Реальный экономический эффект для российского бизнеса от генеративного искусственного интеллекта стоит ожидать не раньше, чем через пять-десять лет. Эксперты объясняют это высокой стоимостью внедрения, ограниченными возможностями GenAI на текущем этапе и нехваткой качественного контента для обучения моделей.
Параллельно на рынке отчетливо сформировался устойчивый технологический стержень. Как следует из исследования компании КРОК, облачные вычисления, кибербезопасность и микросервисные архитектуры уже достигли стадии «плато продуктивности», то есть массово применяются и приносят измеримую пользу. Именно на этой базе начинают подниматься новые волны: автономные ИИ-агенты, инфраструктура 6G, графовые нейросети и промышленные роботы.
Аналитики использовали известную методологию Hype Cycle (цикл хайпа) от Gartner, которая отслеживает путь технологии от первого анонса до повсеместного использования. Выводы исследования основаны на интервью с более чем сотней IT-руководителей крупных российских компаний, а также на анализе рыночных трендов.
В ближайшие годы эксперты ожидают дальнейшей эволюции облаков в сторону гибридных и мультиоблачных моделей, что повысит гибкость и снизит риски бизнеса. В сфере кибербезопасности акцент сместится на автоматизацию и концепцию «нулевого доверия» (Zero Trust). Развитие микросервисных архитектур будет идти по пути упрощения управления и автоматизации процессов доставки ПО.
Прочитайте также
Россияне доверяют ИИ сложные задачи, но не верят в его безопасность — исследование
Технологии работы с большими данными (Big Data), интернета вещей (IoT) и роботизации постепенно переходят из пилотных проектов в разряд отраслевых стандартов, обещая в ближайшие годы выйти на то же «плато продуктивности».
В то же время самые свежие инновации — например, ИИ-агенты или сети 6G — находятся лишь в начальной точке своего пути. Их широкое коммерческое применение в России, согласно прогнозу, начнется не ранее 2028 года.
Эксперты отмечают важный сдвиг: сегодня скорость цифровизации определяется не столько мощностью инфраструктуры, сколько тем, как быстро люди учатся использовать ИИ как свой рабочий инструмент.
Внедрение новых технологий, по мнению аналитиков, должно быть не самоцелью, а инструментом для достижения конкретных бизнес-результатов. Ключевым для компаний становится понимание, каких именно компетенций — кадровых или технологических — им не хватает для реализации стратегии.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.