Несмотря на высокий интерес к искусственному интеллекту, большинство российских компаний пока не понимают, какую роль эта технология должна играть в их бизнесе. Даже среди тех, кто уже закладывает расходы на ИИ, лишь около 26% имеют готовую стратегию внедрения. Остальные находятся на этапе отдельных пилотных проектов либо просто выразили о своем намерении заняться ИИ «когда-нибудь позже».
На фоне других направлений цифрового развития ИИ выглядит наименее зрелым. Почти у половины компаний существуют стратегии по облачным технологиям и кибербезопасности, тогда как искусственный интеллект в большинстве организаций по-прежнему воспринимается как эксперимент, а не как элемент долгосрочной бизнес-архитектуры.
Размер компании не становится гарантией системного подхода. Среди крупного бизнеса стратегии по ИИ встречаются чаще, однако даже в сегменте крупнейших игроков они есть лишь у каждой четвертой компании. В малом и среднем бизнесе доля организаций с четким пониманием целей и механизмов внедрения ИИ еще ниже. При этом именно наличие стратегии позволяет осознанно распределять ресурсы и быстрее получать измеримый экономический эффект.
Инвестиционная активность в сфере ИИ распределена крайне неравномерно. Существенные бюджеты на внедрение технологии чаще выделяют компании из IT, финансового сектора, страхования и промышленности. В этих отраслях заметная часть игроков тратит на ИИ более 10 млн рублей в год. В образовании, науке, ритейле, логистике, здравоохранении и сфере услуг такие объемы инвестиций встречаются значительно реже, а в недвижимости и строительстве остаются скорее исключением.
Для большинства компаний характерны умеренные вложения – от нескольких сотен тысяч до 10 млн рублей. Минимальные бюджеты преобладают в профессиональных услугах, промышленности и строительстве, где ИИ используется точечно и без попыток масштабирования.
Отсутствие стратегии нередко приводит к завышенным ожиданиям от технологии. Компании внедряют ИИ ради самого факта внедрения, не связывая проекты с конкретными бизнес-задачами. В результате появляются решения, которые не дают ощутимой пользы, не масштабируются и со временем закрываются, что оборачивается потерей значительной части инвестиций.
В то же время текущая ситуация отражает естественную стадию развития рынка. Искусственный интеллект остается областью высокой неопределенности – как по срокам окупаемости, так и по конечному экономическому эффекту. В таких условиях бизнес все чаще отказывается от жестких долгосрочных планов в пользу гибких моделей управления и постоянного тестирования гипотез. Вопрос лишь в том, насколько быстро эксперименты перейдут в системные решения и начнут приносить устойчивую отдачу.
---
Читайте нас там, где вам удобно. Подписывайтесь на Аверс в Telegram!