Российские компании крупного и среднего бизнеса постепенно отказываются от точечных решений в сфере цифровизации в пользу системного внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы. К такому выводу пришли эксперты Билайна и Ассоциации менеджеров по итогам совместного исследования.
В опросе приняли участие руководители предприятий с оборотом от 800 млн рублей. С одной стороны, 24% компаний уже официально интегрировали ИИ, ещё 22% разрабатывают стратегии – итого 46% в активной фазе. Это высокий показатель для рынка, где ещё два года назад доминировали точечные эксперименты.
С другой стороны, 37% используют нейросети ситуативно, а 17% только оценивают потенциал. То есть больше половины (54%) находятся в несистемной или предварительной стадии. Реального «встраивания в ДНК» (по выражению представителя Билайн) пока мало.
Отраслевой разрыв – закономерный и тревожный
Исследование выявило ярко выраженную отраслевую специфику, кто-то исполнен оптимизма, кто-то продолжает действовать осторожно.
Промышленность (49%) и финансы (40%) – ожидаемые лидеры: у них высокие объёмы данных, рутинные процессы и прямая экономическая выгода от автоматизации.
Строительство и девелопмент (43% в стадии изучения) – тоже логично: здесь бизнес более проектный, маржинальность ниже, а ошибка интеграции ИИ может стоить дорого. Но именно этот разрыв может усугубить технологическое неравенство между секторами.
Главный барьер – не технический, а экономический и методический
28% назвали неопределённость ROI, 25% – сложность интеграции, 19% – отсутствие готовых решений. Это классический «порочный круг»: без измеримого эффекта нет бюджета, без бюджета нет интеграции, без интеграции нет данных для расчёта эффекта.
Примечательно, что проблема не в качестве самих нейросетей (ошибки, «галлюцинации» упоминаются редко), а именно в непрозрачности окупаемости. Бизнес не знает, как посчитать выгоду – и это более системная проблема, чем любой технический баг.
Тревожный маркер
Ключевое условие масштабирования - передача инициативы от ИТ бизнесу. Но пока что внедрением ИИ в 38,6% управляет ИТ-директор, а коммерческий – лишь в 7%. И вывод: «пока ИИ замыкается на одном ИТ, он рискует не стать драйвером роста».
ИТ-директор по определению отвечает за стабильность, безопасность и инфраструктуру. Его KPI – не рост выручки. Пока метрикой успеха ИИ остаётся «количество внедрённых моделей» или «время работы системы», а не «прирост маржи» или «снижение операционных затрат», ИИ будет оставаться затратным инструментом, а не источником прибыли. Передача инициативы коммерческому директору, к которой следует стремиться, это не просто смена ответственного, это смена системы измерения успеха.
Нина Матвиенко, заместитель директора по искусственному интеллекту и цифровым продуктам Билайн Big Data & AI, команды по работе с большими данными и искусственным интеллектом:
«Наше исследование показало: главный разрыв рынка - ожидания от ИИ опережают реальный эффект. Бизнес уже верит в стратегическую ценность технологии, но сталкивается с непрозрачностью окупаемости и отсутствием единых стандартов оценки. Мы в Билайне снимаем эту неопределённость правилом: любой проект начинаем с предварительного расчёта потенциального эффекта. Без измеримой цели инициативу не запускаем. Будущее не за теми, кто просто запустил нейросеть, а за теми, кто встроил ИИ в ДНК компании. Системный подход с самого старта важнее любых точечных побед».
Это разумный подход, но он работает, когда есть исторические данные о схожих проектах. У большинства компаний их нет. Кроме того, расчёт потенциального эффекта для ИИ часто спекулятивен – особенно для новых задач, где нет аналогов. Так что правило «сначала посчитай» может превратиться в новый барьер, а не в мост.
Вячеслав Евсеев, исполнительный директор Ассоциации менеджеров:
«Результаты исследования показывают, что бизнес находится в активной фазе осознания потенциала ИИ, но сталкивается с отсутствием единых стандартов оценки эффективности. Компании измеряют результат по-разному: кто-то ориентируется на удовлетворенность клиентов, кто-то - на обратную связь сотрудников. Формирование единых подходов к оценке окупаемости инвестиций и преодоление кадрового дефицита станут ключевыми вызовами для масштабирования ИИ в ближайшие годы».
Исследование проводилось методом электронного анкетирования с 19 января по 20 февраля 2026 года. В нем приняли участие топ-менеджеры в возрасте от 35 до 55 лет из более чем 70 российских компаний из сфер промышленности, финансов, торговли, строительства и производства потребительских товаров.
Чего не хватает в данных о проведенном исследовании
Упомянуто, что 24% компаний "реально интегрировали ИИ". И? Каков размер полученной экономии?
Хотелось бы видеть разбивку по размерам бизнеса. Разница между бизнесами с объемом 800 млн рублей, и, например, 800 млрд рублей - значительная.
Нехватка квалифицированных кадров упомянута вскользь, а ведь это - существенный фактор, барьер для более активного внедрения ИИ на сегодня.
В общем, не могу не согласиться с тем, что переход от точечных внедрений к системным действительно наметился, и все же системность пока что скорее в планах, чем в реальности. Проблемы серьезные, они не столько технологические, сколько экономические - бизнесу нужны прозрачные методики расчёта ROI и смена владельца процесса с ИТ-директора на коммерческого директора. Без этого ИИ останется дорогим экспериментом, а не драйвером роста, несмотря на всю стратегическую веру топ-менеджеров. \\
