Об искусственном интеллекте в экономике принято говорить как о технологии, которая стремительно проникает всюду. Статистика российских организаций формирует более сдержанную картину. По данным Росстата, обработанным Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ (ИСИЭЗ), в 2025 году технологии ИИ применяли около 5,2% крупных и средних организаций, на 0,4 процентного пункта больше, чем годом ранее. Это результат сплошных исследований, то есть они охватывают всю совокупность крупных и средних организаций, а не выборку из нее. Для темы, вокруг которой так много разговоров, цифра скромная и она заставляет задаться вопросом, кто внедряет ИИ, зачем и каким способом.
Первый ответ связан с размером. В организациях с численностью более 500 человек технологии ИИ используют 17%, а в организациях, где занято менее 100 человек (это самая многочисленная группа), 4,3%. Разрыв почти четырехкратный. Еще контрастнее картина становится, если смотреть на деньги. В 2024 году крупные и средние организации потратили на оборудование для ИИ 56,2 млрд рублей и на программное обеспечение 30,5 млрд. Финансовый сектор обеспечил 77% первой суммы и 43% второй, сфера информации и связи 11% и 14%, государственное управление 5% и 10%. На все остальные отрасли вместе пришлось 6% затрат на оборудование и около трети затрат на программное обеспечение.
Профессор Марина Владимировна Мельничук, заведующий Кафедрой английского языка и профессиональной коммуникации утверждает, что такая концентрация объясняется условиями внедрения. В бизнесе технологии почти целиком оплачиваются из собственных средств организаций (от 96% до 100% финансирования), в государственном управлении и социальной сфере из бюджета. Следовательно, ИИ доступнее тем, у кого есть свободный капитал или бюджетная линия, а финансовому сектору помогает еще и то, что у него много данных и типовых процессов, которые поддаются автоматизации. Сами организации называют именно эти ограничения: высокие затраты отмечают 54%, недостаточность и низкое качество массивов данных 34%, необходимость привлекать квалифицированные кадры 33%, состояние ИКТ-инфраструктуры 32%. Показателен и масштаб компетенций: работников, владеющих ИИ, в исследуемых организациях в 2024 году насчитывалось около 242 тыс., менее одного процента списочной численности. Деньги, данные и умение работать с технологией, судя по всему, образуют единый набор ограниченных ресурсов.
Мотивы внедрения организации описывают прежде всего языком качества. Повышение эффективности бизнес-процессов отметили 62,7% организаций-пользователей, производственных процессов 51,1%, рост доходов 41,4%, рост производительности труда 24,1%. Примерно каждая вторая организация применяет ИИ в маркетинге и в производстве продукции, каждая четвертая в управлении организацией. По этой статистике хорошо видно, какие задачи отрасли поручают технологии, и здесь прослеживается связь с типом данных, которые отрасль накапливает. Обработку визуальных данных, включая компьютерное зрение, использует 87,5% пользователей ИИ в торговле, обработку текста 84,2% в финансовом секторе, обработку звука, например распознавание речи, 67,6% в сфере информации и связи. Спрос на технологии обработки текста вырос по сравнению с 2024 годом почти вдвое.
Способ внедрения еще более однозначен. Чаще всего организации приобретают готовое коммерческое программное обеспечение (56% пользователей ИИ) или решения, модифицированные сторонними организациями (51,8%); эти варианты не исключают друг друга. Собственными силами разрабатывают или дорабатывают программы лишь 10–15% организаций. За год заметно выросла доля тех, кто использует бесплатные решения. ИИ приходит в большинство организаций как покупка или готовый инструмент, а не как собственная разработка, поэтому темп распространения зависит от предложения на рынке и от способности организации приспособить готовое решение к своим процессам. Бесплатные решения снижают порог входа, но вряд ли снимают ограничения по данным и инфраструктуре, о которых говорит каждая третья организация.
Доцент Кафедры английского языка и профессиональной коммуникации Кенетова Рита Биляловна отмечает, что цифру 5,2% нужно читать осторожно. Исследование не охватывает малый бизнес, а понятие ИИ определено широко: от компьютерного зрения, обработки речи и текста до систем поддержки принятия решений и технологий повышения эффективности самого ИИ. Показатель отражает использование именно в таком понимании и только в крупных и средних организациях, поэтому переносить его на экономику в целом нельзя. Данные об эффектах основаны на ответах самих организаций, а не на независимых измерениях.
Из этих данных можно вывести несколько ожиданий, понимая, что это логика, а не прогноз с цифрами. Расширение, вероятно, пойдет в основном через готовые и бесплатные решения, а не через собственные разработки. Разрыв по размеру сохранится, пока затраты, данные и инфраструктура остаются главными барьерами. В государственном управлении и социальной сфере темп будет определяться бюджетным финансированием, а не рыночной конкуренцией. Прирост на 0,4 процентного пункта за год согласуется с постепенным расширением, но один год наблюдений не позволяет считать это устойчивой тенденцией.
Вопрос о том, когда ИИ придет в российские организации, поэтому точнее формулировать иначе: при каких условиях организация способна его использовать. Сама технология доступна широко, ограничено умение встроить ее в процессы, а оно обеспечивается деньгами, данными, инфраструктурой и компетенциями. Если эти различия закрепятся, разрыв между организациями по способности внедрять может оказаться важнее разрыва по доступу к самой технологии. Проверить это удастся, когда накопятся данные об отдаче от внедрения, которых обследования пока не дают: в них фиксируются оценки эффектов, а не измеренная производительность.