За что бизнес полюбил ИИ
И почему больше не может без него обойтисьВнедрение искусственного интеллекта (ИИ) – это уже не вопрос технологического превосходства, а вопрос экономической выживаемости. «Ведомости&» спросили экспертов, как эта технология стала важным элементом бизнеса и экономики, а также какие выгоды и риски она с собой несет.
Увеличение производительности труда
Согласно прогнозу аналитиков, внедрение генеративного ИИ (GenAI) может принести российской экономике до 10,8 трлн руб. дополнительно ежегодно к 2030 г. Наиболее эффективным использование технологии будет в торговле (2,23 трлн руб.), IТ и связи (1,43 трлн руб.), а также в сельском хозяйстве (1,32 трлн руб.). В этих отраслях ИИ способен автоматизировать до 85% рутинных задач, позволяя компаниям повышать выработку без пропорционального найма. К таким выводам пришли специалисты Университета «Иннополис», СПбГУ, МГУ им. М. В. Ломоносова и компании «Зерокодер» по итогам анализа более 7800 вакансий.
Повышение производительности труда – основной стимул применения ИИ для компаний b2b-сегмента, соглашается Роман Малюга, партнер Kept. По его словам, оценить эффект можно по прямым метрикам производительности и эффективности: сокращение времени на выполнение операций, снижение числа ошибок, уменьшение операционных затрат. «По результатам нашего анализа трудоемкости различных процессов мы пришли к выводу, что 2–3 часа работы одного специалиста эквивалентны 1 кВт ч (~10 руб.) по операционным затратам на поддержание процессов в исполнении ИИ-моделями», – приводит данные эксперт.
Подтверждает этот тезис и реальный кейс клиента платформы KeptStore с ИИ-агентами. «Строительная компания благодаря автоматизации документооборота смогла высвободить до 10 млрд руб. оборотного капитала. Раньше оформление счетов и актов занимало около трех месяцев из-за ошибок и ручного поиска несоответствий. ИИ сократил эти сроки, и высвобожденные средства позволили компании эффективнее управлять финансами», – рассказывает Малюга.
Оптимизация: логистика, склад, прогнозирование
Еще одна задача для ИИ – эффективное управление цепочками поставок и логистики, ведущее к прямому снижению издержек. Причем, как считают аналитики, ИИ из советника превращается в самостоятельного оператора. Заведующий кафедрой бизнес-аналитики Финансового университета при правительстве Российской Федерации Михаил Толмачев приводит в пример внедрение системы «цифровой двойник» в морских терминалах: алгоритм машинного обучения прогнозирует время разгрузки вагонов, оптимальную последовательность подачи судов к причалам и даже износ оборудования, что позволяет увеличить пропускную способность терминала на 15%, сократив простои судов на несколько часов каждый.
Согласно прошлогоднему исследованию Kept компаний потребительского сектора, используя ИИ, ритейлеры сокращают расходы на логистику и формирование запасов, в связи с чем снижается размер недополученной из-за отсутствия товаров выручки. По данным отчета, 100% компаний в топ-10 федеральных сетей используют технологии ИИ, а размер эффекта, который достигается за счет повышения точности планирования и сокращения расходов, составляет около 1–2% от выручки компании.
Например, «Магнит» применяет технологии ИИ во всех сферах бизнеса. Одно из решений – собственная масштабная система прогнозирования спроса и планирования заказов F&R (Forecasting & Replenishment). Она охватывает все этапы товародвижения – от заказов поставщикам до поставок в магазины с расчетом потребности по каждой товарной позиции. «Это решение позволит повысить эффективность всей системы управления товародвижением: увеличить гибкость и скорость логистической цепочки, обеспечить оптимальный баланс доступности товаров на полках и товарных запасов», – объясняют в компании.
Как рассказали в пресс-службе RWB (Wildberries & Russ), компания использует комплексную ИИ-систему прогнозирования спроса, охватывающую практически весь ассортимент, с детализацией «товар – регион – день» и горизонтом несколько недель. Со стороны логистики в сегменте «последней мили»
алгоритмы оптимизируют маршруты в реальном времени с учетом дорожной обстановки и погоды, автоматически распределяя заказы между курьерами. На складах наибольший эффект дали слоттинг (размещение товаров на полках) и батчинг (формирование наборов заказов для сборки). «Все проекты демонстрируют окупаемость, кратно превышающую вложения», – утверждают в компании.
Персональный маркетинг
Международные отчеты и российские исследования называют внедрение ИИ в сервис и маркетинг главным трендом клиентоцентричности. Еще год назад в отчете «CX Today 2025» отмечалось, что 82% организаций используют виртуальных помощников, 50% контактных центров применяют GenAI для автоматической генерации ответов клиентам, а 45% маркетинговых команд используют его для создания рекламных текстов, постов и сценариев.
По словам Тимура Мерлина, директора центрального маркетинга и коммерческого департамента «Авито», в компании мультимодальные модели генерируют видео, баннеры, тексты – порядка 10 вариантов за один прогон, после чего оценочная модель ранжирует их и объясняет, почему один креатив перспективнее другого, на уровне конкретных визуальных и текстовых характеристик. Сейчас в первую очередь в «Авито» оценивают качество креатива, говорит он: «Краткосрочная цель – плюс 20% к качеству итоговых креативов. Прямые метрики начнем отслеживать после завершения пилота».
В «МТС AdTech» эффективность рекламных кампаний повышают с помощью специализированной ИИ-платформы. Она ускоряет создание текстов и креативов, выполняет функции модератора и таргетолога. Роман Максимов, CPO «МТС маркетолога», отмечает особенную ценность ИИ-маркетолога для малого бизнеса, который из-за нехватки экспертизы часто показывает результаты ниже рынка: «Таким компаниям ИИ позволяет поднять эффективность в среднем на 30%».
Ozon также активно использует ИИ для персонализации: более 96% карточек товаров проходят первичную проверку автоматически с помощью ML-моделей, а экономический эффект от внедрения ML в контенте оценивается компанией в 9 млрд руб. за 2026–2027 гг. Как рассказали в Ozon, благодаря постоянному улучшению алгоритмов количество заказанных товаров из рекомендаций на главной странице выросло в 5,5 раза, 9 из 10 пользователей ежедневно видят персональные рекомендации и около половины переходят по ним. Компания также начала разработку собственного ИИ-ассистента для покупателей, который поможет со сложными поисковыми сценариями вроде «подарок другу» или «сбор в поход».
Ускорение инноваций и выхода на рынок
Четвертый ключевой эффект ИИ – кардинальное ускорение вывода новых продуктов и технологий на рынок. Михаил Пукемо, младший научный сотрудник Института ИИ МТГ и Центра ИИ МГУ, приводит в пример кейс фармацевтической компании Insilico Medicine, которая прошла от гипотезы до готовности к доклиническим испытаниям нового препарата менее чем за 18 месяцев против традиционных 4,5–6 лет, т. е. примерно на 70% быстрее. При этом клиническое существование и научная валидность программы подтверждены Nature.
Как отмечает Александр Безносиков, директор Центра агентных систем Института ИИ МФТИ, «ИИ снижает барьеры входа сразу по нескольким направлениям». Раньше запуск продукта требовал последовательного найма разработчиков, маркетологов, юристов. Сегодня небольшая команда с правильно выстроенными инструментами закрывает весь объем работы. «Цикл запуска можно ускорить на порядки, а экономический эффект измеряется через стоимость первого рабочего прототипа, время от идеи до первого клиента и количество проверяемых гипотез – по всем трем показателям видно кратное улучшение», – говорит эксперт.
«Сегодня маленькая команда может гораздо быстрее собрать первый прототип, проверить гипотезу, показать продукт клиенту и понять, есть ли вообще спрос. Раньше на это уходили месяцы, теперь – часто недели, а иногда дни», – согласен Иван Никанов, заместитель директора Института ИИ Университета «Иннополис». Экономический эффект он предлагает оценивать не только как «сделали быстрее», но и как «смогли проверить больше идей за тот же бюджет» – выигрыш складывается из ускорения цикла итераций, снижения прямых затрат на разработку и повышения вероятности найти лучшее решение.
Согласно данным Фонда «Сколково», ИИ и анализ данных занимают первое место в топе технологий по количеству новых участников (стартапов). В 2025 г. заметный приток проектов с использованием ИИ приходился на EdTech, FinTech (технологии для образования и финансов), промышленную цифровизацию, маркетинговые технологии и кибербезопасность – т. е. отрасли, в которых эффект от применения ИИ наиболее быстро масштабируется и дает измеряемую бизнес-ценность. По словам Юрия Хаханова, директора направления городских и строительных технологий Фонда «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ), если 2–3 года назад был один стартап по ИИ-оценке градостроительного потенциала, то в прошлом году их стало более 10: «Решения генерируют варианты застройки за минуты вместо недель».
Безопасность от ИИ только с ИИ
Всемирный экономический форум в ежегодном обзоре отмечает, что в 2026 г. станет больше рисков кибербезопасности. Во многом это связано с тем, как быстро развивается ИИ. Но и успех борьбы с киберугрозами зависит от применения ИИ, который позволяет быстрее на них реагировать.
Владислав Тушканов, руководитель группы исследований и разработки технологий машинного обучения «Лаборатории Касперского», среди главных преимуществ ИИ называет способность выявлять неизвестные ранее атаки, улавливая аномалии в поведении пользователей, систем и сетевого трафика. «ИИ позволяет сделать подход к киберзащите более проактивным. Речь не просто о распознавании угроз, а о способности систем действовать автономно, анализируя большие объемы данных в реальном времени и прогнозируя потенциальные атаки», – говорит он. В Kaspersky MDR внедрение ИИ для автоматического обнаружения не представляющих угрозы событий помогло на четверть снизить объем инцидентов, обрабатываемых аналитиками, что повышает качество и скорость анализа и реагирования.
Поскольку ИИ может взять часть задач на себя и быстрее собрать необходимую информацию об инциденте, ответственным за информационную безопасность специалистам остается только принять решение. «Скорость реакции на киберугрозы – главный фактор для успешной минимизации ущерба при инциденте», – считает Андрей Заикин, директор по развитию бизнеса в «К2 кибербезопасности».
Осторожно: ИИ
Лишь у 26% компаний есть формализованная стратегия развития ИИ, а бюджет на ИИ отстает от облачных технологий (44%) и кибербезопасности (42%). Ключевые барьеры – риски информационной безопасности (28%) и недостаток доверия (27%); половина руководителей не готовы делегировать ИИ автономные решения.
Как объясняет Александр Бухановский, руководитель Института ИИ ИТМО, специалист не всегда может проверить выводы системы: «Как следствие, может возникнуть регресс, когда для практического использования созданных ИИ результатов специалист должен будет провести столько проверок, расчетов и сравнений, что это сведет на нет все временные и стоимостные эффекты применения ИИ».
Эксперт называет и другой неочевидный риск, связанный с применением ИИ, – трансформацию структуры стоимости продукции, падение маржинальности и перестройку экономики. «Традиционно в человекоцентрированных производствах значительная доля ценности формировалась за счет оплаты труда квалифицированных специалистов. Когда отдельные компании начинают использовать ИИ, они сокращают эти затраты и получают конкурентное преимущество. Но как только в определенных видах работ ИИ начинают использовать все игроки рынка, то эти работы просто начинают стоить меньше, а деньги перетекают в другие статьи расходов, а часто – и в другие отрасли», – поясняет эксперт.
«Если одинаковые инструменты доступны всем, то сам по себе факт использования ИИ редко дает долгосрочную защиту», – соглашается Пукемо. Он приводит данные исследования Гарвардской школы бизнеса, которые показали, что у сильных предпринимателей ИИ улучшил результаты более чем на 20%, а у слабых, наоборот, ухудшил. «Это очень важный вывод: ИИ не просто «снижает барьеры», он еще и увеличивает отдачу от качества управленческих суждений. Иначе говоря, ИИ часто усиливает хорошую стратегию, а не заменяет ее», – предупреждает эксперт. &