Центр экспертизы и коммерциализации информационных и финансовых технологий Фонда «Сколково» представил исследование о тенденциях внедрения генеративного искусственного интеллекта (GenAI) на отечественных предприятиях.
Результаты опроса показали, что промышленный сектор России активно осваивает технологии искусственного интеллекта, делая ставку на гибкие, безопасные и экономически эффективные решения. Компании всё чаще выбирают модели, которые можно локализовать и адаптировать под собственные производственные процессы.
Лидеры технологического выбора
Среди зарубежных open-source-моделей промышленность преимущественно использует Llama (разработана Meta — признана экстремистской и запрещена в России) и Qwen (Alibaba Cloud). Эти решения ценятся за возможность доработки, независимость от внешних сервисов и гибкость настройки под внутренние IT-системы предприятий.
Среди отечественных решений безусловным лидером является GigaChat, разработанный экосистемой Сбера. Платформа активно внедряется в производственные и управленческие контуры российских предприятий, обеспечивая соответствие требованиям по защите данных и кибербезопасности.
По оценкам экспертов, сегодня российские компании демонстрируют сбалансированный подход к выбору технологий:
для ответственных производственных процессов преимущественно используются локальные или open-source-модели;
для коммуникационных и управленческих задач — облачные и гибридные решения;
в сфере аналитики и инжиниринга — системы с возможностью дообучения на корпоративных данных.
Основные критерии выбора
Кибербезопасность и суверенитет данных. Предприятия стремятся снизить риски утечки информации и зависимости от зарубежных облачных инфраструктур. Поэтому приоритет отдается моделям, которые могут функционировать в локальной среде и управляться напрямую.
Гибкость архитектуры и возможность адаптации. Открытые модели позволяют встраивать AI-функциональность в существующие производственные контуры, оптимизируя процессы без кардинальной перестройки IT-ландшафта.
Экономическая эффективность. Отказ от высоких лицензионных отчислений и возможность собственной кастомизации позволяют снизить совокупную стоимость владения (TCO) и ускорить возврат инвестиций.
Текущие тенденции
По данным опросов и экспертных оценок, более 60 % российских промышленных предприятий уже проводят пилотные проекты по внедрению генеративных моделей.
Около трети респондентов рассматривают возможность интеграции GenAI в системы поддержки принятия решений, документооборот, прогнозирование и обслуживание оборудования.
Наиболее востребованные направления внедрения:
интеллектуальная обработка технической документации;
автоматизация коммуникаций с поставщиками и партнёрами;
ускорение разработки проектной и технологической документации;
прогнозирование технологических сбоев и снижение брака.
Вызовы и перспективы
Несмотря на положительную динамику, предприятия отмечают ряд барьеров:
недостаток квалифицированных специалистов по обучению и интеграции моделей;
необходимость обновления нормативной базы и лицензирования решений;
ограниченность отечественных вычислительных мощностей.
При этом эксперты подчёркивают, что именно промышленный сектор способен стать драйвером развития суверенного искусственного интеллекта в России.
Расширение сотрудничества между промышленными предприятиями, технологическими компаниями и научными центрами позволит ускорить дообучение российских моделей и создать специализированные решения для отраслей — от машиностроения до энергетики.
Заключение
Переход к использованию генеративных моделей искусственного интеллекта в промышленности — не разовая технологическая инновация, а часть долгосрочной стратегии цифрового суверенитета.
Выбор российских предприятий в пользу локальных и open-source-решений отражает осознанную политику — обеспечить безопасность данных, повысить эффективность и сохранить независимость от внешних поставщиков.