Более 90% российских компаний пока не получили системной отдачи от внедрения искусственного интеллекта и остаются на стадии пилотных проектов или экспериментов. При этом ключевыми барьерами внедрения становятся не технологии, а внутренние процессы компаний и организационная готовность. К таким выводам приводят данные опроса, проведенного в рамках круглого стола «Эффективность ИИ‑проектов в 2026 году: как получить отдачу от инвестиций в ИИ» среди 140 руководителей ИТ-подразделений компаний из финансового, промышленного, телекоммуникационного, госсектора и ИТ-сектора. В рамках опроса участники могли выбирать несколько вариантов ответа.

Картина распределения ответов показывает, что рынок находится в переходной фазе. Только 8% компаний уже фиксируют ощутимый экономический эффект от внедрения ИИ — рост выручки, снижение затрат или повышение продуктивности, тогда как 20% отмечают косвенные результаты. При этом наибольшая доля — 45% респондентов — сосредоточена на стадии пилотов и локальных внедрений, где отдельные кейсы демонстрируют потенциал, но не масштабируются на уровень всей организации. Еще 24% прямо указывают, что затраты на ИИ пока превышают измеримую пользу, а 29% компаний только планируют внедрение и не могут оценить его эффективность. Таким образом, рынок ИИ в корпоративном сегменте находится на стадии формирования системной отдачи: интерес к технологиям уже сформирован, но масштабирование остается ключевым вызовом.

При этом основное ограничение лежит не в плоскости технологий. Так, 57% участников опроса называют ключевым ограничением внутренние процессы — сложные согласования, требования безопасности и комплаенса, тогда как 43% указывают на недостаточную готовность ИТ-инфраструктуры, включая вычислительные мощности, сети и системы хранения данных. Это подтверждает, что даже при наличии технологической базы компании сталкиваются с организационными ограничениями, которые замедляют масштабирование.

На фоне этих ограничений бизнес все более прагматично подходит к выбору технологий. В приоритете — решения, которые можно быстро внедрить и масштабировать. Так, 68% респондентов считают ключевым фактором производительность и технологическую зрелость решений, а 64% — стоимость и окупаемость инвестиций. Поддержка экосистемы российских вендоров и соответствие требованиям регуляторов играют менее значимую роль — их отметили по 27% участников опроса. Это указывает на смещение фокуса с формального соответствия требованиям к реальной эффективности и возможности масштабирования.

Особенно ярко этот тренд проявляется в подходе к построению инфраструктуры. Вместо долгих и затратных попыток создать собственные уникальные платформы, компании все чаще отдают предпочтение готовым промышленным решениям. 

Переход к масштабному внедрению ИИ, по мнению участников опроса, будет напрямую зависеть от развития прикладных сценариев, таких как автоматизация процессов, анализ данных, клиентский сервис — с этим согласны 54% респондентов. Еще 27% связывают развитие рынка с усилением государственной поддержки, тогда как 15% делают ставку на развитие отечественных инфраструктурных решений и моделей. При этом лишь 4% считают, что рынок пока опирается скорее на точечные кейсы, чем на тиражируемые модели внедрения.

Роль государства в развитии ИИ уже сегодня заметна и будет только усиливаться.

Дополнительным драйвером становится и изменение отношения бизнеса к ИИ как к инструменту, а не эксперименту. 

В этих условиях компании ищут способы снизить риски и ускорить внедрение. Одним из таких инструментов становятся программно-аппаратные комплексы (ПАК). Их использование позволяет сократить сроки запуска проектов, быстрее проверять гипотезы и переходить к масштабированию. Кроме того, ПАКи снижают затраты за счет заранее интегрированных компонентов и делают проекты более предсказуемыми с точки зрения сроков и бюджета. Унификация решений также снижает зависимость от дефицитных специалистов и упрощает управление инфраструктурой.

Таким образом, рынок ИИ в России переходит от стадии интереса к стадии прагматичного внедрения, где ключевым фактором успеха становится способность компаний выстраивать комплексный подход — от организационной готовности до выбора зрелых технологических решений — и быстро масштабировать успешные кейсы.