Около четверти российских компаний с оборотом более 800 млн руб. уже внедрили ИИ в коммерческие процессы, примерно столько же находятся на стадии разработки стратегии. Лидеры внедрений — финансовый и промышленный сектора.
Согласно совместному исследованию ПАО «ВымпелКом» (бренд «Билайн») и Ассоциации менеджеров, 24% российских компаний с оборотом, превышающим 800 млн руб., интегрировали искусственный интеллект в коммерческие операции, а 22% находятся на стадии разработки стратегии внедрения. Однако 37% организаций используют ИИ-инструменты ситуативно, а 17% оценивают потенциал технологий.
«Исследование выявило ярко выраженную отраслевую специфику. Лидерами по системной интеграции ИИ стали промышленный (49%) и финансовый секторы (40%), где технологию применяют для оптимизации сложных производственных и аналитических процессов. В то же время строительная отрасль и девелопмент демонстрируют наиболее осторожный подход: почти половина респондентов (43%) из этих секторов находятся на стадии изучения возможностей ИИ», — говорится в сообщении «Билайна».
Представитель пресс-службы «Билайн Big Data & AI» заметил, что осторожность строителей и девелоперов связана с особенностями их бизнес-модели. По его словам, каждый проект в девелопменте уникален по срокам, документации, участку и подрядчикам, в отличие от промышленности и финансов, где есть массовые повторяемые операции с понятной метрикой.
«Цикл сделки длинный, а KPI привязаны не к количеству звонков или транзакций, а к этапам согласований и стройки. ИИ сложно дать быстрый измеримый эффект в таких условиях, поэтому строители пока находятся на стадии изучения возможностей и ждут не универсальных ИИ-инструментов, а сценариев, заточенных под их проектную логику», — сказал он.
Однако он отметил, что даже в девелопменте компания может получить измеримый результат при условии правильно выбранного сценария. Так, компания разработала для одного из крупных застройщиков столицы ИИ-агента, который обрабатывает запросы по жилым комплексам и акциям. Его точность — 96% при среднем времени ответа в 3,7 секунды. Он снизил нагрузку на отделы на 30%.
По мнению авторов сообщения, неопределенность возврата инвестиций, сложности интеграции с существующими процессами и отсутствие готовых решений под конкретные бизнес-задачи — главные барьеры на пути внедрения ИИ-технологий. Их назвали 28%, 25% и 19% опрошенных соответственно. Однако большинство опрошенных (61%) считают искусственный интеллект стратегическим преимуществом, а больше половины (54%) уверены в высокой возвратности инвестиций в ИИ-решения.
«Ключевое условие масштабирования — передача инициативы от ИТ бизнесу. Сейчас внедрением ИИ управляет ИТ-директор в 38,6% компаний, а коммерческий директор — лишь в 7%. Пока ИИ замыкается на одном ИТ, он рискует так и не стать драйвером роста», — гласит сообщение.
По словам представителя пресс-службы, этот результат означает, что для большинства компаний ИИ — технологический, а не бизнес-проект. Но рынок требует возврата инвестиций и прозрачности эффекта, а это сфера коммерции.
«В компаниях, которые дошли до устойчивого масштаба внедрения, скорее всего, владение уже смещается или уже сместилось в сторону бизнес-подразделений. Но пока это скорее исключение, чем правило», — сказал он.
По словам заместителя директора по искусственному интеллекту и цифровым продуктам «Билайн Big Data & AI», команды по работе с большими данными и искусственным интеллектом, Нины Матвиенко, исследование показало, что компании верят в стратегическую ценность технологии, но сталкиваются с непрозрачностью окупаемости и отсутствием единых стандартов оценки успеха. Иными словами, главный разрыв рынка заключается в том, что ожидания от ИИ опережают реальный эффект.
Исполнительный директор Ассоциации менеджеров Вячеслав Евсеев интерпретировал результаты исследования как доказательство того, что бизнес осознает потенциал ИИ, но сталкивается с отсутствием единых стандартов оценки эффективности. По его мнению, единые подходы к оценке окупаемости и их формирование — ключевые вызовы для масштабирования ИИ в ближайшие годы.
«Результаты исследования выглядят правдоподобно и хорошо ложатся на то, что мы видим по рынку. 2025 г. — это именно тот момент, когда бизнес перешел от экспериментов к более осознанному запросу: не «давайте попробуем», а «покажите, где конкретный финансовый эффект». В 2023 г. была эйфория, в 2024 г. — активные пилоты, а сейчас компании начали формулировать зрелые запросы: какие именно задачи решить, в каких процессах применить ИИ и какой результат получить. То, что четверть крупных компаний уже внедрили ИИ в коммерческие процессы, а еще 20% формируют стратегию, — это как раз картина перехода от точечных экспериментов к системному внедрению. Главный позитив в том, что начали появляться кейсы со счетным эффектом — особенно в клиентском сервисе, где результат уже можно пересчитать в понятные бизнес-метрики. Именно поэтому 2026 г. может стать годом масштабирования: те, кто получил результат в одном кейсе, будут искать новые точки применения, а остальные — смотреть на их опыт», — сказал генеральный директор MWS AI Денис Филиппов.
Руководитель по развитию продуктовых решений «К2 НейроТех» АО «К2 Интеграция» Вячеслав Дегтярев отметил, что данные «Билайна» и Ассоциации менеджеров во многом схожи с картиной рынка компании и рассказал, что, согласно результатам исследования «К2 НейроТех», с 2023 г. доля российских компаний с утвержденными планами по ИИ выросла в 2,7 раза, а уровень использования «теневого» ИИ сотрудниками в некоторых компаниях может в три раза превышать оценки руководства. Он согласился, что компании из финансового и промышленного секторов — лидеры внедрения, но отметил, что большинство компаний сегодня находятся на стадии пилотов, а не промышленного масштабирования. Многие из них застревают из-за нехватки инфраструктуры, разрозненности данных и отсутствия системных MLOps-процессов.
«Исследование отражает тренд, но на практике компании уже не столько формируют стратегии внедрения ИИ, сколько ищут конкретные сценарии, где он дает быстрый и измеримый эффект. По разным оценкам, уже более 70% крупных компаний применяют генеративный ИИ хотя бы в одной функции, и за последний год фокус явно сместился с пилотов на масштабирование проектов с понятным экономическим результатом», — рассказал генеральный директор АО «Мобильные видеорешения» (Ivideon) Заур Абуталимов.
Он рассказал, что ИИ быстрее всего окупается в банковском и страховом секторах из-за большого количества сильно формализованных и легко автоматизируемых процессов (проверка клиентов, борьба с мошенничеством, обработка обращений, персонализация предложений). По его словам, осторожность строителей и девелоперов обусловлена особенностями их проектов. В них высокий уровень физической инфраструктуры, а цифровизация только набирает обороты.
«Тем не менее потенциал для внедрения ИИ там огромный — от аналитики потоков работников на строительных площадках до повышения безопасности и оптимизации затрат на охрану объектов. Во многих секторах эффект от ИИ тоже есть, но внедрение сложнее из-за разрозненных данных, слабой цифровой зрелости, нехватки бюджета и более длинного пути до окупаемости», — сказал Заур Абуталимов.
Вячеслав Дегтярев обратил внимание, что строительная отрасль и девелопмент работают с менее формализованными данными, а проектный характер бизнеса и низкая маржинальность пилотных проектов пока не создают критической массы для системного внедрения. Но он согласился, что у таких компаний есть потенциал для роста, и привел в качестве примера оптимизацию сроков строительства, контроль качества, управление цепочками поставок. Но отметил, что для этого потребуется не только ИИ, но и зрелая инфраструктура сбора и обработки данных.
«Если ИИ остается исключительно в зоне ответственности ИТ-директоров и технических специалистов, он рискует не выйти за рамки экспериментов. По нашим данным, в 48% случаев драйверами внедрения выступают ИТ-руководители, чей фокус закономерно смещен на технологию, а не на перестройку бизнес-процессов. Результат — множество успешных пилотов, которые не масштабируются», — рассказал он.
С ним согласился Денис Филиппов. Он заметил, что пока ИИ существует внутри ИТ-департамента, он так и остается технологией ради технологии. По его словам, настоящий эффект появляется после внедрения его в бизнес-процессы компании, такие как HR, продажи, клиентский сервис, логистика, финансы.
«Бизнес в большинстве случаев вообще не хочет обсуждать модели и платформы как самостоятельные сущности — его интересует простой вопрос: как увеличить выручку или сократить затраты. Именно поэтому следующий этап — это появление в компаниях офисов ИИ-трансформации, которые системно занимаются оценкой эффектов, запуском решений и измерением результата не на уровне ИТ, а на уровне всей организации. ИИ становится драйвером роста только тогда, когда выходит из периметра ИТ и начинает менять саму логику работы бизнеса», — заключил он.
