$77.9 €91.38

Последние новости

11.12.2025, 13:40 Imec частично устраняет тепловые узкие места в архитектурах 3D HBM-on-GPU, используя подход совместной оптимизации системных технологий

11.12.2025, 12:58 Компания Comarch названа сильным исполнителем в оценке Loyalty Platforms независимой исследовательской фирмой

11.12.2025, 11:09 Легальный рынок vs контрафакт: эксперты обсудили регулирование табачного рынка и перспективы 2026 года

11.12.2025, 10:20 Россия и глобальный капитал 2025-2026: окно возможностей на фоне инвестиционного сдвига

10.12.2025, 20:04 Пятый год подряд «Кожаная Кепка» собирает друзей и коллег Юрия Лужкова

10.12.2025, 09:51 Bitget оказывает экстренную помощь общинам, пострадавшим от циклона Дитва в Шри-Ланке, при поддержке CeylonCash и Infinite Grace Foundation

09.12.2025, 16:10 Открылся современный медицинский центр для сотрудников АО «Роствертол»

08.12.2025, 18:28 Группа «Уралхим» и индийские компании Rashtriya Chemicals and Fertilizers Limited, National Fertilizers Limited и Indian Potash Limited подписали меморандум о создании совместного предприятия по производству карбамида в России

08.12.2025, 09:26 Фонд Yidan Prize Foundation объединяет глобальные идеи и местный опыт на ежегодном крупнейшем съезде 

06.12.2025, 17:00 Лилиана — восходящее имя на сцене мелодик-хауса и вокального дэнс-попа

ВСЕ НОВОСТИ

Внедрение искусственного интеллекта может принести российской экономике до 13 трлн руб. к 2030 г.

Технологии

Более 70% российских компаний уже интегрировали решения на базе генеративного ИИ хотя бы в одном бизнес-процессе своей организации

Эксперты консалтинговой компании «Яков и Партнёры» и «Яндекса» изучили текущую ситуацию и перспективы развития технологий искусственного интеллекта в РФ. По результатам исследования «Искусственный интеллект в России: тренды и перспективы», к 2030 г. ожидаемый экономический эффект от ИИ может составить 7,9–12,8 трлн руб. в год, что соответствует до 5,5% прогнозного ВВП.

Обновленный прогноз значительно превышает предыдущие оценки, которые предусматривали эффект в 4,2–6,9 трлн руб. и до 4% влияния на ВВП за пятилетний период до 2028 г. Рост обусловлен быстрым развитием технологий, прежде всего генеративного ИИ, и их активным внедрением в бизнес-процессы, считают эксперты. Причем данный эффект заключается не только в экономии затрат, но и в создании новой стоимости через оптимизацию бизнес-процессов, разработку новых продуктов и услуг, а также формирование принципиально новых бизнес-моделей.

В отчете эксперты детально проанализировали четыре ключевые технологии: генеративный ИИ с акцентом на ИИ-агентах, обработку естественного языка (NLP) и речевые технологии, компьютерное зрение (CV), рекомендательные системы (RecSys). В технологическом разрезе наиболее значимый вклад вносят генеративный ИИ и компьютерное зрение, в отраслевом наибольшая эффективность наблюдается в digital-ориентированных сферах: e-commerce, телекоммуникациях, медиа, а также в ИТ и технологиях, отмечается в отчете.

Согласно результатам опросов СТО и вендоров, в среднем по всем технологиям около 90% респондентов оценивают уровень развития и внедрения ИИ в России как «выше среднего по миру» или сопоставимый с уровнем стран-лидеров, таких как США и Китай.

Технологичный курс

По оценкам экспертов, наибольший вклад в эффект от ИИ на ВВП из четырех рассматриваемых в отчете технологий вносит генеративный ИИ — 1,6–2,7 трлн руб. к 2030 г.  По итогам текущего года 71% компаний применяют эту технологию хотя бы в одной из функций, что на 17 процентных пунктов выше, чем в 2024-м. Согласно опросу СТО, за два года генеративный ИИ вышел далеко за рамки точечных экспериментов: среднее количество функций, где запущены пилоты или полное внедрение, выросло с 2,4 в 2023 г. до 3,1 в 2025-м, а сама технология используется уже в 80% ключевых бизнес-функций, отметил партнер «Яков и Партнёры», глава практики ИИ и высоких технологий Максим Болотских.

«Бизнес воспринимает генеративный ИИ прежде всего как инструмент повышения эффективности и роста доходов: 87% компаний, использующих генеративный ИИ, ожидают сокращения прочих операционных затрат, а 83% — роста выручки за счет повышения ценности продукта и улучшения клиентского опыта. При этом ожидаемый прирост EBITDA в среднем оценивается на уровне 4% — это больше, чем у любых других направлений искусственного интеллекта. В связи с этим на генеративный ИИ компании в среднем тратят порядка 4% от ИТ-бюджета», — добавил Максим Болотских.

Помимо моделей с закрытым исходным кодом, в России активно используются решения на базе open-source моделей, что, по оценкам экспертов, снижает издержки, ускоряет кастомизацию и поддерживает технологический суверенитет. В стране уже есть конкурентоспособные аналоги крупнейших LLM, таких как DeepSeek и ChatGPT — Alice AI (ранее YandexGPT) и GigaChat, что подтверждает зрелость экосистемы. При этом 86% компаний, использующих генеративный ИИ, дообучают внешние open-source модели.

На рынке стремительно растет использование ИИ-агентов: 46% компаний уже внедрили или тестируют автономные решения, способные выполнять цепочки задач без участия человека. Чаще всего такие агенты применяются в аналитике, логистике и процессах поддержки принятия решений.

В свою очередь, технологии обработки естественного языка (NLP) и распознавания речи достигли высокой зрелости и являются наиболее узнаваемыми среди пользователей: 53% респондентов с ними знакомы, против 39% по другим технологиям. Их основное применение — в клиентском сервисе (68% компаний используют их для обработки обращений и взаимодействия), а также в производстве и маркетинге. Наиболее активно развивающиеся в области ИИ компании ожидают значительного вклада технологий NLP в EBITDA (3,6%) и планируют продолжать инвестиции, усиливая интеграцию с генеративным ИИ для более гибкого понимания контекста и создания сложных ответов.

Как отмечается в отчете, компьютерное (CV) зрение остается важным драйвером экономического эффекта (17% совокупного эффекта), автоматизируя визуальный контроль, безопасность и операции в производстве (67% компаний используют эту технологию). Внедрение CV в контроль качества и предиктивное обслуживание способствует операционной эффективности и будет расширяться, уверены эксперты.

Рекомендательные системы (RecSys) — одно из наиболее зрелых направлений, и они используются в половине (54%) компаний-респондентов уже более 5 лет. Такая динамика во многом связана с низким порогом входа и капитальными затратами, а также с более быстрыми и измеримыми результатами по сравнению с другими ИИ-технологиями, подчеркнула директор «Яков и Партнёры» (практика ИИ и высоких технологий) Марина Дорохова.

«Их основная ценность — улучшение маркетинга, продаж и клиентского сервиса: 77% и 69% компаний используют их в этих областях. При этом в сфере e-commerce доля инвестиций в технологии выше средней (4,0% против 1,7%), а эффект для компаний достигает около 1% EBITDA. В ближайшие годы ожидается доработка и интеграция технологии с генеративным ИИ для создания контента, при этом традиционные алгоритмы останутся важной частью прогнозной аналитики», — отметила Марина Дорохова.

Фокус на будущее

В совокупности данные ярко демонстрируют, что российская ИИ-экосистема вступила в фазу масштабирования, где зрелые технологии — компьютерное зрение (CV), рекомендательные системы (RecSys), обработка естественного языка (NLP) и речевые технологии — обеспечивают предсказуемый эффект, а генеративный ИИ и агентские системы выступают ускорителем новых продуктов и бизнес-моделей, уверены эксперты.

Согласно отчету, более 60% совокупного экономического эффекта в России сосредоточено в пяти ключевых отраслях: e-commerce, телеком и медиа, ИТ и технологии, строительство и недвижимость, а также медицина и здравоохранение. К 2030 г. внедрение ИИ станет вопросом выживания для большинства компаний, уверены авторы исследования. Распределение совокупного эффекта демонстрирует, что максимальную отдачу от инвестиций в ИИ получат те отрасли, где технологии оказывают непосредственное влияние на ключевые бизнес-процессы и модели монетизации.

«Компании, которые уже сегодня выстраивают стратегию вокруг данных и алгоритмов, закладывают фундамент для доминирования на своих рынках в следующем десятилетии. В масштабах страны достижение эффекта от ИИ возможно лишь при плотном взаимодействии образовательных организаций, государства и частных компаний: образовательная система формирует у людей практические навыки и культуру осознанного взаимодействия с моделями, бизнес выступает поставщиком и интегратором этих моделей, а государство обеспечивает достаточную и комфортную инфраструктуру и регуляторные условия для их полномасштабного развертывания», — заключил консультант «Яков и Партнёры» (практика ИИ и высоких технологий) Иван Серов.

В отчете выводы опираются на детальный анализ трех крупных массивов данных: опрос 150 CTO из 16 ключевых отраслей экономики, опрос 150 российских вендоров ИИ и пользовательский опрос свыше 3,5 тыс. респондентов, которые дополнены глубинными интервью с отраслевыми лидерами.