«Инфосистемы Джет» и Smart Ranking представили результаты опроса о зрелости российского крупного бизнеса в сфере искусственного интеллекта в 2026 году. Респондентами стали 52 компании, в которых суммарно работает около 450 тыс. сотрудников. Также было проведено семь глубинных интервью с представителями крупных организаций, уже внедряющих ИИ-решения.

Авторы распределили изученные компании по шкале зрелости, которая состоит из пяти уровней: на первом предприятия исследуют ИИ, на втором — пилотируют, на третьем — применяют ГенИИ, на четвертом — внедряют интеллектуальных чат-ботов, на пятом — задействуют агентные системы. На основании этого анализа были выявлены отраслевые особенности использования технологии.

Ключевые выводы:

• крупный российский бизнес уже освоил LLM, но не перешел к ИИ-агентам. 46% респондентов эксплуатируют большие языковые модели, еще у 40% проводятся пилотные проекты. Интеллектуальных чат-ботов эксплуатируют 42%, пилотируют — 37%, полуавтономных агентов — 15% и 44% соответственно. У автономных агентов показатели составляют 8% и 17%, у мультиагентных систем — 8% и 15%;
• среди тех, кто уже эксплуатирует LLM, больше половины используют восемь и больше решений;
• 75% участников опроса применяют ИИ в контакт-центрах и поддержке, 63% — в аналитике и BI, 60% — в ИТ-службах. Искусственный интеллект также распространен в продажах и маркетинге (52%) и HR (48%);
• наибольший эффект от ИИ компании видят в ответах по знаниям (63%), а также в поддержке клиентов и сотрудников (60%). 54% упомянули анализ обращений;
• 60% крупного бизнеса считают допустимым уровнем автономности для ИИ формат рекомендаций. Автоматическое принятие решений при низком риске готовы доверить 40% респондентов, при среднем — 6%, при высоком — 2%. 8% не готовы доверять искусственному интеллекту;
• компании в основном согласны поручить ИИ безопасные действия: ответы по базе знаний (94%), подготовку черновиков (87%), извлечение данных из документов (87%). 75% готовы делегировать классификацию и маршрутизацию обращений, 65% — запуск типовых бизнес-процессов, 46% — коммуникацию с клиентами без оператора. Допустить ИИ к изменению данных в системах CRM и ERP могут 21% респондентов;
• главным препятствием для перехода пилотных ИИ-проектов в стадию эксплуатации стало отсутствие устойчивого экономического эффекта (46%). Среди других барьеров — отсутствие экспертов, ответственных за внедрение, и нестабильное качество моделей (по 40%). Также отмечаются сложность интеграций с ИТ-ландшафтом и проблемы с ИБ (по 25%);
• критическими барьерами внедрения называются стоимость GPU и оплата (58%), юридические риски (56%), низкая зрелость процессов, данных и интеграций (44%), ограничение инвестиционных бюджетов (42%) и дефицит экспертов (40%);
• 25% опрошенных организаций используют только открытые большие языковые модели, 12% — только вендорские или проприетарные, 62% выбирают смешанный подход;
• значительных различий по зрелости в области ИИ между отраслями нет. Все в основном уже вывели в эксплуатацию базовые ИИ-решения. Средний уровень зрелости составляет около 3 баллов из 5, лидером с небольшим отрывом стали торговля, логистика и сервис (3,3 балла). В этой группе больше всего компаний на зрелых уровнях (4–5 баллов);
• как отмечают аналитики, финансовые компании выглядят в ИИ более формализованными с точки зрения контроля и управленческих правил. Торговля, логистика и сервис быстрее всего тестируют гипотезы и переходят к эксплуатации в повторяемых сценариях. Реальный сектор чаще привязывает ИИ к конкретной производственной или инженерной задаче. ИТ и технологический бизнес шире других применяют технологию в различных задачах;
• финансовый сектор — самая системная отрасль с точки зрения контроля ИИ. В ней используется больше ограничений, логирование, а также чаще измеряется эффект;
• почти половина опрошенных компаний намерена нарастить инвестиции в ИИ в ближайший год, 32% оставят бюджет на прежнем уровне. Как считают авторы, в ближайшие два года рынок, скорее всего, продолжит развиваться в направлениях с доказанным эффектом. По их мнению, быстрее других будут масштабироваться агенты поддержки, корпоративные агенты знаний и инструменты для разработки.

Расскажите знакомым: