Будущее ИИ в России: вертикальные решения и экономический потенциал
Партнер «Яков и Партнёры» и глава практики искусственного интеллекта и высоких технологий Максим Болотских на вебинаре Yandex Cloud «Взгляд на рынок ИИ: от глобальных трендов к российской практике» рассказал об особенностях российского рынка. По его словам, компании при внедрении технологий учитывают требования законодательства, ГОСТы и необходимость хранения данных внутри страны. При этом многие организации сочетают open source-решения с российскими и зарубежными моделями, несмотря на сложности с доступом к последним.
Болотских отметил, что точно оценить объем потребления международных моделей сложно из-за серых схем и блокировок. Вертикальные отраслевые решения (в медицине, юриспруденции, финансах и других сферах) становятся все более востребованными, поскольку фундаментальные модели часто не справляются с узкоспециализированными задачами. Именно в таких доменных приложениях и наборах агентов эксперт видит будущее ИИ.
Ключевыми драйверами эффекта сейчас выступают генеративный ИИ и компьютерное зрение. По данным на 2025 год, 71% российских компаний уже внедрили генеративный ИИ хотя бы в одну бизнес-функцию. Акцент постепенно смещается с сокращения затрат на рост выручки и создание новых продуктов. ИИ в первую очередь высвобождает время сотрудников для более сложных задач, а не приводит к быстрому сокращению штата.
По оценке Максима Болотских, потенциальный экономический эффект от внедрения ИИ в России может достигать 8–13 трлн рублей в год — это 5–7% прогнозируемого ВВП страны. В наиболее продвинутых отраслях технология уже обеспечивает 20–22% всей EBITDA компаний. Для получения реального результата компаниям нужно не просто внедрять инструменты, а кардинально пересматривать бизнес-процессы и роли сотрудников.
Партнер «Яков и Партнёры» и глава практики искусственного интеллекта и высоких технологий Максим Болотских на вебинаре Yandex Cloud «Взгляд на рынок ИИ: от глобальных трендов к российской практике» рассказал об особенностях российского рынка. По его словам, компании при внедрении технологий учитывают требования законодательства, ГОСТы и необходимость хранения данных внутри страны. При этом многие организации сочетают open source-решения с российскими и зарубежными моделями, несмотря на сложности с доступом к последним.
Болотских отметил, что точно оценить объем потребления международных моделей сложно из-за серых схем и блокировок. Вертикальные отраслевые решения (в медицине, юриспруденции, финансах и других сферах) становятся все более востребованными, поскольку фундаментальные модели часто не справляются с узкоспециализированными задачами. Именно в таких доменных приложениях и наборах агентов эксперт видит будущее ИИ.
Ключевыми драйверами эффекта сейчас выступают генеративный ИИ и компьютерное зрение. По данным на 2025 год, 71% российских компаний уже внедрили генеративный ИИ хотя бы в одну бизнес-функцию. Акцент постепенно смещается с сокращения затрат на рост выручки и создание новых продуктов. ИИ в первую очередь высвобождает время сотрудников для более сложных задач, а не приводит к быстрому сокращению штата.
По оценке Максима Болотских, потенциальный экономический эффект от внедрения ИИ в России может достигать 8–13 трлн рублей в год — это 5–7% прогнозируемого ВВП страны. В наиболее продвинутых отраслях технология уже обеспечивает 20–22% всей EBITDA компаний. Для получения реального результата компаниям нужно не просто внедрять инструменты, а кардинально пересматривать бизнес-процессы и роли сотрудников.