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.

Защищенное облако для ГИС/ИСПДн: ускоренный путь к аттестации без затрат на собственный ЦОД безопасность

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%.

Корпоративная связь как инструмент продаж: почему бизнесу уже недостаточно просто минут и гигабайтов Телеком

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.

• Что лучше — ГЛОНАСС или GPS: главные различия систем навигации