Доброго времени суток, «Хабр»!

На дворе уже 2026 год, а за 2025-й произошло множество интересных событий в сфере ИИ. Очевидно, что различные модели используются не только рядовыми пользователями, но и в корпоративной среде. Используют такое не втихаря, а вполне официально - руководства вводят правила на законных основаниях для оптимизации и экономии.

Сегодня мы поговорим о том, как же компании экономят с помощью нейросетей. Примите стратегически удобное положение, а я начинаю свое повествование.

Небольшое отступление

Хотите попробовать какую-то модель? Воспользуйтесь агрегатором нейросетей BotHub. Список нейросетей там обширен - от работы с текстом до транскрибации и генерации видео. По специальной ссылке для регистрации можно получить 100 000 капсов для собственных экспериментов.

В каких сферах ИИ приносит большую пользу?

Около 1/4 рабочего времени сотрудники расходуют на поиск нужной информации в корпоративных документах. Юристы и работники финансовой сферы уделяют рутинным задачам свыше 63% своего дня. Возможность переложить такие задачи на интеллектуальные системы позволяет ускорить обработку данных в 1,5-2 раза и уменьшить количество ошибок, вызванных человеческим фактором (не говоря уже об ошибках, связанных с аппаратной частью, т.е. исходящих от самого ИИ, но это уже тема для другой статьи).

По данным исследования НИУ ВШЭ, к 2035 году прогнозируется, что совокупный вклад от использования ИИ во всех отраслях экономики составит 46,5 трлн рублей. Наибольший вклад внесут шесть отраслей: обрабатывающая промышленность (7,7 трлн рублей); строительство (4 трлн рублей); профессиональная, научная и техническая деятельность (3,7 трлн рублей); транспортировка и хранение (2,6 трлн рублей); финансы и страхование (2,5 трлн рублей); здравоохранение и социальные услуги (1,7 трлн рублей).

Одно из наиболее эффективных внедрений происходит в транспортной отрасли. Ежегодный прирост здесь достигает примерно 40%, а доля ИИ и нейротехнологий вырастет до 35%. Например, компания СДЭК уже применяет нейросети для анализа исторических данных и оптимизации маршрутов - благодаря этому время доставки сократилось (хоть иногда и кажется иначе), а расходы в удаленных регионах снизились.

Как компании экономят?

Переход от экспериментов к массовому внедрению дает результаты. Искусственный интеллект автоматизирует поиск и анализ информации, обработку обращений, протоколирование встреч и генерацию документов. Сотрудники экономят до 40% времени на рутинных операциях, а значит - фонд оплаты труда и количество ошибок, обусловленных человеческим фактором, существенно уменьшаются.

В производственной сфере алгоритмы объединяют данные телеметрии, лабораторные результаты и показатели процессов, выделяют ключевые инциденты, снижают информационный шум и заранее предупреждают о рисках брака и отказов.

В топливно-энергетическом комплексе искусственный интеллект стал основой экономии. Так, на месторождении Газпрома в Восточной Сибири внедрили новую систему для сбора, хранения и обработки данных инженерных изысканий. Анализ информации ускорился в 200 раз, передача данных - в десять. Вместо месяцев анализа компания получает результаты за считанные дни, быстрее принимает решения о бурении, сокращает сроки разработки месторождений и снижает риски ошибок при выборе точек добычи. Для нефтегазовых проектов это означает экономию миллионов долларов.

В финансовой отрасли ИИ обрабатывают счета и квитанции, проводят сверку банковских счетов, управляют расходами, составляют прогнозы, персонализируют финансовые услуги, оценивают риски. В страховой индустрии - оценивают риски, автоматически обрабатывают страховые случаи, выявляют мошенничество, согласовывают услуги через чат-ботов.

Почему ИИ не всегда оправдывает возложенные на него ожидания

Конечно, помимо успешных внедрений встречаются и провальные. Более того, использование ИИ породило и другие проблемы, такие как появление специалистов, вообще ничего не знающих (в вузе все списывали, а практическими навыками так и не овладели). Но вернемся непосредственно к компаниям и ИИ-решениям.

Внедрение ИИ-систем требует наличия квалифицированных кадров, способных эффективно взаимодействовать с технологиями. Уже недостаточно просто поздороваться с ботом и кратко описать ему задачу. По оценкам экспертов, к 2030 году дефицит специалистов по промышленному применению ИИ может достичь от двух до трех миллионов человек. Компании зачастую предпринимают попытки внедрения ИИ-решений, совершенно не обладая необходимыми внутренними компетенциями, вследствие чего терпят неудачу.

Недостаток качественных данных для обучения моделей тоже способен привести к негативным последствиям. Так, предприятия топливно-энергетического комплекса испытывают трудности сбора данных. В таких условиях крайне важно организовать надежные процессы сбора, обработки и хранения информации, обеспечить защиту данных и соблюдение нормативных требований.

Еще одним фактором выступает слабая интеграция новых решений с уже имеющимися системами. Интеллектуальное преобразование перестало восприниматься как локальный проект - теперь это комплексная корпоративная стратегия, направленная на получение реального возврата инвестиций и оптимизации. Все чаще ответственность за успешное внедрение ИИ распространяется на всю компанию, а не ограничивается лишь ИТ-отделами.

Что в итоге получают компании?

Если обобщить опыт 2024-2025 годов, то искусственный интеллект перестал быть игрушкой и закрепился как инструмент повышения эффективности при правильном подходе. Компании получают сразу несколько эффектов: снижение операционных затрат, рост производительности труда, ускорение бизнес-процессов, повышение управляемости.

Важно отметить, что экономия выражается не только в прямых деньгах. Во многих случаях ключевым эффектом становится скорость реакции и качество решений, которые в долгосрочной перспективе обеспечивают компании конкурентное преимущество.

Какие подходы влияют лучше всего?

Ситуация такова, что наиболее успешные внедрения - постепенные и прагматичные:

1. Для начала стоит сосредоточиться на конкретной бизнес-проблеме. Нужно четко понимать, зачем это нужно;

2. Тестовые проекты с конкретными KPI и сроками окупаемости;

3. Обучение сотрудников включает подготовку не только дата-сайентистов, но и обычных пользователей бизнеса;

4. Качество данных для обучения должно быть приоритетом. Без грамотно подготовленных сведений любая продвинутая модель окажется бесполезна;

5. И конечно, внедряемая система должна интегрироваться в уже существующие процессы, а не существовать параллельно лишь для галочки;

Итог

В 2026 году тренд на экономию за счет ИИ только усиливается. Компании переходят от отдельных решений к целым экосистемам: корпоративные ассистенты, единые аналитические контуры, цифровые двойники производств и логистики. При этом все больше внимания уделяется вопросам безопасности, ответственности и прозрачности алгоритмов.

В производстве ИИ должен усиливать возможности сотрудников, снижать нагрузки и помогать бизнесу в целом, а не заменять человека. Те компании, которые уже сейчас выстроят стратегию работы с данными и кадрами, будут экономить не только деньги, но и время - пожалуй, самый дефицитный ресурс.

Современные компании по большей части уже не решают, нужен ли им ИИ. Вопрос сегодня стоит по-другому: как правильно и вовремя внедрить интеллектуальные системы, чтобы получить максимум преимуществ.

Спасибо за прочтение!