Согласно исследованию, проведенному ИТ-компанией «Инфосистемы Джет» совместно с аналитическим агентством Smart Ranking, 86% крупных российских компаний уже используют или пилотируют большие языковые модели (LLM). При этом 53% организаций вывели решения на базе генеративного ИИ в промышленную эксплуатацию. Однако полностью автономные и мультиагентные системы внедрены лишь у 8% компаний в каждой категории, что свидетельствует о сдержанном подходе к наиболее сложным ИИ-решениям.
Исследование охватило уровень ИИ-зрелости крупного бизнеса в России. Авторы изучили, как компании внедряют LLM и ИИ-агентов, а также выявили приоритетные сценарии автоматизации и барьеры для масштабирования. Результаты показывают, что, несмотря на высокий интерес к агентным решениям (более 60% компаний изучают их), массового бума не происходит. Чем выше автономность агента, тем реже он встречается в промышленной эксплуатации: полуавтономные агенты работают у 15% компаний, автономные и мультиагентные — у 8%.
| Показатель | Доля компаний |
|---|---|
| Используют LLM | 86% |
| Вывели генеративный ИИ в промышленную эксплуатацию | 53% |
| Полуавтономные ИИ-агенты в проде | 15% |
| Автономные ИИ-агенты в проде | 8% |
| Мультиагентные системы в проде | 8% |
Основные барьеры для внедрения ИИ-агентов — недостаточная зрелость процессов и инфраструктуры данных, а также сложности интеграции с корпоративными системами. Почти половина компаний (44%) отказывается от таких проектов по этим причинам. Кроме того, 58% респондентов называют барьером стоимость серверов, 56% — юридические риски, 42% — ограничения инвестиционных бюджетов, 40% — дефицит экспертов. Отсутствие ИИ-лидеров вызывает сопротивление сотрудников у 17% компаний.
Полуавтономные ИИ-агенты внедрены у 15% компаний, автономные — у 8%.
Экономическая отдача от ИИ также остается неочевидной: 46% компаний не видят устойчивого экономического эффекта. По данным McKinsey, лишь 39% организаций в мире отмечают влияние ИИ на EBIT. При этом быстрее всего ИИ приживается в контакт-центрах (75%), аналитике и BI (63%), ИТ-службах (60%). Наибольшую отдачу компании получают от сценариев с поиском с дополненной генерацией (RAG) — 63%.
«Ценность ИИ-агентов напрямую зависит от ИИ-Ready-инфраструктуры: систематизированных и оцифрованных процессов компании, качества и количества данных, а также интеграций с корпоративными системами заказчика. Gartner уже сейчас прогнозирует, что компании могут отказаться от 60% ИИ-проектов из-за неготовности данных», — отметил Максим Андрианов, директор дирекции по разработке и внедрению ПО компании «Инфосистемы Джет». Без данных ИИ автоматизирует лишь небольшую часть процессов — не более 5%.
В ближайшие годы развитие корпоративного ИИ будут определять сценарии с понятной экономикой. ИИ-агенты требуют не только доступа к новой модели, но и данных, интеграций, контроля, доверия и владельца процесса. Почти половина компаний планирует увеличить инвестиции в ИИ, однако значительного роста числа агентных решений в промышленной эксплуатации стоит ожидать лишь после преодоления инфраструктурных и экономических барьеров.
