Таковы результаты исследования, проведённого СберПро совместно с аналитическим центром TAdviser с июня по август 2026 года.
В 2025 году объём глобального рынка генеративного ИИ превысил 100 млрд долларов, а более 70% международных компаний внедрили технологию хотя бы в одной бизнес-функции.
Российский рынок развивается в особых условиях, что влияет не только на выбор технологий, но и на подход компаний к их внедрению. Ключевые особенности:
- государство одновременно выступает регулятором, крупным заказчиком и ключевым соинвестором;
- рынок разработки сосредоточен вокруг трёх-четырёх крупных экосистем, а не большого числа независимых стартапов;
- инфраструктура в первую очередь строится вокруг on-premise-развёртывания — на собственных серверах компании и в защищённом контуре;
- открытый исходный код стал одним из основных способов получить доступ к современным архитектурам ИИ;
- ограниченный венчурный рынок заставляет российские компании чаще опираться на собственные исследования и разработки.
До полноценного масштабирования российскому рынку генеративного ИИ ещё предстоит пройти путь. Сейчас 43% опрошенных компаний экспериментируют с технологией и проводят пилоты, а 31% уже используют решения в регулярной эксплуатации. По оценке интеграторов, полномасштабные продуктивные внедрения есть лишь у 10–15% крупных холдингов. При этом реальная структура применения ИИ заметно отличается от наиболее заметных публичных кейсов.
В лидерах — задачи, где результат можно относительно легко проверить: разработка и эксплуатация ПО, аналитика данных и подготовка отчётности, маркетинговые коммуникации и генерация контента. Клиентский сервис и контакт-центры, которые долго оставались главным публичным сценарием применения генеративного ИИ, назвали только 22% респондентов.
Выбор базовых моделей постепенно перестаёт быть главным вопросом. Разрыв между ведущими коммерческими и открытыми LLM сократился до менее чем 3%. При большой нагрузке на первый план выходит стоимость токена. Конкуренция перемещается в инженерную «обвязку»: системную маршрутизацию запросов, трассировку, контроль качества и затрат.
Это хорошо видно по причинам, из-за которых ИИ-проекты останавливаются. У небольших и средних компаний на первом месте по-прежнему несовершенство моделей — так ответили 62% респондентов. Крупный бизнес чаще сталкивается с другой проблемой — качеством корпоративных данных, которое назвали ограничением 83% организаций. За проблемами с данными часто стоят более глубокие вопросы — неготовая инфраструктура (43%) и требования информационной безопасности (42%). При этом нехватка компетенций остаётся общим ограничением для компаний разного масштаба. Более трети организаций пока вообще не обучают сотрудников работе с ИИ.
Этап бессистемных экспериментов постепенно заканчивается. С 2025 года финансовые подразделения всё чаще требуют оценивать полную стоимость владения и потенциальный бизнес-результат ещё до запуска проекта. При этом единого подхода к измерению эффекта от ИИ на рынке пока нет.
Пока компании чаще всего получают от генеративного ИИ прирост скорости и производительности — оба эффекта отметили по 75% респондентов. На рост выручки или конверсии напрямую указывают только 15% организаций.
Российский рынок постепенно переходит от диалоговых чат-ботов, которые ищут информацию в корпоративных базах, к ИИ-агентам, способным самостоятельно выполнять действия. От мирового рынка этот переход пока отстаёт примерно на один-два года. При этом компании передают агентам полномочия осторожно: 55% используют агентов как рекомендательные системы; 45% допускают выполнение действий по заранее заданным алгоритмам; только 5% доверяют агентам полную автономию в отдельных операциях.
Пока ИИ остаётся ассистентом, сквозной прирост производительности процесса составляет около 10%. Более заметный эффект появляется, когда меняется сам процесс и человек перестаёт участвовать в каждом отдельном действии, контролируя систему на уровне всего цикла. Один из примеров — агентное управление карьерной техникой в добывающей промышленности. Но такие проекты требуют уже не просто внедрения новой технологии, а серьёзных организационных изменений. Подходы и стандарты для них только начинают формироваться.
Влияние ИИ на кадровую структуру уже отмечают 59% компаний. В первую очередь меняются требования к профессиональным навыкам — об этом говорят 69% респондентов. Далее идут должностные позиции (47%) и функциональные обязанности сотрудников (41%). При этом 85% компаний допускают, что в будущем отдельные рутинные функции будут оптимизированы. Сегодня же основной эффект от ИИ связан с ростом производительности труда.
