«СберПро» совместно с TAdviser представили обзор, как российский корпоративный сектор развивает и применяет генеративный ИИ и как компании оценивают результаты таких проектов. Для подготовки документа авторы изучили данные открытых источников, опросили более 100 руководителей, отвечающих за ИИ-повестку, провели интервью с ИТ-лидерами крупных компаний из промышленности, девелопмента, ритейла, фармацевтики и агросектора, а также с представителями технологических провайдеров — «Сбера», «Сколково», «Яндекса» и Axenix. Работа над материалом проводилась с июня по август 2026 года.

Авторы изучили особенности внедрения ГенИИ и агентного ИИ на российском рынке, направления внедрения, ключевые барьеры и прогнозы.

Ключевые выводы:

• в 2025 году объем глобального рынка генеративного ИИ превысил $100 млрд, а более 70% международных компаний внедрили технологию хотя бы в одной бизнес-функции. В России рынок имеет свои условия, которые влияют на экономику внедрения. Среди них авторы называют особую роль государства как заказчика, регулятора и соинвестора; концентрацию рынка вокруг трех — четырех экосистем вместо стартапов; приоритет On-Premise-развертываний; Open Source как основной способ доступа к передовым возможностям; фактически свернутый венчурный контур; высокую стоимость капитала, смещающую выбор в пользу проектов с горизонтом 12–18 месяцев;
• как отмечается в обзоре, до полноценного масштабирования российскому рынку генеративного ИИ еще 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;
• среди наиболее часто упоминаемых направлений внедрения ГенИИ — разработка ПО (47%), аналитика данных и подготовка отчетности (47%), создание маркетингового контента (45%). При этом клиентский сервис — главный витринный сценарий публичного поля — назвали лишь 22% опрошенных;
• по наблюдениям авторов, компаниям не хватает компетенций в ИИ, понимания собственных процессов и качества собственных данных. Формализованное описание процессов покрывает, по оценке интеграторов, лишь 10–20% того, что происходит в действительности. Также отмечается, что на результат все сильнее влияют инфраструктура интеграции и экспертиза команды внедрения, а заметной частью инженерной работы стала обвязка вокруг модели; 
• почти две трети опрошенных (67%) наблюдали в своих компаниях случаи, когда пилотные ИИ-проекты не доходили до устойчивого продуктивного состояния. Однако в зрелых организациях отказ от части пилотов изначально заложен в процесс; 
• тем не менее интерес к генеративному ИИ остается высоким, сообщается в документе. 80% компаний собираются расширять его применение, еще 7% сохранят текущий масштаб. Приостановить проекты планируют только 3%;
• авторы отмечают, что в мире распространение агентов уже привело к росту числа «нечеловеческих» учетных записей в корпоративных системах на 76%. Однако в российских компаниях есть свои особенности: появляется набор разрозненных решений без общей архитектуры, а агент с доступом к системам оказывается новым типом «сотрудника», для которого нет готовых моделей прав, аудита и ответственности. Кроме того, мешает неопределенность терминологии, поясняют специалисты. Пока «агентом» называют и сценарный чат-бот, и автономную многошаговую систему — объекты управления не определены. У такого отставания есть преимущество: компания с тремя — четырьмя агентами выстроит единый контур существенно дешевле, сообщается в обзоре;
• среди состоявшихся внедрений в компаниях преобладают ассистенты и агентные действия под контролем человека. Агент берет на себя середину цепочки, на входе и выходе остается человек, а автономность дозируется по цене ошибки: 55% компаний описывают своих агентов как дающих подсказки и рекомендации, о полной автономии или самостоятельном прохождении сложных цепочек действий заявили в сумме 5%. Эффект на этом этапе выражается прежде всего в ускорении процесса разработки и росте производительности сотрудников (по 75%), а не в росте выручки (15%);
• как пишут авторы, теневой ИИ становится нормой. Использование личных аккаунтов в публичных моделях для рабочих задач — очень распространенная практика, с которой чаще пытаются не бороться, а обратить ее на пользу либо предоставить сопоставимую по удобству легальную альтернативу.

Расскажите знакомым: