Дмитрий Харитонов: «Победят те, кто научится смотреть на технологии глазами инвестора»

Корпоративный рынок перегрет разговорами про искусственный интеллект (ИИ), но без привязки к реальной экономике любые технологические инициативы обречены на провал. Важный нюанс – макроэкономические события и общее охлаждение IТ-рынка в 2025 г. Это все подстегивает бизнес к еще более критичной оценке каждого проекта, где главный фактор успеха – быстрый результат, желательно сегодня. При этом кривая роста рынка в ближайшие год-два может оказаться под позитивным влиянием общего перехода компаний от разрозненных внедрений к тиражируемым архитектурным решениям и управляемым сервисам. На этом фоне особенно выделяется ИИ, который перестал быть экспериментом и наконец перешел в разряд инструментов операционной эффективности. В прикладных сценариях он уже дает измеримые результаты.

Миллиард на ИИ

В прошлом году мы и сами смотрели на использование ИИ скорее как на эксперимент. И да, 2–3 кейса применения, конечно, не тренд, но когда технологию начинают использовать тысячи рук (а в данном случае речь как минимум о 5000 сотрудников холдинга), то уже можно говорить о накопленном успешном опыте, доступном к дальнейшему масштабированию.

Мы начали проект по внедрению инструментов автоматической генерации кода (вайбкодинга) в цикл разработки ряда наших продуктов. В среднем более 400 раз в месяц специалисты из проектной группы обращаются к ИИ-инструментам. Свыше 1000 разработчиков используют ИИ-ассистента для разработки ежедневно. Мы оптимизировали все этапы разработки: например, написание кода с применением ИИ ускорилось на треть, а трудозатраты на тестирование снижены в 2 раза. Число ошибок в коде при этом сократилось на 25%, документирование, которое до сих пор было одним из самых трудоемких процессов, теперь занимает буквально минуту. Еженедельная экономия временных ресурсов уже сейчас составляет 1000 часов – это примерно по 9 часов на человека. Рост производительности составил (1) 20%, ускорены жизненный цикл программных продуктов и time-to-market (время выхода продукта на рынок. – «Ведомости&»). В конечном итоге только за время эксперимента в 2025 г. нам удалось добиться экономии в 1 млрд руб. за счет ИИ-генерации кода.

Эксперимент в тираж

Сегодня доля автоматически генерируемого кода уже составляет не менее 3%, наша цель на конец этого года – прийти к тому, чтобы не менее 20% кода создавалось автоматически с помощью ИИ. Эксперимент прошлого года стал основой для стратегии и тактики ИИ-трансформации всего холдинга в этом году.

Ключевой фокус ИИ-трансформации – практическое повышение эффективности операционной бизнес-модели компании. Имплементация ИИ-технологий предполагается на всех уровнях работы на 26 000+ человек. На уровне тактики мы сфокусировались на том, чтобы выявить отдельных сотрудников (или целые группы) с более высокой скоростью адаптации к новым технологиям, чтобы использовать их в качестве драйверов изменений. Любопытно, что мы ожидали большей резистентности к ИИ у старшего поколения, а оказалось, что, напротив, именно сеньоры используют ИИ чаще и эффективнее. Поэтому для джуниоров мы разработали программу ускоренного профессионального роста. По факту мы взяли за основу своей трансформации принцип эффективного использования текущих возможностей – аналогично тактическим приемам в айкидо, где сила и импульс оппонента используются в пользу исполнителя.

В итоге мы целимся в то, чтобы обеспечить максимальную прозрачность производства, унифицировать процессы, найти идеальный баланс между time-to-decision (время до принятия решений. – «Ведомости&»), time-to-market и стоимостью наших сервисов и продуктов. А главное – изменить культуру работы внутри компании, когда ИИ становится связующим звеном всех бизнес-процессов, а каждый сотрудник получает собственных ИИ-агентов, необходимых для повышения его эффективности, настраиваемых в безопасном корпоративном контуре.

Где резать косты

Ответ – в рутине. Исследования подтверждают, что ИИ-агенты, обученные на собственных данных компании, в среднем ускоряют решение рутинных задач в 3 раза. В 75% случаев это приводит к успешному результату с первого раза.

На практике лучше всего работает оценка через «несделанную работу» – сравнение скорости операций, человеко-часов или количества ошибок в процессах после иизации с исходными показателями. Важна и метрика вовлеченности: если внедренный компанией ИИ не применяется сотрудниками, его эффект равен нулю независимо от потенциала. Поэтому ключевая связка – это используемость плюс прямое влияние на P&L(2).

При этом далеко не все технологические направления показывают сопоставимый эффект. Причина проста: высокая стоимость внедрения, длинный срок окупаемости и отсутствие готовности со стороны пользователей. Это наглядный пример того, что в условиях жесткой бюджетной политики бизнес больше не может позволить себе инвестировать в громкие инновации без понятной модели возврата вложений.

В финансовом секторе как авангарде цифровизации нашей страны инвестиции в ИИ, наоборот, уже достигли 56 млрд руб. за прошлый год. И это не пилоты, а полноценные промышленные внедрения. Ключевой сдвиг – переход от витринных кейсов к встроенным в процессы решениям. ИИ сегодня – это слой, который пронизывает CRM(3), ERP(4), документооборот, поддержку и разработку. Интеллектуальные ассистенты снимают до половины нагрузки с первой линии поддержки, автоматизируют закупки, экономят тысячи человеко-часов.

Барьеры масштабирования

ИИ-проекты сегодня все чаще становятся итеративными – с быстрым циклом проверки гипотез и масштабирования. Когда с отечественного рынка официально ушла компания Nvidia, российский бизнес столкнулся с необходимостью искать альтернативы, а также с ростом цен, увеличением сроков поставки и сложностями поддержки. Для крупных корпоративных клиентов это создает почти запредельный порог входа.

Основной барьер для массового тиражирования ИИ в промышленных масштабах – данные. Без управления данными и необходимого для этой цели оборудования даже самые продвинутые модели и решения не заработают так, как надо. По нашим данным, вычислительной инфраструктурой для ИИ обеспечена только каждая десятая организация. Инвестиции смещаются в сторону хранилищ и платформ. В 2025 г. рекордный прирост (в 15 раз) инвестиций пришелся именно на инфраструктуру для ИИ, что существенно превышает динамику остальных затрат на технологию. Для сравнения: более умеренные темпы показали расходы на программное обеспечение для ИИ (238%), на модели ИИ (152%) и на услуги ИИ (69%).

В этих условиях растет спрос на сервисную модель без привязки к конкретному вендору, позволяющую масштабировать мощности без капитальных затрат, а также снижать санкционные и операционные риски при совмещении американских и китайских GPU. В итоге развитие отечественного рынка альтернативных ИИ-ускорителей становится ключевым фактором перехода от вынужденного импортозамещения к осознанному технологическому выбору, где главный фокус – экономика, масштабируемость и контроль над критической инфраструктурой.

Второй технологический слой с доказанным финансовым эффектом – облака. Облачные технологии позволят уйти от капитальных затрат к операционным, быстро запускать пилоты, масштабировать ИИ-нагрузки в условиях ограниченности вычислительных ресурсов и обеспечивать непрерывность бизнеса.

Мы на пороге того времени, когда ИИ окончательно превратится в гигиенический минимум. Уровень автоматизации и качество работы с данными будут определять позиции компаний сильнее, чем другие факторы, а бизнес, который не встроит ИИ в операционные процессы, будет проигрывать. Победят те, кто научится смотреть на технологии глазами инвестора: считать эффект в деньгах, вовлекать команды в иизацию, выбирать под конкретные бизнес-задачи подходящие ИИ-инструменты. Все остальное – избыточный шум, но правильный подход к подсчетам ИИ-эффектов отфильтрует хайп и оставит нам действительно работающие технологии. &

1 Сравнительный анализ производительности работы группы с такими же задачами, но без использования ИИ.

2 Profit and Loss Statement, прибыль и убытки.

3 CRM-система (Customer Relationship Management) – программное обеспечение для автоматизации стратегий взаимодействия с клиентами, повышения продаж, оптимизации маркетинга и улучшения обслуживания.

4 EDR-система (Enterprise Resource Planning) – система для комплексного управления всеми бизнес-процессами компании: финансами, производством, продажами, закупками, складом и кадрами в единой базе данных.