — искусственный интеллект

Если криптовалюты скорее иллюстрируют изменение пользовательских привычек, то главный драйвер трансформации бизнеса сегодня — искусственный интеллект. Генеративные модели перестали быть "игрушкой для экспериментов" и всё чаще становятся частью процессов в крупных компаниях. В тексте отмечается, что более 70% больших организаций уже внедрили генеративный ИИ в работу — как минимум на уровне отдельных функций.

Это важный психологический рубеж. Когда технология появляется в большинстве крупных компаний, она начинает восприниматься как стандарт: не "у кого получится", а "кто успеет сделать быстрее и качественнее". В результате ИИ всё чаще рассматривают не как отдельный проект, а как инфраструктурный слой — наряду с облаками, аналитикой данных и кибербезопасностью.

ИИ продвигается неравномерно, но стабильно

Внедрение ИИ идёт с разной скоростью в разных отраслях. Есть сегменты, где данные уже давно являются основой бизнеса: там легче обучать модели, проще измерять эффект и быстрее масштабировать решения. В таких сферах ИИ становится частью повседневной рутины — например, помогает в поддержке клиентов, персонализации, поиске, прогнозировании спроса, контроле качества и автоматизации документов.

В других секторах ИИ часто применяют точечно: для отдельных расчётов, оптимизации отдельных цепочек или автоматизации повторяющихся операций. Это не обязательно "отставание" — иногда отрасли просто требуют более строгих регуляторных рамок, более длинного цикла тестирования и более аккуратного управления рисками.

Отдельно подчёркивается, что больше всего активных проектов сосредоточено в IT, телекоме, e-commerce, финансах и медиа. В этих индустриях компании уже переходят от пробных запусков к интеграции ИИ в бизнес-модель, закладывая бюджеты и KPI на годы вперёд.

Инвестиции и ожидания: куда движется рынок

За последний год компании из технологичных отраслей направляли на ИИ заметную долю своих ИТ-бюджетов: упоминаются диапазоны 13-17% у лидеров и около 11% в среднем по рынку. Также отмечается ожидание роста инвестиций минимум на четверть в следующем году — это косвенно показывает, что ИИ воспринимают как источник конкурентного преимущества, а не как разовую "модную инициативу".

Интересно и то, как специалисты оценивают позиции страны: почти 90% уверены, что уровень развития ИИ в России сопоставим с ведущими странами, а часть опрошенных считает, что по практическим внедрениям есть преимущества. Подобные оценки обычно отражают не только качество моделей, но и способность быстро внедрять решения в процессы — там, где важен эффект "здесь и сейчас".

Экономический эффект: что меняется в цифрах и на практике

В тех отраслях, где внедрение идёт системно, вклад ИИ, как утверждается, может достигать 8% от EBITDA. Логика проста: компании одновременно сокращают издержки и создают новые источники выручки. На первых этапах чаще выигрывают операционные статьи — меньше ручной работы, быстрее обработка запросов, ниже стоимость обслуживания и меньше ошибок в повторяющихся операциях.

Доля компаний, которые уже видят финансовую отдачу от ИИ, выросла до 78% (на 10 пунктов больше, чем год назад). Примерно каждая десятая компания фиксирует прирост EBITDA на уровне 5%. Ключевым источником выгоды большинство называют сокращение операционных расходов, а часть респондентов — запуск новых цифровых сервисов, которые приносят дополнительный доход. Также приводится оценка потенциального вклада ИИ к 2030 году: от 7,9 до 12,8 трлн рублей в год, или до 5,5% ВВП.

Важно, что эти эффекты обычно не возникают "по щелчку". Компании, которые получают отдачу, как правило, делают несколько вещей одновременно: готовят данные, меняют регламенты, обучают сотрудников и выстраивают контроль качества, чтобы ИИ не стал источником ошибок и репутационных рисков.

Как компании выбирают подход: своё или готовое

Большинство игроков рынка, как следует из материала, не стремятся создавать ИИ с нуля. Куда популярнее стратегия "взять готовое и адаптировать": так действуют 78% компаний. Полностью собственные системы строят около 17% — чаще это крупные корпорации с сильными внутренними командами и специфическими требованиями к данным и безопасности.

С точки зрения инфраструктуры самым востребованным остаётся облачный подход (около 40% опрошенных). Ещё почти треть выбирает гибридную модель, сочетая облако и локальные ресурсы. Такой выбор обычно связан с балансом между скоростью масштабирования и требованиями к контролю данных: облако удобно для быстрых запусков, локальная инфраструктура — для чувствительных контуров и интеграций со сложными внутренними системами.

От моделей — к агентам и роботам

Генеративный ИИ давно вышел за рамки работы только с текстом. Модели учатся понимать голос, изображения и видео, что расширяет набор задач: от интеллектуальных ассистентов до автоматизации обработки мультимедийных данных. Следующий шаг — переход от "ответов на запросы" к агентным системам, которые способны понимать цель, разбивать её на подзадачи, подключаться к нужным сервисам и выполнять часть процессов почти без участия человека.

Параллельно развивается связка ИИ с "железом": робототехника, носимые устройства, автономные платформы. Здесь ценность в том, что система не просто собирает данные, а интерпретирует среду и реагирует в реальном времени. Именно поэтому направление агентных и роботизированных решений называют одним из самых перспективных: оно соединяет анализ, планирование и действие.

Как ИИ внедряют в разных отраслях

1. В IT, телекоме, e-commerce, финансах и медиа ИИ чаще внедряют комплексно, встраивая в ключевые процессы и клиентские продукты.

2. В более консервативных отраслях ИИ применяют точечно — там важнее доказать надёжность, соответствие правилам и управляемость рисков.

3. В "данных" индустриях быстрее появляется измеримый эффект, потому что проще сравнить показатели до и после внедрения.

4. В индустриях с длинными циклами внедрение часто идёт через пилоты и постепенное расширение, чтобы не ломать устойчивые контуры.

Плюсы и минусы внедрения ИИ для бизнеса и пользователей

ИИ становится сильным рычагом эффективности, но он же требует зрелого управления.

 Плюсы

1. Сокращение операционных расходов за счёт автоматизации рутины и ускорения процессов.

2. Рост качества сервиса: быстрее ответы, лучше персонализация, меньше "человеческих" ошибок в типовых операциях.

3. Появление новых цифровых продуктов и услуг, которые раньше было сложно запускать экономически.

4. Ускорение аналитики и принятия решений — особенно там, где много данных и меняющиеся условия.

 Минусы

1. Риски качества: модели могут ошибаться, а ошибки в бизнесе стоят денег и репутации.

2. Требования к данным и инфраструктуре: без "чистых" данных и понятных интеграций эффект часто размывается.

3. Кадровый вызов: нужны специалисты, которые умеют внедрять ИИ, оценивать результат и контролировать риски.

4. Неравномерность эффекта: в одних направлениях ИИ даёт быстрый выигрыш, в других требует длительной настройки.

Популярные вопросы о внедрении ИИ в России

Почему ИИ внедряют быстрее всего в IT, финансах и e-commerce?

Потому что в этих сферах много данных, высокая скорость процессов и проще посчитать результат: экономию времени, снижение издержек, рост конверсии или качества сервиса.

Что выгоднее: собственный ИИ или готовое решение?

Чаще быстрее и дешевле адаптировать готовые решения под задачи компании. Собственная разработка имеет смысл у крупных игроков с сильными командами и специфическими требованиями.

Почему облако остаётся популярным вариантом?

Облачные сервисы позволяют быстро масштабировать решения и запускать пилоты без долгих инфраструктурных циклов. Однако часть компаний выбирает гибрид, чтобы контролировать чувствительные контуры.

Как понять, что ИИ действительно даёт пользу, а не просто "модный проект"?

Нужно заранее определить метрики (стоимость операции, скорость, качество, выручка от новых сервисов) и сравнить показатели до и после внедрения на реальных данных.