ИИ может принести российской экономике триллионы рублей

Сегодня за ним стоят вполне конкретные деньги. По оценкам, к 2030 году ежегодный экономический эффект от внедрения ИИ в России может составить от 7,9 до 12,8 трлн рублей. Однако доля России на мировом рынке пока остается на уровне около 1%.

Разрыв между нынешними позициями и потенциальным результатом показывает, насколько большой резерв для роста ещё сохраняется. Российский рынок ИИ оценивается примерно в 2 трлн рублей, а за год вырос примерно на 25%. ИИ-решения применяют 60–70% компаний, но во многих отраслях потенциал их использования раскрыт далеко не полностью.

Одна из таких сфер – строительство и девелопмент. Здесь потенциальный ежегодный эффект от использования ИИ оценивается примерно в 900 млрд рублей. При этом управление строительными процессами остается одной из наименее автоматизированных зон. Технологии используются всего в 1,5–2% случаев. Для отрасли, где маржа девелоперов сократилась с 9–11% в 2022 году до 3–5% в 2025-м, такая возможность особенно важна.

Поэтому разговор об ИИ сегодня уже нельзя сводить к вопросу о том, нужна ли компании нейросеть. Гораздо важнее другое — где технология действительно способна увеличить эффективность и прибыль, а где её внедрение может привести к новым управленческим проблемам.

Ещё несколько лет назад искусственный интеллект воспринимался главным образом как технический инструмент. Теперь на первый план выходит скорость, с которой бизнес способен встроить его в реальные процессы и получить измеримый результат.

Масштаб мировой гонки хорошо виден по инвестициям. В 2025 году корпоративные вложения в ИИ достигли $581,7 млрд. При этом частные инвестиции США составили $285,9 млрд, а Китая — $12,4 млрд. Однако столь значительный разрыв в инвестициях уже не означает такого же отрыва в качестве технологий. Разница между лучшими американскими и китайскими моделями сократилась до 2,7 процентного пункта против 17,5–31,6 пункта тремя годами ранее.

Это меняет саму логику технологической конкуренции. Одних вложений становится недостаточно, так как всё большее значение приобретают качество данных, понимание специфики конкретной отрасли и способность быстро переводить разработки в эффективные решения.

Для России здесь появляется собственное окно возможностей. Страна входит в число мировых лидеров по совокупным вычислительным мощностям для ИИ, а отечественные компании развивают собственные модели и решения. Одновременно сохраняются ограничения — от доступа к отдельным компонентам вычислительной инфраструктуры до дефицита специалистов и проблем с международной кооперацией.

Отдельный вопрос — что произойдет с человеческим капиталом. В исследовании по гранту РНФ № 25-28-01469 выявили эффект, который может остаться незаметным для руководства: профессиональные навыки начинают ослабевать за 12–18 месяцев до того, как проблема становится очевидной. Другими словами, автоматизация способна не только снимать нагрузку с сотрудников, но и сокращать возможности для накопления профессионального опыта.

Поэтому перед бизнесом стоит задача сложнее обычной автоматизации. Нужно отследитьмомент, когда сотрудника ещё выгоднее переобучить, чем заменить, и одновременно встроить ИИ в систему управления так, чтобы технология усиливала, а не разрушала человеческие компетенции.

К 2030 году преимущество, вероятно, будет не у тех компаний, которые просто соберут у себя максимальное количество нейросетей. Ключевым станет умение соединить технологии с данными, отраслевой экспертизой, требованиями безопасности и человеческим капиталом. Именно такое сочетание способно превратить ИИ из отдельного цифрового проекта в полноценный инструмент управления бизнесом.

Ольга Лебедева-Ергунова — кандидат экономических наук, доцент Высшей школы производственного менеджмента ИПМЭиТ СПбПУ, исполнительный директор Ассоциации женщин-учёных стран БРИКС+ (BWSA), руководитель гранта РНФ № 25-28-01469.