Российские компании стали чаще внедрять инструменты искусственного интеллекта
ООО "Систем Икс" провело исследование по использованию современных инструментов искусственного интеллекта (ИИ) и предиктивной аналитики в российских компаниях во II квартале 2025 г. В ходе исследования аналитики "Систем Икс" провели опросы российских компаний из разных отраслей, а также ряд экспертных и глубинных интервью с ведущими специалистами рынка. Также специалисты компании использовали аналитические обзоры и научные публикации для изучения практических кейсов применения ИИ-технологий в различных индустриях.
Во II квартале 2025 г. объем внедрений инструментов ИИ и предиктивной аналитики среди опрошенных российских компаний вырос на 32% по сравнению с аналогичным периодом 2024 г. Также изменилась доля организаций, применяющих подобные решения. Если во II квартале 2024 г. только 28% российских компаний, участвующих в опросах, использовали инструменты ИИ для решения бизнес-задач, то во II квартале 2025 г. их количество составило уже 43%. Такая динамика указывает, что инструменты ИИ и предиктивной аналитики уже перешли из разряда экспериментов в разряд массовых технологий.
Также, по данным экспертов, в топ-3 отраслей по масштабу внедрения данных технологий в указанный период вошли производственная отрасль (31% от общего объема внедренных решений в стране), энергетический сектор (18%) и финансовая отрасль (16%). Также ИИ-решения были востребованы в транспортной сфере (12%), ретейле (9%), агропромышленном комплексе (7%) и медицинской отрасли (5%). Масштаб внедрений ИИ-инструментов в других сферах составил лишь 2%.
Директор проектов Minerva Result ООО "Пантеон Айти" (Minervasoft) Денис Кучеров объяснил, почему именно промышленность оказалась на первом месте: "Если рассматривать первую тройку отраслей по доле внедрений, то производственный сектор, в отличие от энергетики или финансов, менее забюрократизирован. В финансовой сфере любое отклонение от регламентов может повлечь серьезные санкции со стороны регуляторов, например ЦБ, особенно в вопросах защиты данных. Энергетика, как стратегически важная отрасль, также отличается высоким уровнем регулирования, что заставляет компании внедрять новые технологии с осторожностью. В то же время промышленность, особенно массовый сектор, не сталкивается с такими жесткими ограничениями, что позволяет ей активнее осваивать инновации и выступать в роли локомотива".
"Производственная отрасль лидирует во внедрении ИИ благодаря уникальному сочетанию факторов: обилию структурированных данных с датчиков и систем управления, четким измеримым целям (снижение брака через компьютерное зрение, повышение эффективности оборудования с помощью предиктивного обслуживания, оптимизация ресурсов), возможности автоматизации рутинных/опасных задач, а также жесткой глобальной конкуренции, требующей постоянного снижения затрат. Концепция Индустрии 4.0 (цифровые двойники, умные фабрики) и относительно контролируемая среда производства делают внедрение ИИ здесь особенно эффективным и быстро окупаемым по сравнению с отраслями, где данные менее структурированы или ROI сложнее измерить", - отметил директор департамента голосовых цифровых технологий ООО "Бэнкс Софт Системс" (BSS) Александр Крушинский.
"Промышленность активно переходит от пилотных проектов ИИ к полноценному применению, поскольку это позволяет улучшить целый ряд производственных процессов. Причем добиться таких улучшений без ИИ было бы практически невозможно. Кроме того, внедрение технологий на базе ИИ в проблемные точки бизнес-процессов имеет понятную финансовую выгоду. Так, например, ИИ-решения для предиктивного обслуживания оборудования предотвращают простои, снижая убытки, а оптимизация технологических процессов, например через цифровых двойников, сокращает расходы на сырье и энергоресурсы", - рассказал менеджер ML-продуктов АО "Селектел" (Selectel) Антон Чунаев.
"Производственные компании быстрее других переходят от пилотных решений к тиражируемым ИИ-сценариям по одной простой причине - эффект легко измерим. Предиктивная аналитика, планирование загрузки мощностей, контроль исполнения, ML-модели отклонений и мониторинг рисков дают прямую экономию и сокращают потери", - согласился коммерческий директор ООО "Гриндата" (GreenData) Сергей Лебедев.
Эксперты "Систем Икс" определили основные драйверы внедрения технологий ИИ и предиктивной аналитики во II квартале 2025 г. В первую очередь это повышение эффективности бизнеса и экономия затрат. Благодаря применению ИИ-технологий, наблюдалось снижение операционных расходов до 16%, а рост выручки составил около 34%. Важным драйвером является рост доступности решений - на рынке появилось много готовых ИТ-продуктов, которые сокращают время на разработку. Государство создает благоприятные условия для развития ИИ-технологий в стране: расширяются меры поддержки (гранты, пилотные зоны), создаются маркетплейсы цифровых решений, стандартизируются технологии. Еще один драйвер - устранение кадрового дефицита. На рынке становится все больше специалистов, умеющих работать с инструментами ИИ и предиктивной аналитикой.
"Основными драйверами, на мой взгляд, являются экономическая целесообразность, возросшая доступность технологий и государственная поддержка. Первичный импульс исходит от экономического эффекта: компании фиксируют снижение операционных расходов и рост выручки за счет оптимизации процессов, предотвращения потерь и создания новых продуктов. Это превращает ИИ из эксперимента в инструмент для сохранения конкурентоспособности", - отметил генеральный директор ООО "Ланит-Терком" (входит в ГК "Ланит") Вадим Сабашный.
Руководитель лаборатории инноваций ООО "Норбит" (входит в ГК "Ланит") Дмитрий Демидов считает, что структура драйверов внедрения ИИ очень неоднородна по отраслям и подразделениям компаний: "Повышение выручки и сокращение расходов - общие, стандартные для бизнеса задачи. Поэтому я бы выделил следующие драйверы как наиболее актуальные: внедрение коробочных отраслевых решений и проверка гипотезы. Первый обычно уже содержит определенные отраслевые результаты, например, увеличение среднего чека для розницы, процент автоматически обработанных заявок и др. Что касается проверки гипотезы, то тут мотивов очень много. Это может быть как желание создать конкурентное преимущество и добавить уникальную функцию для продукта, так и стремление повысить имиджевую составляющую".
"Ключевых драйверов несколько. Во-первых, это импортозамещение: многие предприятия вынуждены отказаться от западных аналитических платформ и перейти на отечественные решения. Во-вторых, экономическая целесообразность: предиктивная аналитика помогает сократить издержки на обслуживание, повысить выход годной продукции, минимизировать нештатные ситуации. В-третьих, сказывается рост зрелости ИТ-подразделений и центров цифровых компетенций в крупных компаниях: на горизонте 2022-2025 гг. многие накопили экспертизу и теперь переходят от пилотов к системному внедрению ИИ в процессы", - предположил коммерческий директор ООО "МД Аудит" (MD Audit, входит в ГК Softline) Михаил Прышляк.
"ИИ уже не воспринимается как модный эксперимент. Он становится частью стратегии. Бизнес понимает, что "если не мы - то конкуренты". Это запускает цепную реакцию внедрений в ключевых отраслях", - подытожил директор по развитию бизнеса ООО "ДиСиЛоджик" (DCLogic) Андрей Стеблевский.
