90% российских ИИ-проектов умирают на старте: куда ушли 90 миллиардов рублей из бюджета бигтехов
Громкие обещания искусственного интеллекта часто разбиваются о суровую реальность корпоративных процессов.
Согласно свежему опросу консалтинговой компании «Интеллектуальная аналитика», в промышленную эксплуатацию вышли лишь 7–10% пилотных проектов крупнейших российских IT-гигантов, связанных с большими языковыми моделями и чат-ботами. Остальное — пыль на полке или тихо свернутые инициативы.
Исследование охватило полсотни лидеров рынка из IT, промышленности, финансов, госсектора и логистики. Данные собирали с декабря 2025-го по февраль 2026-го. Картина получилась нерадужная: большинство наработок так и застряли на стадии пилотирования.
Некоторые проекты компании трансформировали до неузнаваемости, но основную часть просто «похоронили» без лишнего шума.
Деньги на ветер и пиар вместо эффективности
Почему же столько усилий пропадает даром? Респонденты указывают на две главные причины.
Слабая интеграция. 30–40% проектов не дали финансовой отдачи именно потому, что их так и не удалось вписать в реальные бизнес-процессы. Красивая технология жила сама по себе.
Пиар-драйвер. Многие инициативы запускались не для работы, а для громких заголовков в прессе.
Показательный случай: одна компания решила обучить китайскую модель Qwen для юридического департамента. Идея казалась многообещающей, но итог оказался плачевным. ИИ-ассистент выдавал точность ответов ниже 30%. Проект признали провальным.
При этом аппетиты бизнеса остаются высокими. В 2024 году, по данным FinExpertiza, крупные и средние российские компании потратили на внедрение ИИ 90,3 миллиарда рублей. В среднем на одну организацию пришлось почти 6 миллионов.
Сроки сдвигаются, сложности растут
Оптимизм первых лиц компаний заметно поубавился. В отчете «Интеллектуальной аналитики» зафиксирован любопытный тренд: половина опрошенных перенесла сроки промышленного запуска ИИ-проектов с 2025-го или начала 2026-го на середину или даже конец 2026 года.
Что стоит за этой корректировкой? Внедрение оказалось куда сложнее, чем предполагали на старте. Пока что искусственный интеллект не приносит обещанного роста эффективности.
Эксперты поясняют: бизнес сделал ставку на большие языковые модели, но они оказались бессильны перед узкоспециализированными задачами, сообщают Ведомости.
Генеративный ИИ не только не помогает, но и плодит новые угрозы для корпоративной безопасности. К тому же на рынке остро не хватает специалистов, способных работать с этой технологией, а сама корпоративная культура к таким изменениям просто не готова.