Баффетт.РУ

Для исследования опросили 150 технических директоров крупных российских компаний из 16 отраслей, 150 поставщиков ИИ-решений и более 3,5 тысячи пользователей. РБК ознакомился с результатами опроса.

Наиболее высокие ожидания по оптимизации затрат на персонал зафиксированы в транспорте, логистике и FMCG — по 57%, а также в химической и нефтехимической промышленности — 50%. Минимальные показатели продемонстрировали строительство и недвижимость — 12%, электронная коммерция, медицина и здравоохранение — по 14%.

При этом компании не планируют массово сокращать штат. Высвободившееся время сотрудников будут использовать для решения новых задач, способствующих росту бизнеса. Перераспределение обязанностей и автоматизация в первую очередь затронут сферы, связанные с работой с текстами — юриспруденцию, программирование и телемаркетинг, отмечается в исследовании.

Общий прогнозируемый экономический эффект от ИИ к 2030 году эксперты оценили в 7,9–12,8 триллиона рублей ежегодно, или до 5,5% прогнозного ВВП. Это сопоставимо с прибылью всей банковской отрасли. Эффект формируется не только за счёт оптимизации затрат, но и благодаря новой выручке от продуктовых инноваций и трансформации бизнес-моделей.

Наибольший вклад дают генеративный ИИ и компьютерное зрение. По отраслям максимальная удельная эффективность зафиксирована в цифровых индустриях — электронной коммерции, телекоме, медиа, IT и технологиях. Компании, наладившие процесс измерения эффекта, видят основной результат в росте выручки и маржинальности за счёт персонализации, улучшения качества сервиса и ускорения вывода продуктов.

Генеративный ИИ всё чаще рассматривается не как инструмент сокращения штата, а как средство повышения производительности. Только 12% компаний связывают финансовый эффект с уменьшением фонда зарплат по сравнению с 49% год назад.

Глобальные аналитики прогнозировали массовую потерю рабочих мест из-за ИИ. Глава МВФ Кристалина Георгиева в конце ноября заявляла, что в развитых странах потенциально будут затронуты 60% рабочих мест, в развивающихся — 40%, в странах с низким доходом — 26%.

Однако аналитическая компания Visier отметила, что в конце 2025 года будет повторно нанято больше ранее уволенных работников, чем когда-либо с 2018 года. Представитель компании назвал это явным признаком применения ИИ при найме и увольнении, настаивая, что идея о замене всех рабочих мест пока не доказана.

Все крупные российские компании прошли стадию пилотных проектов хотя бы по одной из четырёх технологий ИИ. В среднем по каждой технологии пилоты идут примерно у 88% компаний. Лидируют IT, телеком и банковский сектор, где технологии используют 90–95% респондентов. Отстают сельское хозяйство — 40%, машиностроение — около 50%, медицина и здравоохранение — 59%.

Доля компаний, применяющих генеративный ИИ хотя бы в одной функции, достигла 71% в 2025 году. Наибольший масштаб внедрения — во внутренних коммуникациях, маркетинге, продажах и клиентском сервисе.

Среди популярных сервисов у россиян лидирует «Алиса AI» с проникновением 14%, за ней следуют DeepSeek — 9%, GigaChat и ChatGPT — по 4%, Perplexity AI — 1%.

Продвинутые отрасли — IT и технологии, телеком и медиа, электронная коммерция, банкинг и страхование — тратят на развитие ИИ 13–17% годового IT-бюджета. Это заметно выше среднерыночного уровня 11% и существенно превосходит показатели машиностроения, автопрома, FMCG, где затраты составляют 6–9%.

Банкинг и страхование начали внедрять ИИ позднее других продвинутых отраслей из-за сложностей с регулированием и необходимости обеспечить безопасность при работе с чувствительными данными. Однако за короткий срок стали одной из самых продвинутых отраслей. Представитель ВТБ в сентябре говорил, что они заработали десятки миллиардов рублей чистого дохода от внедрения ИИ.

Респонденты из продвинутых отраслей оценили эффект от внедрения технологий в 6,6% от показателя EBITDA за 2024 год против 2,4% в других отраслях. Их ожидания о росте в дальнейшем также выше — 15,8 против 8,7%.