ГлавнаяХаб аналитикиГотовность промышленных компаний к достижению поставленных результатов по ИИ

К2Тех

Готовность промышленных компаний к достижению поставленных результатов по ИИ

«К2Тех» провела опрос о готовности российских компаний обеспечивать результаты от искусственного интеллекта, которые намерен достигать топ-менеджмент. В нем приняли участие 150 представителей руководящего состава крупных промышленных организаций. Они ответили на вопросы о готовности инфраструктуры к ИИ и об основных проблемах в этой сфере.

Ключевые выводы:

  • 79% участников опроса считают, что ожидания руководства по ИИ превышают реальные возможности компании. 30% отмечают сильный разрыв между ожиданиями и реальностью: от искусственного интеллекта ждут быстрых результатов, хотя данные и инфраструктура не готовы. У 49% ожидания руководства только частично соответствуют текущим возможностям. Полное соответствие отметили 5% респондентов, 16% не смогли оценить критерий;
  • управление ИИ не везде выстроено как отдельный процесс. В 19% компаний формально не закреплена ответственность за риски использования ГенИИ, у 23% нет системного управления ИИ с политиками, ролями и контролем. 30% оценивают эффективность управления без формальных метрик;
  • 30% назвали главным барьером для достижения быстрого и измеримого результата от внедрения ИИ низкое качество данных. Только 5% респондентов считают данные своей компании полностью готовыми, у 46% они готовы частично и требуют доразметки, очистки или объединения;
  • в 37% компаний бюджет на управление данными и ИИ не выделяется: работы ведутся в рамках текущих ИТ-задач. У 33% бюджет вырос на 10–30%, у 14% — больше чем на 50%;
  • только 12% промышленных компаний считают свою Data-инфраструктуру полностью готовой к новым требованиям регулирования ИИ. Частично готовы 48%, 21% ожидают значительной трансформации Data-ландшафта, 19% не проводили оценку;
  • 27% респондентов назвали главной проблемой недостаток мощностей. 24% арендуют GPU у сторонних провайдеров, 21% сочетают собственные мощности с облаками для пиковых нагрузок, 21% располагают собственными GPU-кластерами с достаточным запасом ресурсов.
Подробнее

Расскажите знакомым:

84Дата добавления:06.10.2026

Расскажите знакомым:

Похожие исследования:
Подпишитесь, чтобы получать обновления раздела раньше других

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Добавить исследование в каталог ICT.Moscow
Что такое ICT.Moscow?

ICT.Moscow — открытая площадка о цифровых технологиях в Москве. Мы создаем наиболее полную картину развития рынка технологий в городе и за его пределами, помогаем бизнесу следить за главными трендами, не упускать возможности и находить новых партнеров.