ИИ перестал быть экспериментом: бизнес наращивает вложения в данные, инфраструктуру и дата-офисы

Искусственный интеллект в российском корпоративном секторе все заметнее переходит из разряда пилотных экспериментов в категорию системных инвестиций. По данным исследования VK Tech и агентства MARC, в ближайшие два года 74% компаний планируют вкладываться в решения на базе ИИ, а 71% респондентов намерены уже в 2026 году увеличить бюджеты своих дата-офисов. Об этом 3 апреля сообщал «ФедералПресс» со ссылкой на результаты опроса.

В исследовании приняли участие 154 крупные компании из сфер торговли, электронной коммерции, промышленности, девелопмента и других отраслей. Большинство участников представляют бизнес с годовым оборотом от 10 млрд рублей. Средний объем структурированных данных в таких организациях достигает 260 ТБ, а ежегодный прирост составляет около 50 ТБ.

Эти цифры показывают, что для крупного бизнеса ИИ уже не существует отдельно от темы данных. Чем активнее компании рассматривают внедрение ИИ-инструментов, тем острее встают вопросы хранения, управления, унификации и качества информации. Именно поэтому инвестиции идут не только в сами AI-решения, но и в инфраструктуру, которая должна обеспечить их реальную работу.

Согласно исследованию, в ближайшие два года компании прежде всего собираются инвестировать в ИИ-агентов — этот вариант выбрали 62% опрошенных. Еще 53% намерены вкладываться в технологии машинного обучения, а 51% — в генеративный ИИ и большие языковые модели. Одновременно 45% компаний назвали внедрение AI- и LLM-решений главной задачей своих дата-офисов, 40% сосредоточены на модернизации data-инфраструктуры, а 39% — на повышении качества и защищенности данных.

По сути, бизнес все чаще признает простую вещь: без устойчивой архитектуры данных искусственный интеллект не дает масштабируемого эффекта. Для быстрой и безопасной работы ИИ-сервисов нужны отказоустойчивые хранилища, единые дата-платформы, понятные правила доступа к данным и инструменты контроля качества информации. Иначе даже самые сильные модели упираются в фрагментированную инфраструктуру, плохую разметку, дублирование массивов и риски утечек.

Директор по продуктам направления дата-сервисов VK Tech Екатерина Канунникова, комментируя результаты исследования, отметила, что компании воспринимают ИИ уже не как изолированный эксперимент, а как часть широкой трансформации работы с данными. По ее словам, на этом фоне будет расти спрос на инструменты хранения данных, включая S3-совместимые объектные хранилища и единые дата-платформы на архитектуре lakehouse. Такой подход, как считает эксперт, позволяет одновременно сдерживать издержки на масштабирование, снижать инфраструктурную сложность и повышать качество данных для аналитики и ИИ-сценариев.

Практика использования ИИ в бизнесе также подтверждает инфраструктурный характер этой трансформации. Сегодня компании применяют искусственный интеллект прежде всего для повышения операционной эффективности — об этом заявили 51% участников исследования. Еще 44% используют ИИ для аналитики и business intelligence, а 39% — в маркетинге и персонализации. При этом главным барьером для дальнейшего развития названа безопасность данных: ее указали 45% респондентов. Далее следуют контроль качества данных — 34% и рост требований к технологическому стеку — 32%.

На более широком уровне эти выводы совпадают с общим трендом рынка. На конференции Data Fusion 8 апреля 2026 года вице-премьер Дмитрий Григоренко заявил, что затраты российского бизнеса на внедрение и применение технологий ИИ в 2025 году достигли 257 млрд рублей. По данным, которые он привел со ссылкой на оценку НИУ ВШЭ, в 2024 году этот показатель составлял 203 млрд рублей, а в 2023 году — 145 млрд рублей.

Это важно по двум причинам. Во-первых, растут не только разговоры об ИИ, но и реальные бюджеты.

Во-вторых, компании постепенно смещают фокус с отдельных пилотов на вопрос промышленного внедрения: как хранить данные, как обеспечить отказоустойчивость, как сделать инфраструктуру пригодной для аналитики, моделей и ИИ-агентов одновременно.

Именно поэтому тема дата-офисов в ближайшие годы, вероятно, станет для крупного бизнеса не вспомогательной, а стратегической. Если раньше дата-офис нередко воспринимался как внутренняя функция по управлению данными, то теперь он превращается в точку сборки всей AI-трансформации компании — от качества данных и регламентов безопасности до готовности инфраструктуры к росту вычислительных нагрузок.

На этом фоне можно говорить о новом этапе зрелости рынка. Бизнес уже не просто тестирует ИИ ради интереса или PR-эффекта. Он начинает перестраивать под него архитектуру данных, внутренние процессы и бюджеты. А это означает, что следующим конкурентным преимуществом станет уже не сам факт использования искусственного интеллекта, а способность компании обеспечить для него надежную, безопасную и масштабируемую среду.

]]>