ИИ-агенты, машинное обучение, генеративный ИИ и LLM – вот приоритетные направления вложений крупного российского бизнеса на ближайшие два года. Об этом свидетельствуют результаты исследования, проведенного вендором корпоративного ПО VK Tech совместно с агентством MARC.
В опросе участвовали 154 крупных компании из разных отраслей, в том числе промышленности, торговли, девелопмента. 74% из них подтвердили, что в ближайшие два года планируют инвестировать в ИИ-решения, а 71% нарастит финансирование дата-офисов уже в текущем году. По данным VK Tech и MARC, сегодня бизнес использует искусственный интеллект в первую очередь для повышения операционной эффективности, аналитики, маркетинга и персонализации. Но ИИ рассматривается уже не как инструмент для точечного решения узких задач, а как комплексная основа корпоративной системы управления.
Спрос на решения «под ключ»
Приоритеты смещаются в сторону ИИ-агентов, генеративных и больших языковых моделей. Для их эффективного использования необходимы единые цифровые платформы и инструменты управления качеством данных, а также защищенные вычислительные контуры. Следовательно, будет расти спрос на платформенные решения «под ключ», а не на разрозненные инструменты, которые сложно совместить в одном дата-офисе.
«Для бизнеса это способ одновременно сдерживать затраты на масштабирование, снижать инфраструктурную сложность, повышать качество данных для аналитики и ИИ-сценариев», – уверена директор по продуктам направления дата-сервисов VK Tech Екатерина Канунникова.
Для граждан активное внедрение компаниями комплексных ИИ-решений с большой вероятностью обернется улучшением клиентских сервисов и скорости обслуживания, повышением качества определенных товаров. Ускорение цифровой трансформации реального сектора обеспечивает усиление внутреннего спроса на отечественные инфраструктурные продукты в условиях технологического суверенитета и как следствие – высокую загрузку ИТ-отрасли.
Без инвестиций в инфраструктуру не обойтись
РеализоватьИИ-потенциал без инвестиций в инфраструктуру невозможно. Требуются объектные хранилища, интеграционные шины с корпоративными ERP/CRM, средства криптографической защиты, разметки и очистки данных, MLOps-пайплайны и многое другое.
Не менее важно обеспечить безопасность данных. На этом фоне заказчики будут отдавать предпочтение интегрированным стекам от одного вендора, способного закрыть цикл «данные – хранение – обучение – инференс– защита». И здесь интересы бизнеса и государства совпадают. Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года и нацпроект «Экономика данных» создают стимулы для инвестиций в вычислительные мощности и доверенные платформы российского производства.
Стратегия развития ИИ
По данным Strategy Partners, в 2025 году рынок генеративного искусственного интеллекта в России вырос в пять раз. Его масштабное внедрение помогло компаниям почти на 20% нарастить выпуск продукции и повысить производительность, а также оптимизировать ресурсы на уровне 15%. Но при этом стратегию развития ИИ имела только каждая четвёртая из 97% внедрявших его крупных компаний.
Теперь же, судя по исследованию VK Tech и MARC, подход меняется. ИИ в российском корпоративном секторе становится капиталоемкой инфраструктурной категорией.
Ориентация на полный цикл
В среднесрочной перспективе можно ожидать укрупнение спроса: заказчики будут приобретать не отдельные ИИ-инструменты, а интегрированные платформенные решения с предсказуемой экономикой внедрения. Вендоры уже учли этот тренд: в начале 2026 года VK Tech, например, усилил дата-направление, присоединив Cedrus Data и выделив ИИ-решения для бизнеса в отдельную вертикаль. Конкуренция за статус поставщика полного цикла – от хранения и вычислений до ИИ-сервисов и киберзащиты – будет расти вместе со спросом.
2026 год станет годом перехода от разрозненных экспериментов бизнеса с ИИ к системной цифровой трансформации реального сектора. Если текущая динамика сохранится, Россия сформует один из наиболее зрелых в ЕАЭС рынков корпоративного ИИ.
Екатерина Канунникова - директор по продуктам направления дата-сервисов VK TechКомпании воспринимают ИИ уже не как отдельный эксперимент, а как часть широкой трансформации работы с данными. Это видно по нескольким сигналам: бизнес закладывает заметные бюджеты на ИИ, параллельно усиливает дата-офис, модернизирует инфраструктуру и повышает требования к качеству и защищенности данных