Рынок искусственного интеллекта в России входит в фазу охлаждения после периода завышенных ожиданий. Волна интереса к ИИ, сопровождавшаяся громкими обещаниями и быстрыми инвестициями, постепенно сменяется более прагматичным подходом — с фокусом на экономику, применимость и реальные бизнес-результаты.
Эту тенденцию комментирует Ольга Чернокоз, руководитель Ассоциации инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI век». По её словам, разговоры об «ИИ-пузыре» в российском контексте во многом связаны не с самой технологией, а с тем, как она использовалась и продавалась рынку.
Иллюзия универсального ИИ
«В последние годы ИИ часто воспринимался как универсальное решение любых задач — достаточно добавить слово “AI” в презентацию или продукт, — отмечает Ольга Чернокоз. — Это сформировало завышенные ожидания, которые неизбежно начали рушиться при столкновении с реальностью».
По её словам, на рынке появилось большое количество решений, построенных вокруг внешних языковых моделей, без глубокой проработки процессов заказчика, отраслевой специфики и экономики внедрения. Такие проекты быстро теряют ценность, как только меняются условия или обновляются базовые платформы.
Почему «пузырь» — это не конец ИИ
При этом Ольга Чернокоз подчёркивает: речь не идёт о спаде интереса к искусственному интеллекту как таковому.
«ИИ никуда не исчезает. Исчезает иллюзия, что сама по себе технология создаёт ценность. Сегодня рынок взрослеет и начинает задавать правильные вопросы: где экономический эффект, как меняются процессы, кто несёт ответственность за результат».
По её мнению, в российской практике это особенно заметно на уровне регионов и промышленности, где решения оцениваются не по презентациям, а по конкретным показателям эффективности.
Прикладные решения вместо витринных продуктов
Чернокоз отмечает, что в России уже существует широкий набор технологических инструментов — от языковых моделей и аналитических систем до RPA, компьютерного зрения и low-code-платформ. Однако ключевая проблема заключается не в нехватке технологий, а в их грамотной сборке и внедрении.
«Ценность создаётся не в разработке “ещё одного ИИ-продукта”, а в умении встроить существующие инструменты в реальные бизнес-процессы — с учётом отрасли, регуляторики и экономики конкретной компании или региона», — поясняет она.
Именно такой подход, по её словам, позволяет избежать эффекта пузыря и превратить ИИ в рабочий инструмент, а не маркетинговую оболочку.
Данные и процессы как основа устойчивости
Отдельно Ольга Чернокоз обращает внимание на роль данных. Массовое использование открытых интернет-данных для обучения моделей практически исчерпало себя, и дальнейшее развитие ИИ всё больше зависит от доступа к реальным производственным, управленческим и операционным данным.
Это усиливает позиции тех проектов, которые работают «в поле» — в промышленности, логистике, финансах и государственном управлении, где ИИ становится частью процесса, а не внешним сервисом.
Практика региональных внедрений
По словам Чернокоз, Ассоциация инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI век» выстраивает свою деятельность именно вокруг прикладных сценариев. Ассоциация анализирует реальные потребности бизнеса и органов власти, экономику внедрений и подбирает партнёров под конкретные задачи, а не универсальные решения «для всех».
Такой подход уже применяется на практике, в том числе во взаимодействии с ФГАУ «Цифровые индустриальные технологии» при Минпромторге России и региональными фондами развития промышленности.
Вывод
«ИИ-пузырь» на российском рынке — это, скорее, пузырь ожиданий, а не технологий, резюмирует Ольга Чернокоз. Рынок переходит от витринных продуктов и громких обещаний к спокойной, прикладной работе с процессами и данными.
Побеждать будут не те, кто громче говорит об искусственном интеллекте, а те, кто умеет внедрять его в реальную экономику — с понятным эффектом, измеримыми результатами и ответственностью за итог.