Период первоначального ажиотажа вокруг искусственного интеллекта, когда компании стремились запустить любые решения на базе нейросетей, сменился более прагматичным подходом. Согласно отчету консалтинговой компании Capgemini, организации, перешедшие от пилотов к масштабному внедрению, уже фиксируют рост производительности в ключевых цифровых операциях на 7–18%. При этом половина из них реинвестирует сэкономленное время в разработку новых продуктов и обучение персонала.

Однако массовый переход к промышленной эксплуатации ИИ сталкивается с ограничениями. Аналитики Morgan Stanley отмечают, что четверть IT-директоров уже внедрили хотя бы один проект на основе больших языковых моделей, но 40% не планируют этого как минимум до конца 2026 года. Это напоминает историю с облачными технологиями, которые спустя годы охватывают лишь 30% корпоративных процессов, как фиксировали ранее аналитики Goldman Sachs. На этом фоне более динамично развиваются агентные системы, где ИИ самостоятельно выполняет задачи. В 2025 году доля проектов с ИИ-агентами в операциях более чем удвоилась – до 21%, сообщает Capgemini. По прогнозам Gartner, к 2026 году около 40% корпоративных процессов будут автоматизированы или усилены такими агентами.

В России вклад ИИ в ВВП в 2025 году, по оценке экспертов РЭУ им. Г. В. Плеханова, составил 0,5–1 трлн рублей, а к 2030 году может вырасти до 11,6 трлн рублей, прогнозируют в Институте статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. Руководитель направления ИИ в IT-холдинге Т1 Сергей Голицын отмечает, что уровень зрелости технологий в крупном бизнесе в среднем можно оценить как средний, с заметными отраслевыми различиями. Лидерами являются сегменты с высоким объемом данных: финтех, ритейл и телеком. «Мы оцениваем прямой экономический эффект от применения ИИ в операционной деятельности в этом году в десятки миллиардов рублей за счет улучшения ML‑моделей в кредитовании, улучшения работы антифрода и повышения эффективности операционных функций», – сказал директор по развитию технологий искусственного интеллекта «Т-технологий» Алексей Шпильман.

Внимание бизнеса сместилось к платформам для быстрого создания корпоративных ИИ-приложений и агентов. «Этот переход вызван прагматичным запросом рынка: компании ждут финансового эффекта и бесшовной интеграции ИИ в реальные процессы», – заявил представитель МТС. По его словам, платформенный подход сокращает операционные затраты до 30% и ускоряет вывод продуктов на рынок в 1,5–2 раза. Ответом на вызовы масштабирования стали комплексные услуги по ИИ-трансформации, которые, например, с начала 2026 года предоставляет MWS AI. «Мы рассматриваем внедрение ИИ не как R&D-эксперимент, а как инвестиционную программу с управляемой экономикой и прозрачной моделью возврата вложений», – пояснял генеральный директор MWS AI Денис Филиппов.

Схожий вектор выбрала группа Дом.РФ, запустившая платформу для создания ИИ-агентов. «Это первый шаг в автоматизации приемки работ у подрядчиков. Внедрение ИИ-помощников для сотрудников на 30% и более ускоряет разработку и вывод продуктов на рынок», – сказал управляющий директор по IT и цифровой трансформации Дом.РФ Николай Козак. Компания также использует сервис прогнозирования рисков срыва сроков строительства на базе компьютерного зрения.

В промышленности экономический эффект также исчисляется миллиардами. В «Северстали» общий эффект от ИИ в 2025 году составил около 1 млрд рублей. «В эксплуатации уже более 100 решений на основе машинного обучения, компьютерного зрения. 80–90% ИИ-решений реализованы именно на производстве, поскольку здесь бизнес рассчитывает на максимальную отдачу», – рассказал руководитель центра искусственного интеллекта и машинного обучения компании Андрей Голов. В «Норникеле» экономический эффект от предиктивного управления мельницей достиг порядка 4 млрд рублей в год. «Мы продолжаем развивать машинное обучение по всей производственной цепочке и перешли к прототипированию решений на базе генеративного искусственного интеллекта. В тестировании более 10 пилотных проектов», – отметил директор департамента технологических инноваций Алексей Тестин.

В секторе e-commerce, например в Ozon, ИИ помогает масштабировать операции. Экономический эффект от внедрения моделей для работы с контентом может составить 9 млрд рублей за 2026–2027 годы. Технологии также активно используются в безопасности и коммуникациях. Сервис «МТС защитник» в 2025 году предотвратил 3,17 млрд нежелательных вызовов. В РЖД решения на базе ИИ входят в состав 40 информационных систем, а технология интеллектуального осмотра вагонов за пять лет дала эффект более 1 млрд рублей.

Эксперты подчеркивают важность системного подхода. «Зачастую бизнес внедряет технологии без четкого понимания, какие конкретные задачи должен решать искусственный интеллект», – рассуждает Сергей Голицын. Главный инженер компании «Рокет контрол» Павел Приходько добавляет: «В отличие от задач, ограниченных, например, интеллектуальным поиском по базе знаний, внедрение агентных решений предполагает глубокое погружение в бизнес-процессы компании». После стабилизации процессов последующие внедрения, как правило, проходят быстрее.

Поделиться ссылкой: