В России свыше 80% проектов, связанных с ИИ, оказываются неудачными на стадии внедрения

В 2024 году на внедрение технологий ИИ было выделено 90,3 млрд рублей, но лишь одна из семнадцати организаций реально применяет нейросети в своей деятельности. Основная масса компаний застряла на этапе обсуждения стратегий и запуска пилотных инициатив, большинство из которых так и не перерастают в полноценную эксплуатацию.

Как отмечает Павел Подкорытов, генеральный директор Napoleon IT, сложился парадокс: отрасль отлично продает образ будущего, но не способна создавать работающие решения в настоящем. Рынок демонстрирует ежегодный рост на 25–40%, однако фактическое проникновение технологий остается крайне низким.

Ключевым препятствием для внедрения является сложность оценки возврата инвестиций. Экономический эффект от предотвращенных ошибок, ускорения принятия решений или улучшения качества процессов практически невозможно точно измерить. В ситуации с высокой ключевой ставкой бизнес стал избегать вложений в проекты с неочевидными финансовыми перспективами.

Исследования НИУ ВШЭ показывают, что более 60% компаний направляют на ИИ менее 1% своего цифрового бюджета. Этой суммы недостаточно для получения масштабного результата, но вполне хватает для проведения экспериментов. Технология попала в ловушку: она слишком дорога для простого тестирования, но еще не является достаточно зрелой для серьезных стратегических инвестиций.

Пока руководство разрабатывает планы внедрения, сотрудники самостоятельно осваивают нейросети в рабочем процессе. Каждый четвертый специалист уже применяет ИИ для решения задач, используя личные аккаунты и общедоступные сервисы. В то же время корпоративные инструменты сильно отстают и не соответствуют современному уровню.

Это явление — не саботаж, а естественная адаптация к системе, которая отстала от потребностей своих пользователей. Для бизнеса это создает двойную угрозу: риски утечек данных и потеря контроля над ключевой экспертизой. Однако вместо создания практических решений компании по-прежнему предпочитают обсуждать общие концепции цифровой трансформации.

Согласно данным, проваливаются более 80% всех начинаний в области ИИ. Этот показатель вдвое превышает уровень неудач среди традиционных IT-проектов. Причины хорошо известны: фрагментированные данные, отсутствие должной интеграции с существующими системами, нечеткие критерии успеха и неопределенность в вопросе ответственности за итоговый результат.