Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Рексофт

ИИ по-русски. Почему крупные заказчики уходят в инсорс, оставляя вендоров без «вишенки на торте»

Алексей Богомолов, директор практики «Технологическая трансформация» Рексофт Консалтинг Мы привыкли считать внедрение ИИ новым глобальным драйвером ИТ-рынка. Мировой тренд подталкивает и заказчиков, и вендоров к облакам и подписным моделям, где ИИ выступает тем самым «бустером», который заставляет клиентов переходить на SaaS. Но в РФ ситуация ровно противоположна. Почему? Глобальные вендоры, такие как Microsoft, давно начали переводить клиентов в облако. Сейчас этот тренд усиливается идеей, что ИИ встраивается в уже доступные в облаке системы и данные. При этом на Западе множество компаний развивают собственные большие языковые модели: OpenAI, Anthropic (модель Claude), Google (Gemini), Meta* (Llama), Mistral. В России развитие облачных сервисов также идет в общем тренде. Однако вендоров, выпускающих свои модели, единицы — по сути, это Яндекс с YaGPT, Сбер с GigaChat и, возможно, несколько узких игроков, которые не могут конкурировать масштабом. При этом российские заказчики настроены

Алексей Богомолов, директор практики «Технологическая трансформация» Рексофт Консалтинг

Мы привыкли считать внедрение ИИ новым глобальным драйвером ИТ-рынка. Мировой тренд подталкивает и заказчиков, и вендоров к облакам и подписным моделям, где ИИ выступает тем самым «бустером», который заставляет клиентов переходить на SaaS. Но в РФ ситуация ровно противоположна. Почему?

Глобальные вендоры, такие как Microsoft, давно начали переводить клиентов в облако. Сейчас этот тренд усиливается идеей, что ИИ встраивается в уже доступные в облаке системы и данные. При этом на Западе множество компаний развивают собственные большие языковые модели: OpenAI, Anthropic (модель Claude), Google (Gemini), Meta* (Llama), Mistral.

В России развитие облачных сервисов также идет в общем тренде. Однако вендоров, выпускающих свои модели, единицы — по сути, это Яндекс с YaGPT, Сбер с GigaChat и, возможно, несколько узких игроков, которые не могут конкурировать масштабом.

При этом российские заказчики настроены на внедрение ИИ в бизнес-процессы. Согласно последним исследованиям, 71% крупных российских компаний уже используют генеративный ИИ хотя бы в одной функции бизнеса. Компании из топ-отраслей за 2025 год направили на развитие решений на базе ИИ от 13% до 17% годового ИТ-бюджета. В целом по рынку этот показатель ниже — порядка 11%. Больше всего бизнесы инвестируют в генеративный ИИ, и в следующем году планируют увеличить эту статью расходов на 25%.

Однако клиенты в России стоят на любопытной развилке. Крупные промышленные компании, банки и игроки реального сектора, которым в силу регуляторных требований или политики безопасности нужны решения On-рremise, начали играть по своим правилам. На рынке ИИ явно прослеживается устойчивый запрос на инсорсинг.

Несмотря на все разговоры о сокращении штатов кэптивных компаний, их доля на ИТ-рынке продолжает расти. По данным аналитиков Коммерсантъ, объем рынка внутренних ИТ-подразделений и дочерних предприятий крупных российских компаний (кэптивов), специализирующихся на цифровизации, увеличился в 2025 году на 21% и достиг 1,964 трлн руб. При этом за четыре года выручка таких компаний в России выросла в три раза (CAGR 33%).

Это может говорить о том, что заказчики в условиях ограниченных бюджетов все меньше смотрят в сторону покупки «волшебной» коробки с ИИ от вендора. Вместо этого, как мы видим на примере запущенных проектов, крупный бизнес рассматривает собственные платформы, которые повышают эффективность внутренней разработки и собирают мультиагентные системы, пытаясь встроить ИИ в бизнес-процессы.

Компании в финансовой отрасли активно развиваются в этом направлении, например, Сбер и Лаборатория Касперского планируют создание мультиагентных систем и ИИ-моделей в сфере кибербезопасности. Норильский Никель работает в направлении создания как моделей для металлургов, так и ИИ-агентов для ключевых производственных и бизнес-процессов.

Зачем платить за перевнедрение ПО, в котором «ИИ уже есть», если можно нанять команду, и «вырастить» ИИ-агентов внутри, контролируя каждый шаг, тем более, что ИИ в разработке - это один из самых очевидных кейсов использования.

Этот тренд ставит российских вендоров в непростое положение. Наблюдается замедление спроса на масштабные внедрения. Возможно, те, кто должен был импортозаместиться, либо уже сделали это, либо заморозили проекты в режиме ожидания. С другой стороны, функции генеративного ИИ в продуктах, которые вендоры начинают активно добавлять, воспринимаются рынком в качестве «вишенки на торте». В любом случае продукты с ИИ оказываются под пристальным анализом возможностей, безопасности и целесообразности в контексте ограниченных бюджетов, и, стоит отметить, что являются далеко не всегда невостребованными для реальных задач.

Возьмем, к примеру, попытки внедрить ИИ в корпоративные инструменты вроде систем управления проектами или офисные экосистемы от «Яндекс 360», «Мой офис», VK WorkSpace и пр. На словах это красивая история. На деле же те ИИ-сервисы, что уже появились в вендорских продуктах, повышают эффективность поиска, но пасуют перед решением более сложных задач. Например, формирование сложного отчета, объединяющего данные из разных внутренних ИТ-систем (план ремонтных работ, кадры, бюджет), так и внешних площадок (цены на комплектующие и услуги) требует дополнительных кастомизированных интеграций, и эффект на старте непонятен. У заказчиков появляется мысль о том, что эффективнее будет настроить выгрузку данных, связать их в единый контекст и пропустить через контролируемую собственную open-source модель. Но на такой развилке у топ-менеджмента возникает вопрос об отдачи инвестиций в инфраструктуру и собственную команду при наличии в перспективе потенциально схожей функциональности в вендорских продуктах.

Это приводит к странной на первый взгляд ситуации: в то время как в мире экономическая ситуация и тренд ИИ гармонично ведут к использованию вендорских SaaS-сервисов, в России крупные заказчики, хотят от вендоров On-premise. Более того, вендоры, продающие подписку, адаптируют продукты для установки на мощностях клиента, потому что крупный бизнес предпочитает купить или арендовать «железо» и управлять им сам. Заказчики этого типа хотят контролировать данные и не зависеть от вендоров и внешних дата-центров.

Что же в итоге? Налицо тренд на внутреннее развитие заказчиками своих ИИ-моделей. Однако собственных компетенций по развитию таких платформ серьезно не хватает. По данным аналитиков, на начало 2026 года российский бизнес свернул или отложил 9 из 10 проектов по внедрению генеративного ИИ. 90% проектов либо остаются в стадии пилотирования, либо трансформируются, либо закрываются. И это окно возможностей для российских вендоров для рывка в области встраивания ИИ в свои проекты и массой интеграций с продуктами друг друга. Пока деньги остаются дорогими из-за ключевой ставки, компании будут резать CapEx и переводить затраты в OpEx, в том числе благодаря покупке облачных и подписных продуктов, но это не гарантирует роста выручки вендоров. Основной вызов для них сейчас — не просто добавить ИИ в свой продукт, а убедить клиента, что это даст больше, чем собственная разработка на базе open-source. Иначе рынок ждет не рост продаж облачных подписок, а дальнейшее развитие собственных компетенций заказчиков, которые все больше превращаются в конкурентов классическим вендорам.

*Признана в РФ экстремистской и запрещена