
"Речь о том, чтобы добиться именно повсеместного, фронтального применения искусственного интеллекта, сформировать в России рынок использования таких решений. Это приоритетная задача для отечественного бизнеса и, конечно, для федеральных и региональных органов власти", - сказал Владимир Путин в ходе совещания по вопросам развития технологий ИИ.
Российские компании из самых разных отраслей экономики все активнее осваивают искусственный интеллект. "За прошлый год сумма затрат бизнеса на внедрение технологий ИИ превысила 250 миллиардов рублей, по экспертным оценкам", - сообщил заместитель председателя правительства - руководитель аппарата правительства РФ Дмитрий Григоренко. Что касается населения, то, по оценкам крупнейших компаний, сервисами на основе ИИ пользуются более 20 миллионов россиян.
Ожидается, что новая технология внесет существенный вклад в развитие экономики страны. К 2030 году суммарный годовой финансовый эффект от внедрения ИИ может составить от 7,9 до 12,8 триллиона рублей, прогнозируют авторы совместного исследования компании "Яков и Партнеры" и "Яндекса". Они отмечают, что все крупные компании уже прошли стадию пилотов хотя бы по одной из четырех технологий, а в среднем по каждой технологии пилоты идут примерно у 88 процентов компаний. При этом пользователям нужна от ИИ прикладная польза: модели должны решать повседневные задачи, поэтому встраивание технологий в привычные сервисы и интерфейсы - необходимое условие для дальнейшего роста рынка.
Более активное использование ИИ становится одним из основных драйверов экономического развития, уверен директор по аналитике АНО "Цифровая экономика" Карен Казарян. "Среди трендов, которые уже активно проявляются, можно выделить внедрение и использование виртуальных ИИ-ассистентов в большинстве отраслей, использование ИИ-видеоаналитики для повышения безопасности на дорогах и производственных площадках, интеграция ИИ в системы с интернетом вещей (развитие AIoT), использование предиктивной диагностики для обслуживания оборудования и предотвращения аварийных ситуаций в промышленности", - рассказал "РГ" эксперт.
С прошлого года основной тренд в России - это агентные и мультиагентные системы ИИ, рассказал "РГ" руководитель Института ИИ ИТМО Александр Бухановский. "Концепция интеллектуальных агентов развивает логику современных больших языковых моделей, используя их как своего рода мозг в системах управления знаниями и разнообразными инструментами. Таким образом, агент - это уже не просто вещь в себе, опирающаяся на собственные знания, а механизм, ориентированный на решение определенного класса задач, - пояснил эксперт. - Достоинство агентов - возможность использования других технологий ИИ (например, предиктивной аналитики, компьютерного зрения, речевых технологий) для решения специализированных задач. Потому развитие интеллектуальных агентов сказывается на всем рынке ИИ в целом".
Руководитель VS Robotics Максим Колосков добавляет еще одно ключевое направление в прикладном ИИ - No/Low-code платформы. "Ядро ИИ - большие языковые модели - движется в сторону увеличения контекстного окна и агентного поведения. Активно развиваются мультимодальные языковые модели. Они работают не только с текстом, но и с изображениями, речью и видео", - рассказал "РГ" эксперт.
Как отмечается в исследовании "Яков и Партнеры", генеративный ИИ за два года перешел от экспериментальных запусков к массовому использованию: доля компаний, применяющих технологию хотя бы в одной функции, достигла в 2025 году 71 процента. Наибольший масштаб внедрения - во внутренних коммуникациях, в маркетинге и продажах и в клиентском сервисе.
Эксперты консалтинговой компании Onside и разработчика Just AI оценивают объем российского рынка генеративного ИИ по итогам 2025 года в 58 миллиардов рублей против 13 миллиардов в 2024-м. Лидеры по внедрению - банковский и страховой секторы (12 миллиардов рублей), ИТ-индустрия (6,8 миллиарда), ретейл (5,9 миллиарда), промышленность (5,1 миллиарда). По прогнозам экспертов, к 2030 году этот рынок может вырасти до 778 миллиардов рублей.
Сложности с применением генеративного ИИ тоже присутствуют. "Если говорить о темпах внедрения, то они во многом ограничены кадровым фактором, - считает сооснователь ИИ‑интегратора Metalab Сергей Батулин. - На рынке остро не хватает специалистов - особенно тех, кто умеет работать с архитектурой больших языковых моделей и сложными ML‑системами. При этом есть ожидание, что ситуация постепенно выровняется: в ИИ сейчас идет большой приток людей, и через несколько лет дефицит может снизиться".
Сегодня ИИ в той или иной степени используется почти во всех сферах. Лидерами по проникновению этой технологии являются финансы, розничная торговля, телекоммуникационный сектор, отрасль информационных технологий, рассказал Карен Казарян. "В финансовой сфере ИИ помогает управлять рисками, выявлять мошенничество и персонализировать финансовые продукты под клиентов, - пояснил он. - В сфере здравоохранения ИИ-технологии помогают анализировать результаты медицинских исследований и ставить диагнозы. Расширяется применение ИИ в промышленности, сельском хозяйстве".
Масштаб использования ИИ в разных отраслях, конечно, отличается, но общий курс на применение этой технологии налицо. К примеру, в российском ТЭК в 2024 году ИИ использовали 58 процентов организаций, а к 2027-му этот показатель должен превысить 70 процентов, заявил в ходе совещания в Госдуме замминистра энергетики РФ Эдуард Шереметцев. "Наиболее часто ИИ применяется для мониторинга состояния оборудования и инфраструктуры. Это дает нам возможность переходить на ремонт оборудования по состоянию, а не по плану графика", - отметил он.
В транспортной отрасли технологии искусственного интеллекта применяют более 45 процентов организаций, сообщил замминистра транспорта РФ Борис Ташимов. Наиболее распространенные направления использования ИИ: обработка неструктурированных данных, машинное зрение, а также прогностическое моделирование и оптимизация, предиктивная аналитика и распознавание речи.
Еще одна важная тенденция - создание ИИ для поддержки научной деятельности (AI4Science), отмечает Александр Бухановский. "Главная задача ИИ здесь - это воспроизведение когнитивной деятельности ученого в части управления знаниями и создания новых знаний на их основе. То есть сбор и оценка фактов, постановка и проверка гипотез, оценка результатов своего исследования, - рассказал эксперт. - Например, в этой логике ИИ должен на основе разрозненных требований создать корректное техническое задание на исследование, обосновать его параметры, создать рабочую документацию и даже в ряде случаев синтезировать сам экспериментальный или опытный образец, например, программный код, вещество или технологию".
В России AI4Science, по словам Александра Бухановского, наиболее востребован в таких областях, как химические технологии, материаловедение, фармацевтика и клиническая медицина.
Активное обращение к ИИ можно объяснить способностью технологии повысить эффективность работы в разных сферах.
"Преимущества, которые дает внедрение ИИ: это уменьшение человеческого фактора и сохранение знаний внутри организации и, как следствие - удешевление стоимости процессов, ускорение принятия решений (соответственно повышение маржинальности бизнеса, уменьшение цикла сделки и т.д.), - рассказал "РГ" руководитель Ассоциации лабораторий развития искусственного интеллекта по направлению трансфер технологий Роберт Васильев. - Также ИИ дает новые возможности заработка для организаций. К примеру, для бизнеса - это удешевление глубокой персонализации предложений через ИИ-ассистенты, которые знают и учитывают все пользовательские предпочтения".
Конкретный пример роста эффективности - технология RAG, соединяющая языковую модель с внешней базой знаний. "Для новичков-операторов кол-центра она резко повышает качество ответов, а для обычных сотрудников - сокращает время на получение информации о процессах компании, - рассказал Максим Колосков. - Для программистов использование агентной разработки кратно сокращает время создания новой функциональности или исправления ошибок в коде".
В промышленности технологии компьютерного зрения позволяют быстро выявлять брак на производстве. Это сокращает количество переделок и повышает общую эффективность, отметил Сергей Батулин.
По словам Карена Казаряна, ИИ становится технологией, способной оказывать влияние не только на отдельные бизнес-процессы компании, но и на бизнес-модель организаций. "Под влиянием ИИ перестраиваются внутренние и внешние процессы и взаимосвязи и за счет этого создается дополнительная ценность", - подытожил эксперт.
