Достичь ИИ-зрелости: 86% крупных компаний внедрили большие языковые модели

ИТ-компания «Инфосистемы Джет» совместно с аналитическим агентством Smart Ranking представили результаты масштабного исследования, проведенного в текущем году и посвященного оценке ИИ-зрелости крупного российского бизнеса. Документ есть в распоряжении «Ведомости. Инновации и технологии». В фокусе внимания экспертов оказались практики внедрения больших языковых моделей (LLM) и ИИ-агентов, ключевые сценарии автоматизации, а также основные барьеры, сдерживающие запуск и тиражирование таких проектов. Согласно полученным данным, 86% отечественных компаний уже используют или тестируют LLM. При этом 53% из них успешно миновали пилотную стадию и перевели решения на базе генеративного ИИ в режим промышленной эксплуатации. Внедрением полуавтономных ИИ-агентов, требующих человеческого контроля. занимаются 59% респондентов. Полностью автономные и мультиагентные системы пока находятся на начальном этапе корпоративного освоения — их доля составляет 25% и 23% соответственно.

Для исследования аналитики опросили 52 крупные компании, в которых работают около 450 000 человек. Провели также семь глубинных интервью и кабинетный анализ — изучили открытые источники и отраслевые данные. В опросе участвовали ИТ- и технические директора, а также другие топ-менеджеры, которые отвечают за цифровизацию и внедрение ИИ.

Среди опрошенных компаний 39% — из ИТ и технологического сектора, по 21% — из финансов и реального сектора, ещё 19% — из торговли, логистики и сервиса. При отборе участников аналитики ориентировались на рейтинги РБК-500, Smart Ranking BigTech 100 и Smart 500, смотрели на публичные кейсы по ИИ и уровень выручки.

Несмотря на активное внедрение генеративного ИИ и эксперименты с автономными решениями, настоящего бума ИИ-агентов в корпоративном секторе пока не случилось. Исследование показало прямую закономерность: чем выше уровень автономности агента, тем реже он встречается в промышленной эксплуатации. Например, полуавтономные агенты работают в промышленной эксплуатации у 15% компаний, а полностью автономные и мультиагентные системы — лишь у 8% в каждой из категорий.

Почти половина крупных компаний (44%) отказываются от внедрения ИИ-агентов. Главные причины — незрелость процессов, недостаточная подготовка инфраструктуры данных и сложности интеграции ИИ с существующими 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», — отмечает директор Дирекции по разработке и внедрению ПО компании «Инфосистемы Джет» Максим Андрианов. По его словам, без данных искусственный интеллект не приносит ожидаемого экономического эффекта, так как автоматизирует лишь небольшую часть процессов — не более 5%.

Для 58% компаний главным барьером на пути внедрения ИИ становится стоимость серверов. Еще 56% респондентов называют среди основных препятствий юридические риски.

Среди других сдерживающих факторов — ограничения инвестиционных бюджетов (42%) и нехватка профильных экспертов (40%). А отсутствие в компании ИИ-лидеров провоцирует сопротивление сотрудников — об этом говорят 17% опрошенных.

Если пилот всё же запущен, на первый план выходит экономика. Устойчивого экономического эффекта от внедрения ИИ не видят 46% компаний. Технология пока не достигла достаточной зрелости в корпоративном секторе, и отсутствие финансовой отдачи — общемировая проблема. Для сравнения: согласно глобальному исследованию McKinsey State of AI 2025, только 39% организаций фиксируют влияние ИИ на операционную прибыль (EBIT).

Еще 40% респондентов не могут масштабировать пилоты — мешают отсутствие владельца продукта или процесса и нестабильное качество ИИ-решений, включая галлюцинации.

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 (бизнес-аналитика) его применяют 63%, в ИТ-службах и сервис-десках (внутренняя техподдержка сотрудников) – 60%.

При этом самые высокие оценки эффективности респонденты дают не этим направлениям, а 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%.

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, делают вывод авторы опроса. 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 инфраструктуру, готовую к работе с искусственным интеллектом.

На мировом рынке ИИ в корпоративном секторе уже стал массовой практикой – по данным упомянутого исследования McKinsey, 88% компаний 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. Россия, по оценке исследователей, в целом подтверждает мировой тренд.

*AI-Ready инфраструктура — это комплексная техническая и информационная среда (аппаратная, сетевая и управленческая), полностью адаптированная для эффективного обучения, развертывания и работы систем ИИ и машинного обучения.