Цифры говорят
Максим Андрианов («Инфосистемы Джет»): «В ближайшие 3-4 года ожидается снижение роли вендоров на рынке корпоративного ПО, включая ИИ-решения»
11.09.2026 |
Искусственный интеллект хорошо себя проявляет в аналитике, BI и ИТ-службах, в частности, снимает рутинные задачи с инженеров. Что касается внутреннего опыта «Инфосистемы Джет», с помощью большой языковой модели, развернутой внутри контура компании, автоматизирована обработка платежных документов. Это помогло снизить количество ручных операций и минимизировать риск ошибок при переносе платежных данных. Об этом рассказывает директор Дирекции разработки и внедрения ПО компании «Инфосистемы Джет» Максим Андрианов.
— Максим, как российские компании подходят к выбору ИИ-инструментов и решений?
— Для тестов или некритичных задач российские компании чаще выбирают облачные решения отечественных вендоров, например, Яндекса, Just AI, CorpGPT и других. Для работы с коммерческой тайной или персональными данными бизнес локально разворачивает open-source большие языковые модели, например, из семейства Qwen, GLM, Gemma и других. Как правило, это легкие модели, которые не требуют серьезных мощностей и работают на кластере из 5-10 GPU.
Директор Дирекции разработки и внедрения ПО компании «Инфосистемы Джет» Максим Андрианов
Фото: «Инфосистемы Джет»
На выбор в пользу локальных моделей влияют требования к информационной безопасности – службы ИБ просто не разрешат загружать конфиденциальные данные в облачные фронтир-модели.
Большие языковые модели (LLM) и интеллектуальные чат-боты уже стали частью ИТ-инфраструктуры крупного российского бизнеса. LLM пилотируют или полноценно используют 86% компаний, а интеллектуальные чат-боты – 79%. Это показало исследование уровня зрелости ИИ в крупном бизнесе, проведенное компанией «Инфосистемы Джет» и Smart Ranking в 2026 году и представленное 25 августа 2026 года в Москве (см. новость раздела «Инфосистемы Джет» от 26 августа 2026 г.).
— Для каких задач, процессов, подразделений ИИ-решения уже уверенно используются, а для каких набирают популярность?
— По результатам нашего недавнего исследования ИИ в крупных российских компаниях, чаще всего искусственный интеллект приживается в процессах, где уже есть цифровой след. Один из популярных кейсов – поддержка клиентов и сотрудников, об этом нам рассказали 75 % крупных компаний. Так, например, группа «Свеза» тестирует агента, который помогает сотрудникам находить данные в регламентах и инструкциях. А DPD на базе ИИ сделал автоматизированное решение для работы с запросами клиентов, которое автоматически обрабатывает 86 % исходящих звонков, 93 % чатов, а также больше половины писем и входящих звонков.
Искусственный интеллект также хорошо себя проявляет в аналитике, BI и ИТ-службах, в частности, снимает рутинные задачи с инженеров. Например, в «Т-Технологиях» ИИ-агентов для разработки используют 85-90 % разработчиков.
Из функциональных направлений, в которых популярность искусственного интеллекта растет, могу отметить маркетинг, продажи и HR. По данным исследования, ИИ в них уже использует примерно половина крупных компаний, и цифра продолжит расти. Также ИИ постепенно приходит и в традиционно консервативные команды юристов и бухгалтеров.
Как российские компании выбирают ИИ-инструменты и решения, каковы основные критерии выбора? Российским или зарубежным продуктам отдается предпочтение? Для каких задач, процессов, подразделений ИИ-решения уже уверенно используются, а для каких набирают популярность? Об этом за круглым столом ICT-Online.ru беседуют эксперты Инфомаксимум, Content AI, «Базис», Selectel, «Эмерджентные мультиагентные системы» (совместное предприятие Selectel и ИТМО), ГК «ЭОС», «Инфосистемы Джет», Naumen, ИТ-холдинга Т1, ЛАНИТ, «Онланта» (входит в группу ЛАНИТ), BSS, Группы «Борлас» (ГК Softline), «Софтлайн Решения» (ГК Softline), OpenYard, РТК-ЦОД, «Интерпроком», «Диасофт», CESCA, СКБ Контур, «Деснол», Orion soft и Рексофт (см. аналитику раздела «Автоматизация бизнеса» от 10 сентября 2026 г.).
Приведу в пример наш внутренний опыт: с помощью большой языковой модели, развернутой внутри контура компании, мы автоматизировали обработку платежных документов. Это помогло снизить количество ручных операций и минимизировать риск ошибок при переносе платежных данных.
— Что является стоп-фактором для внедрения ИИ?
— Один из основных барьеров внедрения искусственного интеллекта – неготовность процессов, инфраструктуры данных и сложности интеграции ИИ с корпоративными системами. В рамках нашего исследования об этом нам сообщили 44 % крупных компаний. Ценность искусственного интеллекта напрямую зависит от качества данных, цифровизации процессов и наличия необходимых интеграций, поэтому создание AI-ready фундамента – основной шаг перед внедрением ИИ в компании.
Также российские компании сталкиваются с высокой стоимостью GPU (58 %), юридическими рисками (56 %), ограничениями инвестиционных бюджетов и дефицитом экспертов (более 40 %).
Важно отметить, что ИИ-проекты могут находиться на стадии пилота, но «не дожить» до промышленной эксплуатации. 46 % опрошенных нами компаний сворачивали проекты, потому что они не приносили экономического эффекта.
— Поделитесь, пожалуйста, вашим видением развития тренда на использование бизнесом ИИ.
Как заказчики оценивают эффективность ИИ-решений? Приходится ли выбирать между эффективностью и безопасностью и что является стоп-фактором для внедрения ИИ? Как будет развиваться тренд на использование бизнесом ИИ? Об этом за круглым столом ICT-Online.ru беседуют эксперты Инфомаксимум, Content AI, «Базис», Selectel, «Эмерджентные мультиагентные системы» (совместное предприятие Selectel и ИТМО), ГК «ЭОС», «Инфосистемы Джет», Naumen, ИТ-холдинга Т1, ЛАНИТ, «Онланта» (входит в группу ЛАНИТ), BSS, Группы «Борлас» (ГК Softline), «Софтлайн Решения» (ГК Softline), OpenYard, РТК-ЦОД, «Интерпроком», «Диасофт», CESCA, СКБ Контур, «Деснол», Orion soft и Рексофт (см. аналитику раздела «Автоматизация бизнеса» от 10 сентября 2026 г.).
— Мы видим два глобальных тренда на российском рынке искусственного интеллекта.
Первый – компании движутся к агентным решениям, которые могут решать рабочие задачи при минимальном участии человека или вообще без него. По результатам исследования более 60 % компаний интересуются автономными агентами и мультиагентными системами. Еще 33 % изучает полуавтономных агентов.
Второй тренд на горизонте 2030 года вместе с развитием ИИ-агентов – крупный бизнес движется к независимости от вендоров. Исторически компании приобретали дорогостоящие вендорские решения, чьи возможности не использовали полностью. С ИИ профильные специалисты смогут создавать собственные решения для работы, и в некоторых отраслях уже это делают. Это могут быть модули для CRM, узкоспециализированные решения для инженерных изысканий и многое другое. Поэтому в ближайшие 3-4 года мы ожидаем постепенного снижения роли вендоров на рынке корпоративного ПО.
— Большое спасибо за беседу!
