Применение искусственного интеллекта в экономике России: как ИИ меняет промышленные рынки

Применение искусственного интеллекта в экономике России: как ИИ меняет промышленные рынки
19.08.2025
Подписаться на новости отрасли "IT, интернет, коммуникации"
Применение искусственного интеллекта в экономике России: как ИИ меняет промышленные рынки В каких отраслях экономики искусственный интеллект применяется больше всего. Преимущества использования ИИ в различных секторах экономики. Практика стратегического планирования применения ИИ в российских компаниях.

Статья посвящена оценке уровня распространения ИИ-технологий на российском рынке с акцентом на виды экономической деятельности. Частично речь о проблемах и возможностях искусственного интеллекта шла в одном из наших предыдущих обзоров, посвященном использованию данной технологии в пищевом сегменте. Здесь мы приведем результаты текущего анализа применения ИИ в экономике России в целом.

Какие отрасли экономики лидируют по применению искусственного интеллекта

В России проводится ежегодное исследование по оценке готовности приоритетных отраслей экономики к внедрению искусственного интеллекта. В 2024 году участие в таком исследовании приняли более 5 тысяч организаций.

Использование ИИ-решений организациями 2021 VS 2024 г.

Примечание: приведена часть отраслей из исследования, туризм и медийная деятельность в 2021 г. не оценивались.

Как и на мировом рынке, в России сфера финансовых услуг является одной из ведущих среди отраслей, где применяется ИИ — 63% от общего количества предприятий отрасли. Лидером среди отраслей является сектор ИКТ — 70%. Наиболее значимый рост применения искусственного интеллекта за период 2021–2024 гг. произошел в строительстве (с 3% до 36%), а также в АПК и рыбохозяйственном комплексе (с 12% до 40%). В целом в обрабатывающей промышленности использование предприятиями ИИ-решений увеличилось в 2 раза — 32% против 16%.

Какие преимущества дает применение ИИ в экономике

Участники опроса отметили следующие критерии эффективности применения искусственного интеллекта:

  • наиболее ощутимым эффектом от использования ИИ является скорость — 35%;
  • немного уступают качество и экономические преференции — их отметили 31% опрошенных;
  • в отношении персонализации эффективность наблюдается в меньшей степени.

Оценки критериев эффективности использования ИИ, 2024 г.

Стратегии применения искусственного интеллекта в российских компаниях

В 2024 г. уровень планирования использования и развития ИИ в России значительно повысился. Если в 2021 г. в планы или стратегии развития эту технологию включали только 12% компаний, то к 2024 г. их доля выросла до 38%.

Стратегическое планирование развития и использования ИИ в российских компаниях

Примечание: приведены доли компаний, имеющих утвержденные планы и стратегии, в процентах от общего количества компаний, использующих и планирующих использовать ИИ.

Наличие утвержденных планов/стратегий зависит от формы и размера бизнеса. В наибольшей степени такая практика характерна для крупных и средних организаций — 40% и 39%, что обусловлено большими финансовыми и кадровыми возможностями, а также наличием достаточного объема данных. Но, несмотря на относительно высокую стоимость использования технологий ИИ, малый бизнес также в значительной степени стремится к их применению.

Наличие планов развития и использования ИИ в организациях различных типов, 2023 и 2024 гг.,

Примечание: приведены доли компаний, имеющих утвержденные планы и стратегии, в процентах от общего количества компаний, использующих и планирующих использовать ИИ.

В отношении вопроса финансирования 58% организаций, имеющих утвержденную стратегию и план по развитию и использованию ИИ, сообщили о недостаточном уровне затрат, лишь 26% организаций удовлетворены объемом финансирования этих программ.

Распространение ИИ-технологий охватывает все большее количество стран и отраслей. По мере развития этих технологий и накопления опыта работы с ними можно будет говорить о количественной оценке эффективности применения искусственного интеллекта в различных отраслях экономики (в настоящее время в профессиональном сообществе этот вопрос является в достаточной степени дискуссионным).

Подписаться на новости отрасли "IT, интернет, коммуникации"
Ilya Shilin

Ilya specializes in marketing research projects, business plans and strategic consulting.

Обзоры по теме «IT, интернет, коммуникации»

все обзоры
Экономика автоматизации складской логистики: как качество адаптации бизнес-процессов определяет окупаемость WMS и робототехники в 2026 году
25.08.2026
Экономика автоматизации складской логистики: как качество адаптации бизнес-процессов определяет окупаемость WMS и робототехники в 2026 году

Компании, вкладывающие значительные средства в современные системы автоматизации и роботизации складской логистики, часто сталкиваются с тем, что фактические сроки возврата инвестиций в такие проекты довольно существенно превышают расчетные. Ожидания быстрой, почти мгновенной отдачи от покупки роботизированных комплексов или корпоративных лицензий не оправдываются из-за скрытых затрат, которые были неправильно оценены или вовсе не учтены на старте. Одна из главных причин — неготовность инфраструктуры и внутренних бизнес-процессов к переходу на цифровой формат. Расходы на адаптацию складских помещений и операционной деятельности, а также на интеграцию нового продукта с уже работающим на предприятии системами автоматизации съедают львиную долю запланированного эффекта, что увеличивает сроки окупаемости проектов и препятствует более интенсивному росту этого рынка.

Промышленный интернет вещей на производстве: экономика и этапы внедрения
10.08.2026
Промышленный интернет вещей на производстве: экономика и этапы внедрения

Череповецкий металлургический комбинат «Северстали» несколько лет назад собрал данные с десятков тысяч датчиков на стане горячей прокатки в единое хранилище и построил на этих данных модели, предсказывающие поломки оборудования задолго до того, как они произойдут. За восемь месяцев работы эти модели помогли предотвратить десять аварийных остановок, а ежегодный эффект от сокращения простоя компания ожидает на уровне 200 миллионов рублей. Аналогичные оценки соотношения затрат на внедрение промышленного интернета вещей на предприятии и финансовых потерь от простоя технологического оборудования дают объективную основу для принятия инвестиционного решения в пользу использования этих технологий и на других предприятиях. Далее в статье мы приведем конкретные показатели экономического эффекта от промышленного интернета вещей в разных отраслях и бизнесах, а также расскажем, из чего складывается бюджет такого проекта, как считать его окупаемость, какие шаги проходит внедрение на практике и какие риски стоит закладывать в план с самого начала.

Рынок MES-систем в промышленности: как российские предприятия выбирают и внедряют системы управления производством
06.08.2026
Рынок MES-систем в промышленности: как российские предприятия выбирают и внедряют системы управления производством

Летом 2026 года аналитический центр TAdviser по заказу компании Axenix и при участии Фонда «Сколково» протестировал 60 с лишним российских MES-систем по 270 критериям — и получил результат, который на первый взгляд в привычную картину импортозамещения не укладывается. Продуктов на рынке сегодня в избытке: предложение обгоняет реальный спрос, а конкуренция между большим количеством разработчиков распыляет деньги и компетенции, которые можно было бы направить на углубление функциональности нескольких сильных платформ. Еще три года назад главная задача участников рынка MES-систем России заключалась в поиске продуктов, способных срочно заменить западный софт, который перестали поддерживать его разработчики. Сегодня перед потребителями стоят уже другие вопросы: какую из множества доступных систем выбрать и какие функции она должна выполнять на конкретном производстве. В этой статье мы постараемся ответить на них и дать общую оценку текущего состояния этого рынка.

Российский рынок промышленного ИИ: почему побеждают не технологии, а эффективные стратегии внедрения
23.07.2026
Российский рынок промышленного ИИ: почему побеждают не технологии, а эффективные стратегии внедрения

Рынок искусственного интеллекта является частью новой промышленной инфраструктуры бизнеса, при этом технологические возможности начинают опережать организационную и экономическую готовность его игроков. Российские компании рассматривают внедрение искусственного интеллекта как инструмент повышения эффективности бизнеса и ускорения процессов цифровизации, однако в центре внимания сегодня находятся преимущественно финансово-организационные вопросы: сколько стоит внедрение, когда инвестиции начнут окупаться, какие бизнес-процессы действительно целесообразно трансформировать с помощью AI и какие компетенции необходимы компаниям для получения измеримого экономического эффекта. Поэтому главное ограничение развития рынка промышленного ИИ в России заключается не в наборе доступных инструментов, а в экономике их внедрения.