80% российских компаний хотят расширять применение генеративного ИИ

80% российских компаний планируют расширять применение генеративного ИИ.

Таковы результаты исследования СберПро и аналитического центра TAdviser, которые были представлены на конференции SberProTech 2026.

Исследование показало, что при том, что большинство компаний в России нацелены на расширение применения ИИ, 65% из них сталкивались с пилотами, которые так и не дошли до промышленной эксплуатации.

Исследование проводилось с июня по август 2026 года специально к V ежегодной конференции банка по цифровой трансформации.

«Как показало исследование, 47% российских компаний используют генеративный ИИ для разработки программного обеспечения. Столько же — для анализа данных и подготовки отчётности. Важно, чтобы успешные решения выходили за рамки отдельных экспериментов и становились частью повседневной работы. Но далеко не все ИИ-проекты доходят до промышленной эксплуатации. Причин несколько. 48% опрошенных назвали одной из них низкое качество данных, 46% — сложности интеграции с корпоративными системами. Поэтому внедрение ИИ требует не только инвестиций в технологии, но и работы с данными, инфраструктурой и процессами. А в случае с ИИ-агентами нужно заранее решить, какие действия им доверять, как контролировать их работу и кто отвечает за результат», — прокомментировал заместитель председателя правления Сбербанка Анатолий Попов.

В исследовании представлено, как выглядит Россия на фоне мирового рынка — Россия развивается в особых условиях, что влияет на выбор технологий и подход компаний к их внедрению. Оно показало, что до полноценного масштабирования — от пилотов к промышленному использованию российскому рынку ещё предстоит пройти свой путь.

Сейчас 43% опрошенных компаний экспериментируют с технологией и проводят пилоты, а 31% уже используют решения в регулярной эксплуатации. По оценке интеграторов, полномасштабные продуктивные внедрения есть лишь у 10–15% крупных холдингов. При этом реальная структура применения ИИ заметно отличается от наиболее заметных публичных кейсов.

Выбор базовых моделей постепенно перестаёт быть главным вопросом. Разрыв между ведущими коммерческими и открытыми LLM сократился до менее чем 3%. При большой нагрузке на первый план выходит стоимость токена. Конкуренция перемещается в инженерную «обвязку»: системную маршрутизацию запросов, трассировку, контроль качества и затрат.

Исследование также показало, что этап бессистемных экспериментов постепенно заканчивается. С 2025 года финансовые подразделения всё чаще требуют оценивать полную стоимость владения и потенциальный бизнес-результат ещё до запуска проекта. При этом единого подхода к измерению эффекта от ИИ на рынке пока нет.

Пока компании чаще всего получают от генеративного ИИ прирост скорости и производительности — оба эффекта отметили по 75% респондентов. На рост выручки или конверсии напрямую указывают только 15% организаций.