70% российских компаний ещё не вернули вложения в ИИ
Консалтинговая компания Triada Partners (основанная бывшими партнерами и консультантами McKinsey & Company) проанализировала использование технологий искусственного интеллекта более чем в 10 крупнейших корпорациях, а также в средних бизнесах на российском рынке — в сегментах горнодобычи, металлургии, нефтедобычи и строительства. По их данным, около 70% компаний пока не окупили вложения в ИИ, включая генеративные технологии.
Параллельно, согласно исследованию VK Predict и Prognosis, уже 70% российских компаний так или иначе применяют ИИ. Однако срок окупаемости инвестиций в такие технологии в среднем составляет два–три года, и даже после этого периода многие бизнесы не компенсируют затраты. Особенно остро проблема стоит в промышленности, где ИИ внедряют для оптимизации производства и предиктивной аналитики; в энергетике и сырьевых отраслях — для прогнозирования аварий и логистики; в госсекторе и обороне — для анализа больших данных. При этом стоимость готовых решений (модели и их поддержка) достигает десятков и сотен миллионов рублей и требует передачи данных вендору, что вызывает вопросы безопасности и ценности таких проектов.
В Triada Partners считают, что главный барьер для окупаемости — отсутствие единой стратегии и системности. Разрозненные пилотные проекты не дают комплексного эффекта: необходимо охватывать ключевые функции — от производства и HR до закупок, маркетинга и финансов. При этом эффективным подходом может стать гибридная модель: создание центра экспертизы по ИИ для разработки методологий и стандартов в связке с проектными командами в бизнес-единицах, внедряющими решения в конкретные процессы.
Коммерциализация внутренних разработок — еще один путь возврата инвестиций. Успешные корпоративные проекты могут выходить на рынок как отдельные продукты или платформы для партнеров. Также важно приоритезировать кейсы с измеримым эффектом и четкими KPI, а организационную структуру адаптировать под новые технологии. По оценке консалтинга, среднее распределение бюджета на интеграцию ИИ выглядит так: разработка и обучение модели — 25%; формирование команды и обучение сотрудников — 25%; интеграция в ИТ-инфраструктуру (облако, лицензии, перестройка ИТ-ландшафта) — 15%; создание датасетов — 15%; тестирование и эксплуатация (включая энергопотребление) — 10%; управление изменениями и перестройка процессов — 5%; риск-менеджмент — 5%.
Рост интереса к ИИ подталкивает бизнес искать способы оптимизировать затраты. Все больше компаний выбирают open source-модели, которые не требуют лицензий: вложения ограничиваются инфраструктурой (50–100 млн руб.). Среди клиентов Triada Partners более половины уже предпочитают именно такие решения.