10.04.2026 09:36
ИИ внедряют реже, чем тестируют Российские компании продолжают активно «пробовать» искусственный интеллект, но до масшт
ИИ внедряют реже, чем тестируют
Российские компании продолжают активно «пробовать» искусственный интеллект, но до масштабного внедрения дело не доходит. По данным Arenadata, в 2026 году 44% организаций запускают пилоты и эксперименты с ИИ — против 40,4% годом ранее. При этом доля компаний с реальным использованием ИИ даже снизилась: с 23,1% до 21%.
🔹Основной фокус ИИ по-прежнему в финансовом секторе. Там технологии чаще всего применяются в чат-ботах и виртуальных ассистентах (36,7%), реже — для антифрода и прогнозной аналитики (по 10%).
🔹Более сложные и потенциально прибыльные сценарии — кредитный скоринг, управление рисками, автоматизация документооборота — остаются нишевыми. Массового перехода от экспериментов к бизнес-эффекту не происходит.
🔹Главный стоп-фактор — данные, более 60% компаний называют управление данными критическим условием для работы ИИ. При этом только половина бизнеса в целом доверяет своим данным, треть прямо указывает на проблемы качества и полноты.
🔹С организацией тоже не все гладко: полноценные дата-офисы есть лишь у 27,6% компаний, у остальных ответственность размазана между ИТ и аналитикой или вовсе не закреплена.
🔹Полноценная ролевая модель с аудитом внедрена лишь у 30,6% организаций. У большинства — компромиссные решения или ручное управление.
Ключевая проблема — слабая оцифровка эффекта. Каталоги данных и MDM полноценно внедрены лишь у 10% компаний, еще 41% — в процессе. Дата-стратегии с KPI есть у 35,4% бизнеса, у остальных — либо частичный план, либо его отсутствие.
Подписывайтесь на Дело в цифрах
Российские компании продолжают активно «пробовать» искусственный интеллект, но до масштабного внедрения дело не доходит. По данным Arenadata, в 2026 году 44% организаций запускают пилоты и эксперименты с ИИ — против 40,4% годом ранее. При этом доля компаний с реальным использованием ИИ даже снизилась: с 23,1% до 21%.
🔹Основной фокус ИИ по-прежнему в финансовом секторе. Там технологии чаще всего применяются в чат-ботах и виртуальных ассистентах (36,7%), реже — для антифрода и прогнозной аналитики (по 10%).
🔹Более сложные и потенциально прибыльные сценарии — кредитный скоринг, управление рисками, автоматизация документооборота — остаются нишевыми. Массового перехода от экспериментов к бизнес-эффекту не происходит.
🔹Главный стоп-фактор — данные, более 60% компаний называют управление данными критическим условием для работы ИИ. При этом только половина бизнеса в целом доверяет своим данным, треть прямо указывает на проблемы качества и полноты.
🔹С организацией тоже не все гладко: полноценные дата-офисы есть лишь у 27,6% компаний, у остальных ответственность размазана между ИТ и аналитикой или вовсе не закреплена.
🔹Полноценная ролевая модель с аудитом внедрена лишь у 30,6% организаций. У большинства — компромиссные решения или ручное управление.
Ключевая проблема — слабая оцифровка эффекта. Каталоги данных и MDM полноценно внедрены лишь у 10% компаний, еще 41% — в процессе. Дата-стратегии с KPI есть у 35,4% бизнеса, у остальных — либо частичный план, либо его отсутствие.
Подписывайтесь на Дело в цифрах