86% крупных российских компаний уже используют большие языковые модели, но бума ИИ-агентов пока нет:
ИТ-компания «Инфосистемы Джет» совместно со Smart Ranking провела исследование уровня ИИ-зрелости крупного бизнеса в России. Авторы изучили, как отечественные компании внедряют большие языковые модели и ИИ-агентов, а также рассмотрели приоритетные сценарии автоматизации, барьеры для запуска и масштабирования проектов. Результаты показали, что почти весь энтерпрайз активно использует технологию, но осторожен с ИИ-агентами – из-за высокой стоимости и неготовности инфраструктуры.
Крупный бизнес уже освоил генеративный ИИ, но пока далек от автономности
На мировом рынке искусственный интеллект в корпоративном секторе уже стал массовой практикой – по данным глобального исследования McKinsey State of AI 2025, 88% компаний уже применяют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Высоким спросом пользуются и ИИ-агенты – как минимум об экспериментах с автономными решениями сообщают 62% международных организаций.
По данным исследования, Россия, в целом, подтверждает мировой тренд. Большие языковые модели (LLM)используют или пилотируют 86% российских компаний. Из них 53% организаций уже прошли стадию пилотирования и вывели решения на базе генеративного ИИ в промышленную эксплуатацию. Полное исследование по ссылке.
Полуавтономные ИИ-агенты, требующие участия и контроля человека в процессе работы, также пользуются популярностью – о проектах сообщают 59% организаций. Полностью автономные и мультиагентные решения пока только начинают развитие в корпоративном секторе – их внедряют 25% и 23% компаний соответственно.
Однако массовое освоение генеративного ИИ и эксперименты с автономными решениями пока не привели к буму ИИ-агентов в корпоративном секторе. По результатам исследования, чем больше автономности требуют агентные решения, тем реже они встречаются в промышленной эксплуатации. Так, например, полуавтономные агенты работают в проде у 15% компаний, автономные и мультиагентные системы – у 8% в каждой категории.
Искусственный интеллект готов к внедрению, а процессы, данные и интеграции – нет
Почти половина крупных компаний (44%) отказывается от внедрения ИИ-агентов из-за недостаточнойзрелости процессов, инфраструктуры данных и сложностей интеграции искусственного интеллекта скорпоративными системами.
«Ценность ИИ-агентов напрямую зависит от AI-Ready инфраструктуры: систематизированных и оцифрованных процессов компании, качества и количества данных, а также интеграций с корпоративными системами заказчика. Gartner уже сейчас прогнозирует, что компании могут отказаться от 60% ИИ-проектов из-за неготовности данных, — отмечает Максим Андрианов, директор Дирекции по разработке и внедрению ПО компании «Инфосистемы Джет», — Без данных искусственный интеллект не приносит ожидаемого экономического эффекта, так как автоматизирует лишь небольшую часть процессов — не более 5%».
Барьерами внедрения искусственного интеллекта для 58% компаний становится стоимость серверов. Также 56% респондентов называют одним из основных препятствий внедрения ИИ юридические риски.
Среди других барьеров внедрения ИИ в корпоративный контур – ограничения инвестиционных бюджетов (42%)и дефицит экспертов (40%). Отсутствие в компании ИИ-лидеров также становится причиной сопротивления сотрудников – об этом сообщают 17% респондентов.
ИИ не масштабируется, потому что компании не видят экономического эффекта
Если пилот всё же запущен, на первый план выходит его экономика. Согласно данным исследования, устойчивого экономического эффекта от внедрения искусственного интеллекта не видят 46% компаний. Так как технология пока не достигла достаточной зрелости в корпоративном секторе, отсутствие финансовой отдачи от ИИ – общемировая проблема. Для сравнения, McKinsey сообщает, что только 39% организаций видит влияние ИИ на EBIT компании
Ещё по 40% респондентов не могут масштабировать пилоты из-за отсутствия владельца продукта или процесса и нестабильного качества ИИ-решений, в том числе галлюцинаций.
Среди других барьеров внедрения ИИ в корпоративный контур – ограничения инвестиционных бюджетов (42%)и дефицит экспертов (40%). Отсутствие в компании ИИ-лидеров также становится причиной сопротивления сотрудников – об этом сообщают 17% респондентов.
ИИ не масштабируется, потому что компании не видят экономического эффекта
Если пилот всё же запущен, на первый план выходит его экономика. Согласно данным исследования, устойчивого экономического эффекта от внедрения искусственного интеллекта не видят 46% компаний. Так как технология пока не достигла достаточной зрелости в корпоративном секторе, отсутствие финансовой отдачи от ИИ – общемировая проблема. Для сравнения, McKinsey сообщает, что только 39% организаций видит влияние ИИ на EBIT компании
Ещё по 40% респондентов не могут масштабировать пилоты из-за отсутствия владельца продукта или процесса и нестабильного качества ИИ-решений, в том числе галлюцинаций.
Наиболее популярные кейсы применения ИИ там, где процессы уже оцифрованы
Быстрее всего ИИ приживается там, где уже есть цифровой след, операция повторяется, а результат можно проверить. По данным опроса, лидируют контакт-центры и поддержка: ИИ используют в этой функции 75%компаний. В аналитике и BI его применяют 63%, в ИТ-службах и сервис-десках – 60%.
Оценка эффекта складывается в похожую, но не идентичную картину. Самую заметную отдачу респонденты видят в работе с корпоративными знаниями на основе поиска с дополненной генерацией (RAG) – этот сценарий назвали 63%. Далее идут поддержка клиентов и сотрудников с 60% и анализ обращений и заявок с 54%.
Как будет развиваться сфера ИИ
Интерес к агентам уже сформировался: по результатам опроса более 60% компаний изучают автономные и мультиагентные системы. При этом почти половина организаций планирует увеличить инвестиции в искусственный интеллект.
Однако в ближайшие несколько лет развитие корпоративного ИИ будут определять сценарии с понятной экономикой. ИИ-агенты требуют большего, чем доступ к новой модели: нужны данные, интеграции, контроль, доверие, владелец процесса и доказанный эффект для бизнеса.
Это позволяет сказать, что значительную роль во внедрении корпоративного ИИ займут компании, которые не только разрабатывают ИИ-решения, но и создают AI-Ready инфраструктуру.
Методология
В основу исследования легли количественный опрос 52 крупных компаний, в которых суммарно работает около 450 тыс. сотрудников, семь глубинных интервью и кабинетный анализ. Опрос прошёл в 2026 году. На вопросы отвечали ИТ- и технические директора, а также другие руководители, которые занимаются цифровизацией и внедрением ИИ. ИТ и технологический бизнес составили 39% выборки, финансы — 21%, реальный сектор — 21%, торговля, логистика и сервис — 19%. При формировании базы учитывались рейтинг РБК-500, рейтинги Smart Ranking BigTech 100 и Smart 500, публичные примеры внедрения ИИ и порог по выручке.
«Инфосистемы Джет» — одна из крупнейших ИТ-компаний в России. С 1991 года работает на рынке системной интеграции, реализуя ежегодно более 1000 проектов федерального и международного уровня, многие из которых уникальны по масштабу
и сложности. Штат — более 2000 сотрудников.
Компания располагает несколькими представительствами в России и СНГ. Входит в ТОП-5 крупнейших российских ИТ-компаний (RAEX2025г.). Лидер на рынке ИТ-аутсорсинга в России (Tadviser 2024г.), №1 среди интеграторов в сфере информационной безопасности (TAdviser, 2025), №1 в рейтинге демолабораторий для тестирования российских ИТ-решений, №2 среди крупнейших поставщиков ИТ-услуг (RAEX 2024г.), №3 среди крупнейших поставщиков для промышленности (Tadviser 2024г.), №3 среди крупнейших поставщиков для российских банков (Tadviser 2024г.).
Ключевые направления деятельности: ИТ-инфраструктура, сети и инженерные системы, ИТ-аутсорсинг, информационная безопасность, машинное обучение, заказная разработка ПО, внедрение и сопровождение бизнес-приложений enterprise-уровня, промышленная безопасность, управление данными и ИИ.