Инвестиции в ИИ в России: 86% компаний внедряют, но 53% тратят менее 3% бюджета

Исследование провела компания «Технологии Доверия» («ТеДо»). Аналитики опросили более 1000 представителей бизнеса из разных отраслей и провели глубинные интервью с руководителями «Сбера», ВТБ, Альфа-банка, «Яндекс Финтеха», Yandex Cloud и «Точка Банка». С результатами ознакомился Forbes.

Почему 86% внедряют, а результата нет?

Парадокс выглядит так: почти все пробуют, но почти никто не масштабирует. По шкале зрелости «ТеДо» российский бизнес находится на второй из пяти стадий:

• ИИ-инструмент (первая ступень)
• ИИ-ассистент (здесь сейчас большинство)
• ИИ-исполнитель
• Автономный агент
• Мультиагентная система (программная среда, где несколько ИИ-агентов распределяют задачи между собой)

Чтобы перейти хотя бы на третью ступень, нужны не просто деньги, а интеграция ИИ с корпоративными IT-системами, переработка бизнес-процессов и создание контрольной среды. При текущих инвестициях в ИИ компании продолжают ставить разрозненные «заплатки», которые не складываются в систему.

Двойной замок: западное нельзя, российского нет

Финансовый директор компании «Архитех ИИ» (разработчик платформы Kodik) Михаил Хулапов обращает внимание на проблему, которую цифры «ТеДо» не показывают напрямую. Качественных отечественных агентных продуктов, на которые можно посадить критичный процесс, почти не существовало, а зарубежные закрыты законодательно.

Закон требует обрабатывать персональные данные внутри страны, с июля 2025 года требования ужесточились, штрафы выросли до 18 млн рублей. Для банка, страховой или телекома лучшие мировые платформы не просто неудобны, они юридически недоступны. Получается двойной замок: западное нельзя, российского нет. И компания останавливается на стадии ассистента не потому, что не хочет дальше, а потому что дальше не на чем ехать. : Михаил Хулапов, финансовый директор «Архитех ИИ»

Это объясняет, почему инвестиции в ИИ в России распределяются так неравномерно: крупные банки строят собственные решения, а остальным не хватает ни продуктов, ни компетенций.

«Партизанское внедрение» опаснее, чем кажется

Главный инженер «Рокет Контрол» Павел Приходько описывает процесс, знакомый многим: даже если компания централизованно не внедряет ИИ, сотрудники сами начинают пользоваться публичными моделями и сервисами. Промпт (текстовый запрос к нейросети) пишут в личном ChatGPT, результат вставляют в рабочий документ. Компания не контролирует ни данные, ни качество.

Управляющий директор по ИИ в «Авито» Андрей Рыбинцев уточняет: встроить ИИ в личную работу сотрудника уже легко, но эффект на уровне компании требует трансформации процессов и инфраструктуры.

Если знания о процессе остаются в голове сотрудников, для ИИ они фактически не существуют. : Андрей Рыбинцев, управляющий директор по ИИ «Авито»

Директор по продуктам MWS AI (входит в МТС Web Services) Максим Волошин называет главным тормозом даже не деньги, а дефицит людей, которые одновременно понимают возможности ИИ, устройство корпоративных процессов и экономику внедрения.

Что это значит для вас?

Авторам Дзена и копирайтерам. Вы уже на той самой второй ступени: используете нейросеть как ассистента для текстов, картинок, идей. Исследование «ТеДо» показывает, что без системного подхода дальше этого не уехать. Практический шаг: не просто генерируйте промптами черновики, а постройте себе воспроизводимый процесс: шаблоны промптов, чек-листы проверки, правила, когда ИИ помогает, а когда мешает.

Маркетологам. Если ваша компания тратит на ИИ меньше 3% бюджета и внедряет точечные решения, эффект будет локальным. Аргумент для руководства: 63% опрошенных «ТеДо» считают, что без ИИ компания потеряет конкурентоспособность за пять лет. Покажите эту цифру, когда будете обосновывать бюджет.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Западные платформы юридически недоступны, штрафы за обработку персональных данных за рубежом выросли до 18 млн рублей. Из доступных инструментов: YandexGPT, GigaChat, решения на базе Yandex Cloud. Но готовых агентных платформ для среднего бизнеса пока мало, и это одновременно проблема и рыночная ниша.

Главный вывод для тех, кто работает с контентом и маркетингом: не ждите, пока компания выделит бюджет на «платформенный подход». Постройте свой контур контроля прямо сейчас, на уровне команды: какие данные можно отдавать нейросети, какие нельзя, как проверять результат, где ИИ экономит время, а где создаёт иллюзию экономии. Те, кто сделает это первым, окажутся на третьей ступени раньше рынка.