Разделы

Искусственный интеллект ПО Бизнес Интернет Цифровизация ИТ в банках ИТ в госсекторе Импортонезависимость Ритейл

ИИ-проекты не приносят экономический эффект — что делать

ИИ — главный технологический тренд сегодняшнего дня. Множество людей уже используют генеративные модели для собственных нужд. Компании запускают проекты с использованием ИИ. Однако недавно опубликованное исследование MIT показало, что 95% из них не приносят ожидаемого экономического эффекта. Это вызвало широкую дискуссию в сообществе. Тему эффективности внедрения ИИ и его влияния на жизнь людей обсудили участники секции «Искусственный интеллект и большие данные» CNews Forum 2025.

ИИ и человек: кто кого

С развитием искусственного интеллекта связывают надежду на то, что он будет работать 24 часа в сутки вместо человека. Однако, это произойдет нескоро, напомнил Владимир Анисимов, независимый эксперт, модератор конференции. Более того, далеко не все человеческие профессии канут в Лету — большинство из них модернизируется и потребует совершенно новых навыков.

Самыми востребованными навыками во всем мире в ближайшее десятилетие станут программирование и разработка, работа с данными и аналитика, кибербезопасность, системное и критическое мышление, креативность и инновации, коллаборация человек-ИИ, межкультурная коммуникация, адаптивность и обучаемость. Применительно к российской специфике, понадобятся архитекторы технологического суверенитета, инженеры отечественных микроэлектронных систем, специалисты по арктическим технологиям и координаторы евразийской интеграции.

Баланс уничтожаемые/создаваемые профессии

Источник: WEF Future of Jobs Report 2025, McKinsey Global Institute, OECD Employment Outlook 2023-2025

В целом, будущее рынка труда — за междисциплинарными специалистами, сочетающими технические, социальные и мета-навыки. Наиболее востребованными станут специалисты, эффективно взаимодействующие с ИИ и роботизированными системами, усиливающие свои возможности с помощью технологий. Ключевым фактором профессиональной устойчивости в долгосрочной перспективе становится способность к постоянному обновлению навыков и адаптации к новым технологиям, говорит Владимир Анисимов.

51% разработчиков каждый день используют ИИ. 55% задач решаются быстрее с помощью Co-Pilot. «ИИ не заменил разработчика, но привел к сокращению команд», — говорит Армен Амирханян, директор по развитию искусственного интеллекта Московской Биржи. Он уверен, что 2026 г. станет годом вайб-трейдинга — использования ИИ на рынке инвестиций.

Московская Биржа создала собственного FinGPT. Он помогает быстро собрать и проанализировать данные, посоветует, куда выгоднее вложить деньги. Главное преимущество FinGPT в том, что он ориентирован именно на российский рынок инвестиций и понимает его специфику. При подготовке ответов ассистент использует рыночные и макроэкономические данные, данные о компаниях и инструментах, о банковских и страховых продуктах, внешние данные, например, новости, публикации в соцсетях.

Армен Амирхарян рассказал об эксперименте, который недавно провела nof1.ai. Шесть ИИ-моделей получили по 10 тыс.$ и возможность самостоятельно участвовать в торгах. В результате одной из моделей — китайской — удалось заработать около 2 тыс.$. «В перспективе можно будет доверить FinAI даже участие в торгах», — уверен эксперт.

В Sokolov работает более 8 тыс. сотрудников. Еще в 2024 г. разработчики не использовали ИИ, но бизнес требовал ускорить запуск новых сервисов. Поэтому 2025 г. был объявлен годом искусственного интеллекта в ИТ, рассказал Михаил Кудашев, ИТ-директор Sokolov. «Мы развернули OpenWebUI и предложили сотрудникам попробовать. После этого загрузили в RAG документацию и научили ИИ формировать стандартные ответы на вопросы. Но люди не хотели пользоваться моделью», — говорит он.

Пришлось заняться обучением сотрудников и объяснять им, что ИИ не оставит их без работы. «ИИ должен быть под рукой — интегрирован в привычные рабочие среды без сложных логинов и барьеров. И людей надо научить не бояться экспериментировать. Только тогда, когда человек получит новую задачу, первой его мыслью будет: как ее решить с помощью ИИ», — уверен Михаил Кудашев.

Экономика ИИ-проектов

Артем Сусеков, эксперт по внедрению гибких методологий разработки департамента корпоративных систем ЛАНИТ, еще раз напомнил результаты недавно опубликованного доклада MIT, в котором утверждается, что до 95% ИИ-проектов не приносят ожидаемого эффекта. Эксперт подсчитал, что для России это выливается в ежегодные потери 150 млрд руб. «Проблема в том, что с помощью ИИ пытаются решить любые проблемы, в то время как для каждой конкретной задачи необходим собственный инструмент», — говорит Артем Сусеков.

Готовая методология

Источник: ЛАНИТ, 2025

LanDevAI помогает комплексно решать задачи управления жизненным циклом ИИ-проектов. Решение дает возможность быстро запускать любые ИИ-модели, обеспечить единую точку доступа к ИИ-ресурсам, в том числе к данным, контролировать метрики качества и бюджет, организовать мониторинг использования и управление версиями моделей. Кроме того, ЛАНИТ предлагает framework управления рисками ИИ-проекта. «Надо быть готовым к тому, что, возможно, проект придется остановить через 2 недели после старта», — предупредил Артем Сусеков.

Он поделился опытом использования ИИ в ЛАНИТ. Сначала было создано решение для анализа резюме, затем на его основе за 1 неделю — система анализа изображений, а после этого за 1 день — система анализа публикаций в соцсетях. «Главное — выбрать правильный инструмент и вовремя перенастроить процесс», — говорит эксперт.

Развитие ИИ — это очень энергоемкий процесс, напомнил Михаил Соколов, директор по стратегии и технологиям РТК-ЦОД. Например, энергоемкость стандартного поискового запроса Google 0,3 Вт, а поискового запроса ChatGPT — 3 Вт. Для работы с ИИ необходимо модернизировать инфраструктуру, а это — существенные затраты. Если же компания намерена самостоятельно обучать модели, потребуется еще больше средств.

Михаил Соколов предложил использовать для работы с ИИ облака. РТК-ЦОД предлагает геораспределенную платформу «Турбо Облако», подключиться к которой можно в любом регионе России. В 2024 г. платформа начала предоставлять вычислительные мощностей на базе GPU с возможностью выбора оптимальной конфигурации: ML, 3D, VDI. В 2025 г. на ней появились не «сырые» GPU, а виртуализированные и преднастроенные для работы среды.

Сервисы для ИИ

Источник: РТК-ЦОД, 2025

В следующем году на платформе «Турбо Облако» будет уже более 50 сервисов. Появится нейро-шлюз — онлайн-платформа, где можно работать с множеством средств и сервисов ИИ в едином рабочем пространстве. Inference Platform позволит создавать инстансы с необходимыми библиотеками и инструментами для гибкого управления ML-моделями. Foundation Models Сервис обеспечит доступ к актуальным ML-моделям, расположенным на доверенной инфраструктуре провайдера, с тарификацией по токенам.

«СберАналитика» готова предоставить аналитические данные о потребителях, бизнесе, ассортименте, недвижимости, а также макроэкономические прогнозы. По словам Дениса Козицкого, управляющего директора по развитию продуктов «СберАналитика», в основе аналитики — данные 111 млн физических и 6 млн юридических лиц, которые собираются из более чем 70 источников с 2019 г. Компания также предлагает сервисы на базе ИИ: прогнозирование, речевую аналитику, видеоаналитику, распознавание документов, GenAI-агентов и ИИ-консалтинг.

Карта рынка российских ИИ-продуктов (в ключевых отраслях)

Источник: СберАналитика, 2025

Денис Козицкий поделился данными исследования, которое провела его компания. В настоящее время на российском рынке представлено более 600 BIAI-native продуктов. 40% российских ИТ-компаний уже внедрили продукты на базе ИИ, 27% из них разработали ИИ-стратегию. Наиболее востребованы чат-боты, генеративный ИИ и системы распознавания документов. «В некоторых кейсах 80% эффекта дают базовые цифровые практики, ИИ добавляет оставшиеся 20% и масштабирует результат», — говорит Денис Козицкий. Он привел несколько примеров использования ИИ для прогнозирования заболеваемости онкологией и потребности в лекарствах, запуска ИИ-ассистента для работы с обращениями граждан. «47% специалистов отмечают ускорение процессов после внедрения ИИ, а 43% — повышение эффективности», — резюмирует Денис Козицкий.

Андрей Даркшевич, заместитель директора Института искусственного интеллекта и цифровых наук Высшей школы экономики, напомнил про дефицит квалифицированных специалистов в России. При этом они необходимы для развития ИИ. Решить проблему поможет использование Co-Pilot, уверен он.

Также Андрей Даршкевич посоветовал в первую очередь внедрять ИИ в процессы с высоким финансовым эффектом, там, где он поможет сократить время процесса или привести к высвобождению рабочей силы, а также максимально учитывать все риски. «ИИ не приносит экономического эффекта тогда, года компании не уделяют должного внимания управлению модельным рискам», — продолжил эксперт.

Генеративный ИИ в России

Андрей Крюков, заместитель генерального директора по ИТ «Сбербанк-АСТ», напомнил, что использовать ИИ человечество пыталось давно, но «революция» случилась в 2022 г. с выходом первой публичной модели ChatGPT. Chat GPT — это языковая модель, основанная на статистических паттернах, и она не обладает реальным пониманием или сознанием. Она просто предсказывает вероятные следующие слова на основе информации, на которой обучалась. В основе обучения большинства современных нейронных сетей лежит алгоритм обратного распространения ошибки. Этот алгоритм позволяет настраивать огромное количество параметров модели (в GPT-3 их 175 млрд, а в GPT-4 по некоторым оценкам, уже 1,76 трлн) таким образом, чтобы минимизировать ошибку при предсказании следующего слова в тексте.

Он привел примеры использования ИИ для анализа документов, создания ИИ-агентов, рекомендательных систем, интеллектуальных помощников и помощников программисту. Однако генеративный ИИ всегда формирует ответ, даже если он не соответствует действительности, предупредил Андрей Крюков. Это заложено в логике построения таких систем, т.к. отсутствие ответа всегда считалось «провалом». Этот подход сделал из генеративных моделей «льстецов» и «врунов». Ошибочная или сгенерированная информация становится «первоисточником», на котором потом обучается модель. «По некоторым оценкам, уже более половины изображений в интернете создано ИИ», — говорит эксперт.

Генеративный ИИ в России только начинает развиваться — в 2024 г. его внедрили хотя бы в один процесс только 37% крупных компаний. Однако, у технологии большое будущее, уверен Глеб Кузьмин, коммерческий директор GigaB2B. Его компания предлагает GigaChat 2.0 — продукт для бизнеса, который умеет с разными модальностями, имеет продвинутый функционал и может быть размещен как в облаке, так и на собственных мощностях или в гибридной инфраструктуре.

GigaChat сегодня

Источник: GigaB2B, 2025

GigaB2B — это комплексное решение, в состав которого входит все необходимое оборудование, нейросеть GigaChat, low-code платформа для создания цифровых помощников и экспертная поддержка разработчика. Широкие возможности LLM позволяют применять ее во многих бизнес-функциях.

Глеб Кузьмин посоветовал начать с простейших кейсов категории «низковисящие фрукты» — использовать готовые или требующие небольшой доработки решения, которые быстро приносят экономический эффект. Затем можно перейти к проектам, эффект которых заметен только на масштабе. И только после этого заняться нишевыми продуктами с более долгой реализацией, но потенциально большим эффектом. При этом важно правильно выстроить конвейер по реализации кейсов и перевести сотрудников на использование не открытой, а корпоративной LLM.

Екатерина Давыдова, программный менеджер генеративного ИИ «Авито», рассказала, как в ее компании выбирают проекты на базе GenAI. Первый этап — проведение воркшопов, в ходе которых находят идеи, где без GenAI просто не обойтись. Затем идеи оцениваются с точки зрения бизнес-потенциала, маркетируемости и технологичности. Кроме того, очень важно учесть и юридические риски.

После этого наступает время проверки гипотез, создания MVP и его запуска сначала на внутреннюю, а затем и на внешнюю аудиторию. «Мы масштабируем только то, что доказало ценность», — говорит Екатерина Давыдова. «GenAI — это не магия, а новая инженерия. Здесь побеждает тот, кто сумел выстроить системный подход и обуздал хаос», — уверена она.

Примеры ИИ проектов

«Рост конкуренции на рынке HoReCa требует новых подходов к оптимизации. ИИ становится ключевым инструментом для повышения эффективности и снижения издержек», — начал свое выступление Николай Галкин, директор департамента информационных технологий «Кофемании». В компании решили внедрить ИИ в процесс ручной приемки товара. «Первая попытка оказалась неудачной, мы поняли, что нужен стратегический подход к работе с данными и использованию ИИ», — рассказал эксперт.

Было создано хранилище данных, проведена их очистка. После этого начались первые эксперименты с моделью rubert-tiny2. Была развернута локальная инфраструктура, обеспечивающая безопасность и высокую производительность, на которой проходили испытания решения. Модель использует NLP и ML для автоматического сопоставления товаров, понимая контекст и смысл наименований. К настоящему времени система используется во всех ресторанах «Кофемания». Точность сопоставления составляет 91%, количество ошибок при приемке сократилось на 30%, а скорость приемки выросла в 2 раза. Компания запустила второй этап проекта — контроль цен.

Фонд «Росконгресс» отвечает за проведение крупнейших мероприятий, таких как ПМЭФ, ВЭ и т.д. В 2022 г. на ПМЭФ компания впервые использовала шесть чат-ботов мероприятий. Эксперимент оказался настолько успешным, что в 2025 г. работало уже 17 чат-ботов. «Теперь мы уже не представляем себе работу без них. Посетители могут в любой момент задать ботам любой вопрос и моментально получить ответ», — говорит Валерия Шиманская, заместитель руководителя направления маркетинга, информации и пиара дирекции по работе с участниками фонда «Росконгресс».

Боты отвечают на 60-87% задаваемых вопросов, еще 20-30% обращений требуют ответа оператора с помощью суфлера. На долю сложных вопросов, требующих личного участия квалифицированного сотрудника, приходится не более 20%. В результате коммуникацию с посетителями при проведении крупных мероприятий обеспечивают всего два человека. Также с помощью ботов «Росконгресс» проводит рассылки новостей, приглашений на будущие мероприятия и т.д.

Как работает AutoFAQ Xplain

Источник: AutoFAQ, 2025

Решение построено на платформе AutoFAQ Xplain. Как рассказал Всеволод Колупаев, коммерческий директор AutoFAQ, оно может быть развернуто на собственных серверах для полного контроля и настройки под свою инфраструктуру или в облаке для удобного масштабирования. Платформа работает только с корпоративными документами, базами знаний и регламентами, а значит виртуальный ИИ-ассистент ответит на вопросы исключительно исходя из этих данных — только по теме, никаких вводящих в заблуждение ответов.

Владислав Сарнацкий, ИТ директор компании «Восток-Запад», поделился кейсом использования ИИ при производстве креветок в панировке. К размеру креветок в продукте предъявляются очень жесткие требования. Раньше перед тем, как передать креветок на производство, их сортировали вручную. Затем в компании внедрили систему «Умный глаз» на базе видеоаналитики. Она автоматически определяет размеры креветок на конвейере и отбраковывает не подходящие по габаритам.

От идеи до реализации проекта прошло 3 мес. Стоимость решения оценивается в 1 млн руб. В планах — добавить в систему новые модули: отслеживание брака, управление производственной линией, температурный контроль.

«ИИ превращает взаимодействие в живой диалог, где система адаптируется к пользователю — его языку, стилю, эмоциям», — говорит Мария Лопухина, руководитель отдела инноваций Управления кадровых сервисов Правительства Москвы. Она уверена, что в ближайшее время все специалисты разделятся на две категории: кто использует и кто не использует ИИ.

Мария Лопухина поделилась кейсами применения технологии. Например, в МГУУ запустили чат-бота «Василиса» — он помогал решать повседневные вопросы и ориентироваться в сервисах. Позже «Василиса» превратилась в маркетингового аватара — героя видеороликов, презентаций и публичных мероприятий МГУУ. Цифровой аватар «Техна», созданный 1331.Studio специально для крупнейшей технологической конференции России, стал лицом события: приветствовал участников, рассказывал о программе и символизировал синтез человеческого и искусственного интеллекта.

Вячеслав Лапенков, начальник отдела департамента ИТ корпорации развития Дальнего Востока и Арктики, рассказал, что в его компании создана единая экосистема данных. Они обрабатываются с помощью ИИ, что дает возможность заранее выявлять проблемы. Решение создано внутренней командой корпорации. В настоящее время она использует более 20 источников данных и предоставляет более 30 аналитических сервисов.

Сутки вместо 14 дней на подключение нового партнера и другие чудеса low-code
Цифровизация

Благодаря этому у инвесторов появилась возможность подписать инвестиционное соглашение онлайн за 14 дней. Ответы на возникающие вопросы поступают менее чем через 3 часа. Также система в автоматическом режиме обрабатывает посты в соцсетях, что позволяет выявить и решить проблемы на ранней стадии. «Настоящая цифровизация – это когда проблемы решаются до того, как их заметили», — уверен Вячеслав Лапенков.

CNews FORUM 2025 посетили более 1500 участников. Было представлено более 100 экспертных докладов. Гости форума получили возможность ознакомиться с продуктами российских разработчиков более чем на 50 стендах.

Валерия Шиманская: На ПМЭФ-2025 чат-бот самостоятельно обработал более 25 000 диалогов
Все, кто когда-либо сталкивался с проведением масштабных мероприятий, знают, насколько сложно организовать их так, чтобы посетители остались довольны. О том, как помогают это сделать чат-боты, рассказали Валерия Шиманская, заместитель руководителя направления маркетинга, информации и пиара дирекции по работе с участниками фонда «Росконгресс», и Всеволод Колупаев, коммерческий директор ИИ-платформы AutoFAQ.
Артем Сусеков: Статистика «95% проектов не приносят эффекта» — это не приговор ИИ-технологиям
Результаты исследования MIT показали, что 95% ИИ-проектов не приносят ожидаемого эффекта. А значит, надо менять подход к управлению такими проектами. О том, как это сделать, рассказал Артем Сусеков, эксперт по управлению ИИ-проектами, автор Landev AI Framework, ЛАНИТ.
Михаил Соколов: Уже сейчас требуются опережающие инвестиции в новые мощности и энергетические ресурсы для следующей волны ИИ
Скоро ИИ станет неотъемлемой частью любого проекта. Чтобы подготовиться к этому, надо уже сейчас задуматься о развитии мощностей и энергетических ресурсов, развертыванию GPU во всех регионах, уверен Михаил Соколов, директор по стратегии и технологиям компании «Турбо Облако».



Из рутины — в игру: как FM Logistic вовлекла 7000 сотрудников и ускорила процессы в 3 раза с HRM-порталом
цифровизация



Наталья Рудычева