80 процентов российских компаний планируют расширять применение генеративного ИИ. При этом 65 процентов сталкивались с пилотами, которые так и не дошли до промышленной эксплуатации. Таковы результаты исследования, проведённого СберПро совместно с аналитическим центром TAdviser с июня по август 2026 года.
Заместитель председателя правления Сбербанка Анатолий Попов отметил, что 47 процентов российских компаний используют генеративный ИИ для разработки программного обеспечения, столько же — для анализа данных и подготовки отчётности. По его словам, важно, чтобы успешные решения выходили за рамки отдельных экспериментов и становились частью повседневной работы.
Среди причин, по которым ИИ-проекты не доходят до эксплуатации, 48 процентов опрошенных назвали низкое качество данных, 46 процентов — сложности интеграции с корпоративными системами. Попов добавил, что внедрение ИИ требует не только инвестиций в технологии, но и работы с данными, инфраструктурой и процессами. А в случае с ИИ-агентами нужно заранее решить, какие действия им доверять, как контролировать их работу и кто отвечает за результат.
Российский рынок развивается в особых условиях. Государство одновременно выступает регулятором, крупным заказчиком и соинвестором. Рынок разработки сосредоточен вокруг трёх-четырёх крупных экосистем, а инфраструктура строится в первую очередь вокруг on-premise-развёртывания — на собственных серверах компании и в защищённом контуре. Открытый исходный код стал одним из основных способов доступа к современным архитектурам ИИ.
Сейчас 43 процента компаний экспериментируют с технологией и проводят пилоты, а 31 процент уже используют решения в регулярной эксплуатации. По оценке интеграторов, полномасштабные внедрения есть лишь у 10–15 процентов крупных холдингов.
В лидерах по применению ИИ — задачи, где результат легко проверить: разработка и эксплуатация ПО, аналитика данных и подготовка отчётности, маркетинг и генерация контента. Клиентский сервис и контакт-центры, которые долго оставались главным публичным сценарием, назвали только 22 процента респондентов.
Выбор базовых моделей постепенно перестаёт быть главным вопросом: разрыв между ведущими коммерческими и открытыми LLM сократился до менее чем 3 процентов. На первый план выходит стоимость токена, а конкуренция перемещается в инженерную «обвязку»: маршрутизацию запросов, трассировку, контроль качества и затрат.
У небольших и средних компаний главной причиной остановки ИИ-проектов остаётся несовершенство моделей — так ответили 62 процента. Крупный бизнес чаще сталкивается с качеством корпоративных данных — его назвали ограничением 83 процента организаций. За проблемами с данными стоят неготовая инфраструктура (43 процента) и требования информационной безопасности (42 процента). Более трети организаций пока не обучают сотрудников работе с ИИ.
Почти две трети компаний (65 процентов) сталкивались с пилотами, которые не дошли до эксплуатации. Главными причинами закрытия проектов называют отсутствие чёткого управленческого решения и нежелание владельцев бизнес-процессов менять привычные регламенты.
Пока компании чаще всего получают от генеративного ИИ прирост скорости и производительности — оба эффекта отметили по 75 процентов респондентов. На рост выручки или конверсии напрямую указывают только 15 процентов организаций.
Российский рынок постепенно переходит от диалоговых чат-ботов к ИИ-агентам, способным самостоятельно выполнять действия. От мирового рынка этот переход пока отстаёт примерно на один-два года. При этом компании передают агентам полномочия осторожно: 55 процентов используют их как рекомендательные системы, 45 процентов допускают выполнение действий по заранее заданным алгоритмам, только 5 процентов доверяют полную автономию в отдельных операциях.
Влияние ИИ на кадровую структуру уже отмечают 59 процентов компаний. В первую очередь меняются требования к профессиональным навыкам — об этом говорят 69 процентов респондентов. При этом 85 процентов компаний допускают, что в будущем отдельные рутинные функции будут оптимизированы.
Исследование включало количественный опрос более 100 руководителей, отвечающих за ИИ-повестку: ИТ-директоров, руководителей цифровой трансформации и ИИ, топ-менеджеров бизнес-функций. Также были проведены глубинные интервью с ИТ-лидерами крупных компаний из промышленности, девелопмента, ретейла, фармацевтики и агросектора.
