Почему более 90% компаний пока не получают системной отдачи от ИИ

Российский рынок искусственного интеллекта постепенно выходит из стадии ажиотажа и входит в гораздо более жесткий этап — проверки на практическую полезность. Интерес к ИИ высокий, разговоров о трансформации много, пилотных проектов становится больше, но до устойчивого экономического эффекта доходят далеко не все. По данным отраслевого опроса среди 140 руководителей ИТ-подразделений из финансового, промышленного, телекоммуникационного, государственного и ИТ-секторов, только 8% компаний уже видят ощутимый результат от внедрения ИИ, 20% фиксируют косвенный эффект, 45% остаются на стадии пилотов и локальных внедрений, 24% говорят, что затраты пока превышают пользу, а 29% только планируют запуск таких решений.

Эти цифры важны не потому, что они звучат громко, а потому, что они довольно точно описывают состояние рынка. ИИ больше не воспринимается как экзотика, но и до статуса надежного массового инструмента для бизнеса он пока не дошел. Главная проблема, судя по оценкам самих компаний, находится не в абстрактной «недостаточной развитости технологий», а во внутренней неготовности организаций перестраивать свои процессы под новую логику работы. 57% участников опроса называют основным барьером внутренние процедуры, согласования, требования безопасности и комплаенса, еще 43% указывают на слабую инфраструктурную готовность — нехватку вычислительных ресурсов, сетевой и серверной базы, систем хранения и обработки данных.

Именно здесь проходит ключевой водораздел между красивой презентацией и реальным внедрением. Запустить пилот сегодня можно сравнительно быстро: протестировать модель на ограниченном наборе задач, показать первые результаты руководству, продемонстрировать инновационность. Но пилот сам по себе еще ничего не доказывает. Настоящие трудности начинаются в тот момент, когда ИИ нужно встроить в ежедневную работу компании, связать с уже существующими ИТ-системами, включить в управленческие цепочки, назначить ответственных, перестроить доступ к данным, обучить сотрудников и добиться повторяемого, а не разового эффекта. Это уже не история про модный инструмент, а история про полноценную организационную трансформацию.

Показательно, что в одной из публикаций на эту тему, вышедшей в CNews, приводится мнение инженера-исследователя ФГАУ «ЦИТ» Тимура Гумерова: интеграция ИИ по своей сложности сопоставима с внедрением ERP- и CRM-систем и требует комплексной подготовки — от архитектуры до процессов и команд. Это, пожалуй, одна из самых точных формулировок происходящего. Ошибка многих компаний состоит в том, что искусственный интеллект до сих пор воспринимается как надстройка, которую можно просто «подключить» к существующей системе управления. На практике ИИ почти всегда требует изменения среды, в которую его пытаются встроить.

Именно поэтому рынок постепенно становится жестче и прагматичнее. Для 68% участников опроса ключевым критерием выбора ИИ-решений является производительность и технологическая зрелость, для 64% — стоимость и окупаемость инвестиций. При этом соответствие регуляторным требованиям и поддержка экосистемы российских вендоров отметили по 27% респондентов. Эти данные показывают неприятную, но вполне рациональную вещь: компании сейчас в первую очередь волнует не идеология, а эффективность. Бизнес готов обсуждать суверенные решения, отечественные платформы и стратегические контуры, но только в том случае, если за этим стоит реальный рабочий инструмент, а не декларация.

Это особенно важно на фоне усиливающейся государственной повестки вокруг ИИ. На уровне страны искусственный интеллект уже рассматривается как стратегическое направление, связанное с промышленностью, безопасностью, производительностью и конкурентоспособностью. Но между федеральными амбициями и состоянием конкретных предприятий по-прежнему сохраняется серьезный разрыв. У многих компаний нет ни достаточной зрелости процессов, ни выстроенной архитектуры данных, ни команд, способных доводить пилотные решения до масштаба. В результате рынок живет сразу в двух режимах: на уровне риторики ИИ уже почти обязателен, на уровне практики он часто остается серией ограниченных экспериментов.

Ольга Чернокоз, председатель правления Ассоциации инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI ВЕК»:

«Сегодня главный барьер для внедрения ИИ — уже не сам доступ к технологии. Главная проблема в том, что многие компании подходят к искусственному интеллекту как к отдельному инструменту, а не как к части более широкой управленческой и производственной трансформации. Пока ИИ воспринимается как пилот “для галочки” или как модная надстройка, системной отдачи не будет. Нужны не только модели и продукты, но и готовность пересматривать процессы, работать с данными, выстраивать инфраструктуру и брать на себя ответственность за масштабирование решений.

Для регионов и промышленности это особенно актуально. Сейчас рынку нужны не абстрактные разговоры о цифровизации, а понятные механизмы внедрения, проверенные кейсы и площадки, которые соединяют запрос предприятий, экспертизу разработчиков и практику внедрения. Именно на этом уровне и должен происходить переход от единичных экспериментов к реальной экономической отдаче».

На этом фоне особенно заметно, что рынок сам начинает отказываться от избыточных ожиданий. Это не плохо. Наоборот, это признак взросления. Период, когда само наличие ИИ-проекта считалось достижением, заканчивается. Теперь компаниям придется отвечать на более неприятные вопросы: где именно возникает эффект, как он измеряется, кто отвечает за масштабирование, насколько решение зависит от качества данных и сколько стоит его реальная эксплуатация. Для части игроков этот этап окажется болезненным, потому что выяснится: многие запуски были скорее демонстрацией технологической современности, чем частью продуманной стратегии.

При этом ситуация не выглядит тупиковой. Скорее, рынок проходит нормальную фазу очистки от лишнего шума. ИИ не исчезает, интерес к нему не падает, но меняется сама оптика. Выигрывать будут не те, кто громче всех заявляет о внедрении, а те, кто умеет связывать технологию с конкретной задачей бизнеса, считать эффект, выстраивать внедрение поэтапно и обеспечивать организационную готовность. Для промышленности, регионального управления, корпоративного сектора и институтов развития это означает одно: спрос смещается от разговоров о потенциале к спросу на зрелые решения, проверенные сценарии и понятную модель внедрения.

Именно поэтому нынешняя ситуация требует не разочарования в ИИ, а более трезвого отношения к нему. Искусственный интеллект сам по себе не спасает бизнес и не модернизирует предприятие автоматически. Он лишь усиливает ту систему, в которую встроен. Если процессы хаотичны, данные разрозненны, ответственность размыта, а инфраструктура не готова, ИИ только сделает эти слабые места заметнее. Но если компания готова работать с этим всерьез, эффект появляется — не мгновенно, не дешево и не без ошибок, но уже как часть реальной трансформации, а не временного эксперимента.