Глобальное исследование Wavestone за 2025 год, основанное на опросе 500 руководителей из ключевых регионов мира, фиксирует переходный этап в корпоративном применении искусственного интеллекта. Отмечается парадоксальное расхождение между декларативным признанием технологии стратегическим приоритетом (90% компаний включили ИИ в свою бизнес-стратегию) и низкой степенью её операционной зрелости. Несмотря на то, что 70% организаций называют ИИ стратегическим приоритетом, почти у половины отсутствуют единые метрики для измерения его ценности. Это свидетельствует о наступлении фазы, когда доминирующим вызовом становится не доступ к моделям, а институционализация ИИ как управляемой, измеримой и ценностно-ориентированной корпоративной функции. На повестке дня 2026 года – смена парадигмы: переход от случайных экспериментов и «немного ИИ везде» к созданию целостных систем, интегрированных в ключевые бизнес-процессы.

Исследование выявляет структурный разрыв, который можно определить как «парадокс приоритетов». В то время как ИИ достиг статуса обязательного элемента корпоративной стратегии, его интеграция в операционный контур остаётся фрагментарной. Ключевыми индикаторами этого разрыва стали:

Отсутствие единого способа измерения ценности у 50% компаний, что делает стратегические инвестиции (в среднем 13% ИТ-бюджета) труднообоснованными перед советом директоров, требующим отражения эффекта в отчёте о прибылях и убытках.

45% респондентов субъективно ощущают, что отстают от конкурентов, что указывает на высокую конкурентную напряжённость при отсутствии чётких объективных ориентиров.

Фаза широкого, но поверхностного тестирования (от помощников в офисных пакетах до пилотов в CRM), наблюдаемая за последние 18 месяцев, исчерпывает себя. Эмпирический опыт показывает, что многие решения, эффективные в демонстрационном режиме, оказываются экономически или операционно нежизнеспособными при масштабировании. В 2026 году фокус должен сместиться от технологий, ориентированных на результат, к процессо-ориентированной архитектуре ИИ.

Прагматичный подход предполагает:

Идентификацию критически важных процессов, работа над которыми «застопорилась».

Сравнительный анализ технологических вариантов (от аналитики до агентных моделей) для их улучшения, с признанием, что гибридные решения часто эффективнее поиска универсальной модели.

Полную перепрошивку одного-двух ключевых направлений силами продвинутых игроков в соответствии с новой, ИИ-центричной логикой.

Параллельно ИТ-руководство стоит перед стратегическим архитектурным выбором: полагаться на ИИ, встроенный в основные платформы (например, облачные сервисы), или инвестировать в создание независимого, нейтрального уровня ИИ поверх всех систем и данных. Тренд отрасли смещается в сторону специализации: от модели «одна большая LLM» к использованию более компактных и узконаправленных моделей, адекватных конкретным задачам.

По мере проникновения ИИ в зоны работы с конфиденциальными данными и регулируемые процессы, управление становится ключевым риском, угрожая превратиться в несогласованный набор локальных правил. По мнению заведующего кафедрой бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве РФ Васильевой Елены Викторовны, ответом на данный риск в 2026 году должна стать выработка единого корпоративного стандарта утверждения и контроля ИИ. Успешное управление требует распределённой ответственности, формирующей ядро из ИТ-директора (CDO), руководителя по безопасности (CISO) и руководителя по данным (CDO), при активном вовлечении бизнес-подразделений, облачных команд и мониторингом затрат на ресурсы.

Содержательный стандарт корпоративного управления ИИ должен базироваться на трёх взаимосвязанных принципах. Первый – чёткое распределение полномочий, которое подразумевает не только идентификацию лиц, уполномоченных принимать решения о внедрении и использовании систем, но и точное определение границ их персональной и функциональной ответственности на всех этапах жизненного цикла. Второй принцип – установление архитектурных ограничений «с первого дня» проектирования, особенно для применений, где недопустима высокая погрешность (например, в финансах, медицине или вопросах безопасности). В таких случаях требования к физической и юридической локации данных, требуемому уровню надёжности и отказоустойчивости модели, а также к глубине и неизменяемости логов аудита должны быть зафиксированы как жёсткие, не подлежащие пересмотру, конструктивные параметры системы.

Третий, нормативный принцип – детальное разграничение автономии между алгоритмом и человеком. Это требует разработки чётких, формализованных правил, которые однозначно определяют, какие классы задач, решений или действий могут быть полностью делегированы ИИ, а какие – в силу этических, юридических или операционных рисков – должны сохранять обязательный финальный контроль со стороны человека. Только синтез этих принципов, прозрачности ответственных лиц, превентивно заложенных технических ограничений и ясной этико-правовой рамки для автономии, позволяет создать не декларативный, а действенный стандарт, способный управлять рисками в условиях возрастающей сложности ИИ-систем.

Исследование фиксирует критический барьер на пути масштабирования: в среднем только 30% целевых пользователей действительно изменили свои рабочие практики благодаря ИИ. Причина кроется в когнитивном и организационном разрыве: сотрудники, использующие мощные открытые инструменты в быту, сталкиваются на работе с более ограниченными корпоративными версиями, что создаёт фрустрацию и замедляет адаптацию.

Для преодоления разрыва во внедрении ИИ фокус должен сместиться с самой технологии на пользователя. Необходимо внедрять не «ИИ вообще», а конкретные сценарии, релевантные ежедневным задачам каждой роли. Эти сценарии, как считает доцент кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве РФ Шелепаева Альбина Хатмулловна, нужно закрепить через обучение, обсуждения с руководителями и изменения в системе мотивации (силами HR). Успех следует измерять не количеством лицензий, а тем, как ИИ реально меняет рабочие процессы и замещает рутину. Ключом является интеграция технологии в культуру и повседневные практики работы.

Императивом на 2026 год является консолидация и прагматичная фокусировка. Стратегия должна заключаться не в умножении пилотов, а в составлении ограниченного списка сценариев с доказанной коммерческой ценностью, реалистичными требованиями к данным и прозрачной экономикой, и последовательном отказе от всего остального. Главный вызов для корпораций заключается в переходе от восприятия ИИ как набора инструментов к его строительству как целостной организационной способности, требующей пересмотра архитектуры процессов, систем управления и корпоративной культуры. Успех будет определяться не объёмом инвестиций (13% бюджета), а способностью создать замкнутый цикл между технологическими возможностями, операционными процессами и человеческой адаптацией.