ИТ-компания «Инфосистемы Джет» совместно со Smart Ranking провела исследование уровня ИИ-зрелости крупного бизнеса в России. Авторы изучили, как отечественные компании внедряют большие языковые модели и ИИ-агентов, а также рассмотрели приоритетные сценарии автоматизации, барьеры для запуска и масштабирования проектов. Результаты показали, что почти весь энтерпрайз активно использует технологию, но осторожен с ИИ-агентами — из-за высокой стоимости и неготовности инфраструктуры.

На мировом рынке искусственный интеллект в корпоративном секторе уже стал массовой практикой — по данным глобального исследования McKinsey State of AI 2025, 88% компаний уже применяют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Высоким спросом пользуются и ИИ-агенты — как минимум об экспериментах с автономными решениями сообщают 62% международных организаций.

По данным исследования, Россия в целом подтверждает мировой тренд. Большие языковые модели (LLM) используют или пилотируют 86% российских компаний. Из них 53% организаций уже прошли стадию пилотирования и вывели решения на базе генеративного ИИ в промышленную эксплуатацию.

Полуавтономные ИИ-агенты, требующие участия и контроля человека в процессе работы, также пользуются популярностью — о проектах сообщают 59% организаций. Полностью автономные и мультиагентные решения пока только начинают развитие в корпоративном секторе — их внедряют 25% и 23% компаний соответственно.

Однако массовое освоение генеративного ИИ и эксперименты с автономными решениями пока не привели к буму ИИ-агентов в корпоративном секторе. По результатам исследования, чем больше автономности требуют агентные решения, тем реже они встречаются в промышленной эксплуатации. Так, например, полуавтономные агенты работают в проде у 15% компаний, автономные и мультиагентные системы — у 8% в каждой категории.

Почти половина крупных компаний (44%) отказывается от внедрения ИИ-агентов из-за недостаточной зрелости процессов, инфраструктуры данных и сложностей интеграции искусственного интеллекта с корпоративными системами.

«Ценность ИИ-агентов напрямую зависит от AI-Ready-инфраструктуры: систематизированных и оцифрованных процессов компании, качества и количества данных, а также интеграций с корпоративными системами заказчика. Gartner уже сейчас прогнозирует, что компании могут отказаться от 60% ИИ-проектов из-за неготовности данных, — отметил Максим Андрианов, директор дирекции по разработке и внедрению ПО компании «Инфосистемы Джет». — Без данных искусственный интеллект не приносит ожидаемого экономического эффекта, так как автоматизирует лишь небольшую часть процессов — не более 5%».

Барьерами внедрения искусственного интеллекта для 58% компаний становится стоимость серверов. Также 56% респондентов называют одним из основных препятствий внедрения ИИ юридические риски.

Среди других барьеров внедрения ИИ в корпоративный контур — ограничения инвестиционных бюджетов (42%) и дефицит экспертов (40%). Отсутствие в компании ИИ-лидеров также становится причиной сопротивления сотрудников — об этом сообщают 17% респондентов.

Как банк из топ-3 заменил Oracle WebLogic: опыт внедрения российской платформы управления серверами приложений ИТ в банках

Если пилот всё же запущен, на первый план выходит его экономика. Согласно данным исследования, устойчивого экономического эффекта от внедрения искусственного интеллекта не видят 46% компаний. Так как технология пока не достигла достаточной зрелости в корпоративном секторе, отсутствие финансовой отдачи от ИИ — общемировая проблема. Для сравнения, McKinsey сообщает, что только 39% организаций видит влияние ИИ на EBIT компании

Ещё по 40% респондентов не могут масштабировать пилоты из-за отсутствия владельца продукта или процесса и нестабильного качества ИИ-решений, в том числе галлюцинаций.

Быстрее всего ИИ приживается там, где уже есть цифровой след, операция повторяется, а результат можно проверить. По данным опроса, лидируют контакт-центры и поддержка: ИИ используют в этой функции 75% компаний. В аналитике и BI его применяют 63%, в ИТ-службах и сервис-десках — 60%.

Оценка эффекта складывается в похожую, но не идентичную картину. Самую заметную отдачу респонденты видят в работе с корпоративными знаниями на основе поиска с дополненной генерацией (RAG) — этот сценарий назвали 63%. Далее идут поддержка клиентов и сотрудников с 60% и анализ обращений и заявок с 54%.

До 3 000 сборок в день: как Kafka превращается из базовой версии в промышленную платформу Цифровизация

Интерес к агентам уже сформировался: по результатам опроса более 60% компаний изучают автономные и мультиагентные системы. При этом почти половина организаций планирует увеличить инвестиции в искусственный интеллект.

Однако в ближайшие несколько лет развитие корпоративного ИИ будут определять сценарии с понятной экономикой. ИИ-агенты требуют большего, чем доступ к новой модели: нужны данные, интеграции, контроль, доверие, владелец процесса и доказанный эффект для бизнеса.

Это позволяет сказать, что значительную роль во внедрении корпоративного ИИ займут компании, которые не только разрабатывают ИИ-решения, но и создают AI-Ready-инфраструктуру.

• Лучшие тарифы на выделенные серверы Dedicated на ИТ-маркетплейсе CNewsMarket