Разделы

Бизнес Искусственный интеллект

Аналитика UserGate: ИИ становится массовой практикой для российского бизнеса

Компания UserGate, российский разработчик решений в области информационной безопасности, изучила масштабы внедрения ИИ-инструментов и барьеры, сдерживающие их распространение. Компания провела аналитическое исследование в январе 2026 г. В опросе приняли участие 335 топ-менеджеров российских компаний с выручкой не менее 100 млн руб. в год.

В результате были получены данные, подтверждающие, что подавляющее большинство российских компаний уже внедрило инструменты на базе ИИ в бизнес-процессы либо планирует сделать это в ближайшее время.

В 97% компаний, где работают респонденты, уже используют решения на основе ИИ, проводят пилотные проекты либо собираются приступить к внедрению в обозримом будущем. Наиболее частотные сценарии применения связаны с генерацией отчетов и аналитики (42%), оптимизацией сетевой инфраструктуры (38%), анализом больших массивов логов (37%), ускорением расследований инцидентов (35%) и повышением эффективности Help Desk-служб (32). Это говорит о том, что ИИ чаще всего используется для повышения операционной эффективности и усиления функций безопасности.

При этом в крупнейших компаниях Enterprise-сегмента анализ больших массивов логов заметно более востребован — его указали более 60% респондентов. В сегменте среднего бизнеса на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%), что отражает различие в масштабах ИТ-ландшафта и приоритетах автоматизации.

В 7% компаний пока не рассматривают внедрение ИИ. Главными барьерами остаются неясность его ценности (54%) и неопределенность рисков (38%). В числе препятствий также были упомянуты отсутствие четкого распределения ролей и ответственности (29%), ограниченность бюджетов (29%) и нехватка экспертизы (17%). Эти результаты показывают, что дальнейшее распространение ИИ будет зависеть в том числе от понятности моделей применения и управляемости процессов внедрения, а также от роста экспертизы.

Почему удаленный доступ стал главной уязвимостью медицинской инфраструктуры
Почему удаленный доступ стал главной уязвимостью медицинской инфраструктуры Импортонезависимость

Отдельный блок исследования был посвящен оценке технологий, которые, по мнению респондентов, окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и технологии машинного обучения: их назвали около 50% представителей коммерческого и государственного сегментов. При этом даже компании, которые пока осторожно относятся к практическому внедрению ИИ из-за рисков и неопределенной ценности, уже рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации кибербезопасности в среднесрочной перспективе.

«Исследование показывает, что искусственный интеллект уже используется бизнесом в прикладных, в первую очередь — операционных и защитных, сценариях. При этом ожидания рынка в отношении ИИ и машинного обучения опережают практику: компании видят в этих технологиях один из ключевых факторов влияния на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев, даже если пока не готовы к их масштабному внедрению. Дальнейший эффект будет определяться зрелостью процессов, качеством данных и способностью управлять рисками», — сказала Юлия Косова, руководитель отдела стратегической аналитики UserGate.