Многие государства уже выстраивают политику в сфере искусственного интеллекта, но ключевой вызов – переход от стратегий к массовому экономическому эффекту. В России правительство и Минцифры ведут системную работу по созданию нормативной базы и условий для развития ИИ, обеспечивая баланс между необходимым регулированием и свободой для инноваций.
Параллельно с этим идет не менее важный процесс – практическое внедрение технологий в реальный сектор. Пять лет назад был создан «Альянс в сфере искусственного интеллекта» – организация, которая объединяет ключевых игроков рынка и занимается масштабированием практик внедрения ИИ.
«Ведомости. Инновации и Технологии» поговорили с Валерией Воробьевой, генеральным директором «Альянса», о том, почему именно скорость перехода от пилотных проектов к инфраструктуре производительности определяет конкурентоспособность страны.
ИИ как новый фактор производства
– Сегодня об ИИ говорят все. Но если убрать хайп, в чем его реальный экономический эффект?
– Искусственный интеллект все чаще обсуждают как технологию будущего. На практике он уже становится фактором текущей конкурентоспособности, приводя к автоматизации отдельных функций Но ключевой сдвиг не в этом. ИИ начинает менять базовые экономические параметры бизнеса: производительность труда, структуру затрат и отдачу капитала. Фактически к классической производственной функции добавляется новый фактор ИИ.
В отраслях с высокой цифровой зрелостью эффект проявляется быстрее и глубже. В финансах ИИ встраивается прежде всего в процессы обслуживания, риск-менеджмента и комплаенса. Это дает быстрый эффект за счет резкого снижения переменных издержек: до трети рутинных операций уже автоматизированы, а потенциал масштабирования достигает двух третей процессов. Здесь ИИ прежде всего меняет эластичность затрат – рост бизнеса перестает требовать пропорционального роста персонала.
В e-commerce и сервисных платформах эффект проявляется через рост выручки на единицу капитала: персонализация, прогноз спроса и динамическое ценообразование повышают загрузку инфраструктуры и ускоряют оборот средств. Здесь ключевой показатель – отдача капитала.
– В каких сферах этот эффект возникает не так быстро?
– В промышленности и добыче, но тут он носит более структурный характер. ИИ оптимизирует технологические режимы, снижает потери сырья и повышает загрузку оборудования. Примеры уже показывают рост производительности отдельных линий на 10–11% и устойчивое снижение себестоимости. Здесь ИИ напрямую влияет на выпуск на единицу капитала и труда.
В логистике и транспорте эффект возникает через ускорение потоков: маршрутизация, управление запасами, прогнозирование простоев. Это повышает оборот активов и снижает издержки обслуживания.
Таким образом,сервисные отрасли быстрее получают эффект через затраты, платформенные – через выручку и оборот капитала, индустриальные – через производственную эффективность. Это не автоматизация ради удобства. Это рост выпуска на тех же ресурсах.
– То есть речь идет не об экономии на отдельных функциях?
– Если упростить экономическую логику, ИИ не просто улучшает существующие процессы, он ускоряет сам механизм создания стоимости.
Классическая модель роста бизнеса опиралась на капитал и труд: больше инвестиций, больше людей, больше мощностей – больше выпуск. Эффект масштабирования был линейным и все сильнее упирался в издержки.
ИИ меняет эту логику. Он позволяет не просто делать процессы эффективнее, а радикально ускорять цикл создания результата: быстрее принимать решения, точнее прогнозировать спрос, снижать потери, плотнее загружать активы и убирать издержки, которые раньше считались неизбежными.
По сути, ИИ работает как катализатор экономики компании. Он одновременно повышает выпуск на тех же мощностях, снижает рост затрат при масштабировании, ускоряет оборот капитала, увеличивает маржинальность без расширения бизнеса. Именно поэтому эффект ИИ принципиально отличается от классической автоматизации. ИИ начинает управлять процессами в реальном времени.
– Что благодаря этому получает бизнес?
– Бизнес получает не косметическую оптимизацию, а скачок в скорости и эффективности работы всей системы.
Чтобы уйти от абстрактных разговоров про «потенциал технологий», «Альянсом» и «Ассоциацией ФинТех» разработана методика оценки финансового эффекта от внедрения ИИ. Она переводит проекты в язык себестоимости, производительности, оборота капитала и отдачи инвестиций. Фактически, ИИ оценивается так же, как любое капитальное вложение, – через влияние на ключевые финансовые показатели бизнеса.
Почему руководители компаний идут на риск и инвестиции? Потому что ИИ дает не «чуть лучше работать», а возможность менять конкурентную позицию. Компании, которые внедряют ИИ глубоко, получают более низкую себестоимость, более быстрый вывод продукта на рынок, более гибкое ценообразование, более устойчивые цепочки поставок.
То есть они начинают выигрывать конкуренцию по фундаментальным экономическим параметрам, а не по маркетингу или масштабу. ИИ становится тем же, чем в свое время стала автоматизация заводов или цифровизация банков: технологией, которая меняет правила игры.
– Все это касается и генеративного ИИ?
– Генеративный ИИ сегодня часто воспринимается как инструмент для автоматизации текста, создания развлекательного контента или поддержки сотрудников. В таком формате его экономический эффект действительно ограничен. Но, по моему мнению, технология развивается в сторону оркестрации цифровых агентов, когда генеративная модель становится слоем управления над классическими ML-системами, аналитикой, логистикой и производством. Если такой контур выстраивается, эффект уже не в удобстве, а в финансах. Агентные системы могут синхронизировать спрос, производство, закупки и отгрузки в реальном времени. Это означает меньше запасов и замороженного оборотного капитала, более высокую загрузку оборудования, снижение переменных издержек, рост маржинальности.
– Тогда почему эффект не становится массовым?
– ИИ в первую очередь усиливает управленчески зрелые компании, в которых выстроены процессы, данные и ответственность за финансовый результат. В таких организациях алгоритмы быстро встраиваются в ключевые операции и начинают влиять на себестоимость, производительность и оборот капитала.
Без стандартов, инфраструктуры и институциональной поддержки этот эффект не масштабируется на всю экономику: он остается преимуществом лидеров и формирует разрыв в эффективности. Именно поэтому во всем мире ИИ все чаще рассматривается не как частная инновация бизнеса, а как инфраструктурная технология роста производительности.
Вопрос общей выгоды
– Благодаря «Альянсу» сильные компании могут раскрывать свои практики внедрения ИИ для всех остальных. Но зачем им делиться такой информацией с конкурентами?
– Потому что в масштабах страны выгоднее расти рынку целиком, чем оставаться в узком круге технологических лидеров. Когда ИИ внедряют только крупнейшие игроки, экономический эффект носит локальный характер. Компании-лидеры действительно повышают маржинальность за счет оптимизации собственных процессов – снижают издержки производства, точнее управляют запасами, повышают загрузку мощностей. Но вся цепочка создания стоимости при этом остается фрагментированной.
Поставщики сырья и комплектующих продолжают работать по устаревшим плановым моделям, логистика – с избыточными запасами и простоями, подрядчики – без прогнозирования спроса и технических сбоев. В результате значительная часть эффекта ИИ «съедается» неэффективностью смежных звеньев.
– Что поменяется, если ИИ начнет распространяться повсеместно в отраслях экономики?
– Экономическая динамика поменяется принципиально. В макроэкономическом смысле это означает, что ИИ начинает работать как инфраструктурная технология: он повышает производительность не точечно, а системно – по всей цепочке создания стоимости.
Мы входим в период, когда конкуренция между компаниями и странами перестает определяться доступом к капиталу и масштабу производства. Эти факторы остаются важными, но решающим становится способность превращать данные и алгоритмы в рост производительности – быстрее, системнее и глубже, чем у других.
Исторически именно такие моменты и формировали новые экономические циклы. Электрификация не дала преимущества тем, кто просто купил генераторы, – она изменила всю архитектуру промышленности. Автоматизация не усилила старые заводы – она создала новую логику эффективности. Сегодня ту же роль начинает играть искусственный интеллект. Он перестраивает сам механизм создания стоимости: от себестоимости и оборота капитала до скорости принятия решений и устойчивости цепочек поставок.
В такие периоды открывается окно возможностей. Те, кто первыми превращают технологию в инфраструктуру экономики, выходят на траекторию ускоренного роста на десятилетия вперед. Остальные догоняют – уже в условиях более высокой планки эффективности и жесткой конкуренции. Именно сейчас формируется новая логика развития: либо ИИ становится базовой основой производительности страны, либо остается инструментом отдельных лидеров. От скорости этого перехода зависит место экономики в следующем цикле роста.
– Чем конкретно занимается «Альянс»?
– «Альянс» выстроен как механизм ускоренного распространения ИИ по экономике – от лидеров к массовому внедрению. В первую очередь мы работаем с тем, что напрямую снижает барьеры внедрения и ускоряет экономический эффект.
Мы ускоряем практическое внедрение и формируем витрину верифицированных кейсов с реальными эффектами по себестоимости, производительности и выручке, чтобы компании могли опираться не на презентации, а на уже отработанные решения. Отдельный фокус – методики оценки экономического эффекта ИИ. Уже разработана и применяется методология финансовой эффективности для ИИ в финансовом секторе, которая в ближайшее время масштабируется на другие отрасли. Это позволяет бизнесу считать влияние ИИ не в пилотах, а в показателях себестоимости, маржинальности и отдачи капитала.
Через отраслевые клубы «Альянса» мы вырабатываем и тестируем единые подходы к внедрению ИИ, бенчмарки и стандарты применения технологий в конкретных секторах экономики. Фактически «Альянс» снижает транзакционные издержки внедрения ИИ для всей экономики: компании перестают проходить путь проб и ошибок поодиночке.
Параллельно «Альянс» системно работает по всем ключевым факторам развития ИИ как экономической инфраструктуры и формирует инфраструктуру развития ИИ как экономической технологии – от подготовки кадров и научной базы до стандартов применения и доверия к решениям. «Альянс» стал ключевой площадкой по формированию мягкого регулирования ИИ: принят международный Кодекс этики ИИ, к которому присоединились более 1100 организаций из 40 стран. Это позволяет снижать барьеры внедрения для бизнеса и ускорять масштабирование эффективных практик.
– Вы описываете «Альянс» как модель для распространения ИИ внутри страны. Это российская специфика или весь мир движется по той же логике?
– Это мировой тренд. Во всех экономиках ИИ сначала начинает работать у крупнейших и наиболее зрелых компаний. Дальше возможны два сценария: либо эффект масштабируется через инфраструктуру и институты, либо технология остается инструментом узкого круга лидеров.
Если ИИ работает только у отдельных компаний, экономика получает «островки высокой производительности», но в целом растет медленно. Прибыли лидеров увеличиваются, а траектория ВВП почти не меняется. Когда же ИИ распространяется массово – через данные, инфраструктуру, стандарты внедрения, рост производительности начинает ощущаться на уровне всей страны. Даже дополнительные 0,5–1 п. п. в год по производительности за несколько лет дают заметный прирост ВВП.
Поэтому сегодня ИИ – это уже не вопрос модных технологий. Это вопрос того, как быстро будет расти экономика.
База для экономики
– На ваш взгляд, что будет, если ИИ останется инструментом только для ограниченного круга компаний?
– Экономика получит не ускорение, а разрыв. У технологических лидеров себестоимость будет системно снижаться за счет автоматизации, аналитики и более эффективного использования капитала. У остальной части бизнеса издержки будут расти относительно мировых конкурентов – не потому, что компании работают хуже, а потому, что сама технологическая планка отраслей поднимется.
В такой модели страна получает отдельные очаги высокой эффективности, но не формирует новую траекторию роста. Экспортная конкурентоспособность концентрируется у нескольких игроков, внутренняя экономика развивается неравномерно, а потенциал производительности в большинстве отраслей остается нереализованным.
– Каков альтернативный путь и к чему он приведет?
– Альтернативный сценарий, когда ИИ становится инфраструктурой всей экономики, создает совсем другую динамику. Производительность растет не точечно, а системно. Снижение себестоимости распространяется по цепочкам поставок. Капитал начинает работать быстрее. Экономика переходит на более высокий технологический уровень эффективности.
По сути, речь идет о выборе модели завтрашнего дня: либо ИИ как преимущество немногих, либо ИИ как основа нового экономического роста. В этом будущем у России есть сильные позиции: инфраструктура, промышленная база, научный потенциал и крупные компании, способные стать локомотивами трансформации. Вопрос не в наличии технологий, а в скорости их масштабирования.
ИИ – это не про угрозы. Это про формирование экономики следующего цикла роста. И именно сейчас закладывается ее траектория.
– Какая роль государства и «Альянса» в этих процессах?
– Во всем мире ИИ перестает быть темой отдельных технологических проектов и становится предметом экономической политики. Государства выстраивают инфраструктуру данных и вычислений, стимулируют внедрение в реальном секторе и формируют условия для масштабирования производительности.
В России эта логика закреплена в национальной стратегии развития ИИ, утвержденной президентом еще в 2019 г. и последовательно развиваемой в последующие годы. Стратегия рассматривает ИИ не как отрасль IT, а как сквозной фактор роста экономики.
Ключевая задача состоит не просто в координации проектов, а в превращении технологических решений в устойчивый экономический эффект. Именно здесь сформировалась роль «Альянса» в сфере искусственного интеллекта – как института практической диффузии технологий. «Альянс» объединяет компании, которые уже встроили ИИ в ключевые бизнес-процессы и получили измеримые результаты по себестоимости, производительности и отдаче капитала. Через масштабирование лучших практик, отраслевые стандарты и методологии оценки эффекта ИИ трансформируется из инструмента отдельных лидеров в фактор роста всей экономики.
– Как вы в целом прогнозируете развитие ИИ в России?
– В ближайшие пять-семь лет разрыв в производительности между компаниями, которые встроили ИИ в ключевые процессы, и теми, кто остался в старой логике управления, станет сопоставим с тем, каким был разрыв между автоматизированными и ручными производствами в индустриальном веке. Но это не риск, а знак перехода к новой экономике.
ИИ перестанет быть редким преимуществом технологических лидеров. Он станет базовой инфраструктурой эффективности – таким же естественным элементом бизнеса, как электричество, цифровые системы учета или логистика.
На этом этапе вопрос будет звучать уже не как «кто внедрил ИИ», а как «кто научился на нем расти». Именно здесь формируется экономика завтрашнего дня – экономика более высокой производительности, более быстрой отдачи капитала и более устойчивого роста. ИИ не просто ускоряет отдельные процессы. Он открывает новый цикл развития. И те страны и компании, которые сумеют встроить его в основу своей экономики уже сейчас, будут задавать темп этого цикла на десятилетия вперед.
Подпишитесь на «Ведомости» в Telegram
Читайте также:
В Запорожской области при атаке ВСУ погибла женщина-волонтер
Что известно о гибели верховного лидера Ирана Хаменеи. Главное