Доля крупных российских компаний, использующих генеративный ИИ, превысила 70%

71% крупных российских компаний уже используют генеративный ИИ хотя бы в одной функции бизнеса. Об этом говорится в исследовании "Искусственный интеллект в России - 2025: тренды и перспективы", которое подготовили консалтинговая компания "Яков и Партнеры" и Яндекс.

Исследование описывает состояние российского рынка искусственного интеллекта, оценивает экономический эффект от внедрения ИИ и выделяет ключевые тренды. В основе исследования лежат результаты опросов и глубинных интервью - в них приняли участие 150 технических директоров крупных российских компаний из 16 отраслей, 150 поставщиков ИИ-решений и свыше 3,5 тыс. пользователей из числа жителей России.

Проникновение ИИ

Внедрение искусственного интеллекта происходит неравномерно. В одних отраслях он уже стал ключевым фактором роста и повышения эффективности, в других все еще остается инструментом для точечного улучшения отдельных бизнес-процессов.

• Активнее всего искусственный интеллект применяют компании из пяти отраслей: ИТ и технологии, телеком и медиа, электронная коммерция, банковское дело и страхование. В этих отраслях уже перешли от пилотных проектов к системному применению ИИ в бизнес-задачах.
• Компании из передовых отраслей за последний 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%.
• Подавляющее большинство опрошенных технических директоров и вендоров — около 90% — полагают, что уровень развития и внедрения искусственного интеллекта в России выше среднего по миру или сопоставим с уровнем стран-лидеров. При этом уровень развития ИИ-решений оценивают более высоко, чем уровень их внедрения.
• К 2030 году генеративный ИИ будет применять более половины населения планеты.

Экономический эффект

В отраслях, где системно применяют ИИ, экономический эффект от его внедрения оценивают в размере до 8% EBITDA компании. ИИ позволяет сократить затраты и получить новые источники выручки за счет продуктовых инноваций и трансформации бизнес-моделей.

• 78% компаний отметили, что получают экономический эффект от внедрения искусственного интеллекта, — это на 10 п. п. больше, чем в 2023 году. При этом уже почти каждая десятая компания фиксирует его на уровне 5% EBITDA — два года назад такие случаи были единичны.
• Компании из передовых отраслей оценивают совокупный экономический эффект от искусственного интеллекта в размере до 8% EBITDA — и прогнозируют, что через год он составит от 13 до 21% EBITDA. В прочих отраслях ожидания ограничиваются диапазоном 5–10% EBITDA.
• 90% респондентов отмечают, что финансовый эффект от ИИ обусловлен в первую очередь сокращением операционных и других затрат. 25% также отмечают рост выручки вследствие создания новых сервисов и продуктов. В передовых отраслях эта доля гораздо выше — 70%.
• Ожидаемый экономический эффект от ИИ к 2030 году оценивается в 7,9–12,8 трлн рублей в год, что составляет до 5,5% от прогнозируемого ВВП. Он будет обусловлен не только оптимизацией затрат, но и выручкой от продуктовых инноваций и трансформации бизнес-моделей. Наибольший вклад из всех ИИ-технологий внесет генеративный ИИ — от 1,6 до 2,7 трлн руб.
• Максимальный удельный эффект на EBITDA — в отраслях, где ИИ трансформирует бизнес-модель и создает новые источники монетизации. Это электронная коммерция, телеком и медиа, ИТ, медицина и здравоохранение, строительство и недвижимость.

Технологии

Большинство компаний использует готовые решения от внешних подрядчиков по облачной и гибридной моделям. В сфере генеративного ИИ чаще всего выбирают опенсорсные модели и донастраивают их под себя без существенных изменений архитектуры.

• 78% компаний используют готовые ИИ-решения от внешних партнеров. Около половины респондентов при этом отмечают, что адаптируют эти решения под свои бизнес-процессы вместе с подрядчиком. Собственную разработку ИИ-решений ведут лишь 17% компаний.
• Самый распространенная модель поставки — облачная: ее используют 40% респондентов. 29% выбирают гибридную модель. Ситуация зависит от отрасли: так, в банковской сфере с повышенными требованиями к безопасности данных 90% компаний применяют on-premises.
• Компании, работающие с генеративным ИИ, используют в основном опенсорсные модели. Это ускоряет вывод решений на рынок, снижает барьеры и способствует массовому внедрению ИИ. 71% компаний вместо полного цикла обучения выбирают донастройку готовых моделей под свои задачи без кардинальных изменений.

Тенденции

Генеративный ИИ дополняет и усиливает другие технологии, например рекомендации. Список сценариев его применения постоянно расширяется за счет развития мультимодальных моделей и ИИ-агентов, а также внедрения в роботов и умные устройства.

• Происходит переход от мономоделей к мультимодальным моделям общего назначения, способным обрабатывать разнородные данные. Они покрывают широкий набор сценариев и определяют ключевые структурные сдвиги ближайших лет.
• Генеративный ИИ усиливает другие ИИ-решения, в том числе рекомендательные системы, компьютерное зрение и речевые технологии. Например, он позволяет не только повысить качество рекомендаций, но и сделать коммуникацию с пользователями более персонализированной.
• Искусственный интеллект постепенно переходит в физический мир, интегрируясь в роботов и носимые устройства, такие как наушники или диктофоны. Это позволяет системам воспринимать свое окружение, принимать решения и действовать сообразно обстановке.
• Активно развивается класс ИИ-агентов, которые расширяют сценарии использования искусственного интеллекта. Это позволяет перейти от вопросов и ответов к многошаговой автономной деятельности и интеграции с корпоративными системами.