Внедрение искусственного интеллекта в российских компаниях переходит из экспериментальной фазы в стадию системной трансформации. За последние три года доля организаций с утверждёнными планами по ИИ выросла в 2,7 раза, свидетельствуют данные анализа К2 НейроТех (входит в К2Тех). Однако переход к зрелым практикам требует не только технологий, но и выстроенных процессов, инфраструктуры и компетенций.

Ключевым барьером становятся организационные сложности, а не сами технологии, отмечается в исследовании. Ближайшие 2–3 года могут стать периодом массового пилотирования ИИ-решений, но многие проекты останавливаются на этой стадии из-за недооценки трудозатрат и отсутствия чёткого управления изменениями. В 48% случаев инициаторами выступают ИТ-директора, чей фокус часто смещён на инфраструктуру, а не на перестройку бизнес-процессов. В результате пилоты не доходят до стадии масштабирования из-за нехватки ресурсов и управляемости.

Параллельно возникает феномен «теневого ИИ»: пока руководство согласовывает стратегию, сотрудники самостоятельно используют несанкционированные инструменты для автоматизации рутины. По оценкам, в некоторых компаниях такой запрос «снизу» может в три раза превышать официальные данные. Этот спрос способен стать катализатором трансформации, если организация научится управлять им, обеспечивая при этом защиту данных и развитие компетенций. Около половины сотрудников пока не обладают достаточными навыками для работы с ИИ.

В ответ на эти вызовы растёт роль консалтинговых услуг в области ИИ-трансформации. Уже сейчас до 40% выручки глобальных консалтинговых компаний приходится на ИИ-проекты, а к 2026 году этот показатель может достигнуть 60%. Как отмечает руководитель группы цифровых решений Kept Дарья Максимова, ключевая задача — не выбор технологии, а управление организационными изменениями и грамотное использование инициативы снизу.

Инфраструктурный сегмент также эволюционирует. Доля затрат на ИИ в ИТ-бюджетах компаний к 2027 году увеличится на треть, причём две трети инвестиций будут направлены на инфраструктуру. Спрос смещается в сторону модульных, защищённых и предсказуемых решений, которые позволяют тестировать гипотезы без избыточных капитальных затрат. К 2030 году объём рынка ИИ-инфраструктуры может утроиться по сравнению с 2024 годом.

В перспективе набирают популярность сервисные модели, такие как GPU-as-a-Service и гибридные экосистемы, где обучение моделей проходит в облаке, а инференс — на собственных мощностях. Прогнозируется, что к 2030 году до 75% вычислительных затрат в сфере ИИ придётся именно на инференс, что усилит спрос на ML-платформы и эффективное управление ресурсами. Как отметил руководитель по развитию продуктовых решений К2 НейроТех Вячеслав Дегтярев, интеграция ML-платформы в облачную экосистему позволяет компаниям быстро получать доступ к мощным вычислительным ресурсам и инструментам без капитальных вложений, ускоряя эксперименты и внедрение проверенных решений.