Найти в Дзене
CISOCLUB

Почему генеративный ИИ буксует в компаниях

Изображение: recraft В российских компаниях заметно снизился интерес к проектам с генеративным ИИ. Только 7–10% инициатив, запущенных в 2025 году, дошли до полноценного использования. Остальные остались на уровне тестов или были закрыты. По данным опросов крупных компаний, первоначальный интерес к большим языковым моделям, чат-ботам и ИИ-системам оказался завышенным. Многие проекты запускались ради демонстрации технологий и эффекта в медиа, а не для решения конкретных задач бизнеса. В итоге значительная часть из них не дала ожидаемой выгоды. Дополнительной проблемой стала слабая связка с внутренними системами. Компании сталкивались с трудностями при попытке подключить ИИ к CRM, ERP и системам документооборота. Без нормальной интеграции даже продвинутые модели оказывались мало полезны в реальной работе. В ряде случаев проблемы были глубже. Один из участников исследования привёл пример проекта на базе модели Qwen, которую пытались использовать в юридическом отделе. Из-за нехватки качеств

Изображение: recraft

В российских компаниях заметно снизился интерес к проектам с генеративным ИИ. Только 7–10% инициатив, запущенных в 2025 году, дошли до полноценного использования. Остальные остались на уровне тестов или были закрыты.

По данным опросов крупных компаний, первоначальный интерес к большим языковым моделям, чат-ботам и ИИ-системам оказался завышенным. Многие проекты запускались ради демонстрации технологий и эффекта в медиа, а не для решения конкретных задач бизнеса. В итоге значительная часть из них не дала ожидаемой выгоды.

Дополнительной проблемой стала слабая связка с внутренними системами. Компании сталкивались с трудностями при попытке подключить ИИ к CRM, ERP и системам документооборота. Без нормальной интеграции даже продвинутые модели оказывались мало полезны в реальной работе.

В ряде случаев проблемы были глубже. Один из участников исследования привёл пример проекта на базе модели Qwen, которую пытались использовать в юридическом отделе. Из-за нехватки качественных данных и отсутствия внешних специалистов точность системы была около 30%. После этого проект закрыли.

В другой компании попытка внедрить ИИ в службу поддержки столкнулась с ограничениями технологий. Запросы клиентов часто содержали документы и изображения, а доступные модели не справлялись с обработкой таких данных на нужном уровне. Это сделало систему бесполезной в работе.

Эксперты считают, что происходящее не стоит воспринимать как провал. Компании столкнулись с реальными ограничениями, которые появляются при переходе от тестов к полноценному использованию. В отчётах указано, что между пилотным проектом и внедрением лежит большой объём задач:

  • интеграция с корпоративными системами;
  • обеспечение требований к безопасности;
  • перестройка внутренних процессов;
  • обучение сотрудников;
  • обновление инфраструктуры.

По этой причине примерно у половины компаний сроки выхода из стадии тестирования уже перенесены на вторую половину 2026 года или более позднее время.

Интерес к ИИ при этом не исчез. Компании продолжают изучать такие решения, уровень понимания технологий остаётся высоким. Но реальное использование в рабочих процессах пока держится на уровне 5–10%. Период громких запусков закончился, сейчас идёт более сложная работа, где внимание уделяется реальной пользе и эффективности.

Оригинал публикации на сайте CISOCLUB: "Российские компании теряют интерес к генеративному ИИ после волны неудачных пилотов".

Смотреть публикации по категориям: Новости | Мероприятия | Статьи | Обзоры | Отчеты | Интервью | Видео | Обучение | Вакансии | Утечки | Уязвимости | Сравнения | Дайджесты | Прочее.

Подписывайтесь на нас: MAX | VK | Rutube | Telegram | Дзен | YouTube.