Главный барьер для внедрения искусственного интеллекта в компаниях — уже не сам доступ к технологии, а неготовность организаций перестраивать свои процессы под новую логику работы. Об этом заявила председатель правления Ассоциации инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI ВЕК» Ольга Чернокоз. По её словам, пока ИИ воспринимается как пилот «для галочки» или модная надстройка, системной отдачи не будет. Нужны не только модели и продукты, но и готовность пересматривать процессы, работать с данными, выстраивать инфраструктуру и брать на себя ответственность за масштабирование решений. Эти выводы основаны на отраслевом опросе 140 руководителей ИТ-подразделений из финансового, промышленного, телекоммуникационного, государственного и ИТ-секторов.
Цифры говорят сами за себя. Только 8 процентов компаний уже видят ощутимый результат от внедрения ИИ. Ещё 20 процентов фиксируют косвенный эффект. 45 процентов остаются на стадии пилотов и локальных внедрений. 24 процента признают, что затраты пока превышают пользу. А 29 процентов только планируют запуск таких решений. Иными словами, более 90 процентов бизнеса пока не получают системной отдачи от искусственного интеллекта. Рынок постепенно выходит из стадии ажиотажа и входит в более жёсткий этап — проверки на практическую полезность.
57 процентов участников опроса назвали основным барьером внутренние процедуры, согласования, требования безопасности и комплаенса. Ещё 43 процента указали на слабую инфраструктурную готовность — нехватку вычислительных ресурсов, сетевой и серверной базы, систем хранения и обработки данных. Именно здесь проходит водораздел между красивой презентацией и реальным внедрением. Запустить пилот можно быстро. Но настоящие трудности начинаются, когда ИИ нужно встроить в ежедневную работу, связать с существующими ИТ-системами, включить в управленческие цепочки, назначить ответственных, перестроить доступ к данным, обучить сотрудников и добиться повторяемого эффекта. Это уже не история про модный инструмент, а история про полноценную организационную трансформацию.
В одной из публикаций на эту тему инженер-исследователь ФГАУ «ЦИТ» Тимур Гумеров заметил, что интеграция ИИ по своей сложности сопоставима с внедрением ERP- и CRM-систем и требует комплексной подготовки — от архитектуры до процессов и команд. Ошибка многих компаний в том, что искусственный интеллект до сих пор воспринимается как надстройка, которую можно просто «подключить» к существующей системе управления. На практике ИИ почти всегда требует изменения среды, в которую его пытаются встроить.
Рынок постепенно становится жёстче и прагматичнее. Для 68 процентов участников опроса ключевым критерием выбора ИИ-решений является производительность и технологическая зрелость. Для 64 процентов — стоимость и окупаемость инвестиций. При этом соответствие регуляторным требованиям и поддержка экосистемы российских вендоров отметили по 27 процентов респондентов. Эти данные показывают: компании сейчас в первую очередь волнует не идеология, а эффективность. Бизнес готов обсуждать суверенные решения и отечественные платформы, но только если за этим стоит реальный рабочий инструмент, а не декларация.
Для регионов и промышленности это особенно актуально. Как подчеркнула Ольга Чернокоз, сейчас рынку нужны не абстрактные разговоры о цифровизации, а понятные механизмы внедрения, проверенные кейсы и площадки, которые соединяют запрос предприятий, экспертизу разработчиков и практику внедрения. Именно на этом уровне должен происходить переход от единичных экспериментов к реальной экономической отдаче. Период, когда само наличие ИИ-проекта считалось достижением, заканчивается. Теперь компаниям придётся отвечать на более неприятные вопросы: где именно возникает эффект, как он измеряется, кто отвечает за масштабирование, насколько решение зависит от качества данных и сколько стоит его реальная эксплуатация.
Искусственный интеллект сам по себе не спасает бизнес и не модернизирует предприятие автоматически. Он лишь усиливает ту систему, в которую встроен. Если процессы хаотичны, данные разрозненны, ответственность размыта, а инфраструктура не готова, ИИ только сделает эти слабые места заметнее. Но если компания готова работать с этим всерьёз, эффект появляется — не мгновенно, не дёшево и не без ошибок, но уже как часть реальной трансформации, а не временного эксперимента.
