Поделиться
Искусственный интеллект в России: от пилотов к промышленной эксплуатации
На заседании секции «Искусственный интеллект и большие данные» CNews Forum Кейсы 2026главной темой для обсуждения стало практическое применение искусственного интеллекта в операционных процессах российского бизнеса. Участники, представляющие ведущие ИТ-компании и крупнейшие предприятия из различных отраслей, пришли к единому мнению: рынок покинул стадию теоретических споров и единичных экспериментов, вступив в эпоху масштабирования и поиска измеримой экономической выгоды. В фокусе внимания оказались не только технологии, но и вопросы управления изменениями, подготовки данных и развития кадрового потенциала, которые становятся решающими факторами успеха ИИ-трансформации.
Почему одни ИИ-инициативы взлетают, а другие сжигают бюджет
Одной из ключевых трудностей, с которыми сталкиваются компании, является расхождение между ожиданиями и реальностью. Многие организации начинают свой путь в ИИ с выбора технологии, а не с постановки задачи, что ведет к созданию эффектных демо-версий, не дающих бизнесу практической пользы, отметил Максим Чернухин, СТО клиентского сервиса «СберСтрахование Жизни».
По его словам, рецепт успешного внедрения ИИ — это сочетание людей, процессов, данных и инфраструктуры. Отсутствие любого из этих компонентов сводит на нет все усилия, поэтому компаниям не стоит запускать сразу десятки проектов, а лучше добиться одного успешного результата и тиражировать его внутри организации.
Главным выводом из его доклада стала мысль о том, что большинство компаний на деле внедряют не столько искусственный интеллект, сколько новый метод работы, и вложения в обучение сотрудников оказываются важнее, чем покупка лицензий и вычислительных мощностей.
Директор департамента развития ИТ «Финансовая группа БКС» Евгений Мальцев продолжил обсуждение необходимости контролируемого подхода. Он указал, что сотрудники уже активно применяют ИИ-инструменты, и любые попытки их запрета лишь вынуждают действовать скрытно, что ведет к утечкам информации и потере контроля.
В качестве альтернативы он предложил внедрение единого управляемого контура, способного направлять запросы к оптимальным моделям, гарантируя при этом безопасность и прогнозируемые затраты. По его словам, такой метод позволяет не только оценивать эффективность (в его компании свыше 92 тыс. обращений к ИИ за месяц сэкономили более 3100 часов труда), но и организовать конвейер разработки с участием человека, а также распространять успешные решения через «магазин агентов».
Инфраструктура и данные как основа ИИ-трансформации
Значительная часть мероприятия была посвящена инфраструктурным аспектам, которые нередко становятся препятствием для ИИ-проектов. Зоя Клиентова, директор по маркетингу Cloud4Y, в своем докладе отметила, что стандартный путь проекта от замысла до бизнес-результата на собственном оборудовании занимает 6–9 месяцев, причем основное время уходит на приобретение GPU и настройку среды.
Облачные решения, напротив, позволяют запустить пилот за несколько недель, оплачивая ресурсы по факту использования и избегая простоев. Она подчеркнула, что облачная инфраструктура устраняет четыре ключевых барьера: предоставляет GPU, готовую MLOps-платформу, управляемые базы данных и уже имеющуюся сертификацию по стандартам безопасности, что особенно важно при работе с персональными данными и взаимодействии с государственными заказчиками.
Вопрос качества и управления данными, без которых невозможно эффективное применение ИИ, осветил эксперт по цифровой трансформации и управлению данными Никита Титов. В его докладе «Как изменились подходы к сбору и хранению данных» было отмечено, что данные перестали быть лишь материалом для отчетов — они стали «топливом» для ИИ и источником конкурентных преимуществ.
Основное изменение заключается не в методах хранения, а в создании единого цифрового образа организации. Следующим шагом эволюции станет разработка цифровых двойников компаний, для которых потребуются не только классические DWH и Data Lake, но и графовые и векторные СУБД, способные обрабатывать сложные взаимосвязи и неструктурированные данные. По его мнению, цифровой двойник организации начинается не с данных или ИИ, а с формализации знаний и построения целостной бизнес-модели как единой системы.
Значимость этих методов подтверждается реальными проектами в различных сферах. Например, на портале «Дом.РФ», как отметила операционный директор «Дом.РФ Технологии» Дина Колесникова, формируется отраслевая платформа данных, которая собирает и унифицирует сведения о рынке жилья. Чтобы преобразовывать эти данные в готовые решения, включая API и ИИ-агентов, компания «Дом.РФ» ежемесячно получает свыше 30 запросов от застройщиков и банков на разработку новых дата-сетов, что свидетельствует о востребованности управляемых и качественных данных.
Кроме того, у компаний появляется возможность реализовывать свою аналитику и прогнозы через платформу, формируя дополнительный источник дохода.
Развитие ИИ: от чат-ботов к самостоятельным агентным системам
Перспективы прогресса технологий искусственного интеллекта осветили в своем докладе руководитель ИТ-проектов «ГК «Силовые машины»» Константин Пензин и руководитель программы развития бизнес-системы «Координат» Хамит Фаттахов. Они поделились своим взглядом на эволюцию от реактивных LLM, лишь отвечающих на запросы, к мультиагентным системам, а затем и к полностью самостоятельным компаниям.
Докладчики обозначили шесть этапов зрелости ИИ в бизнесе: от случайного применения открытых моделей до построения полностью автономной организации без сотрудников к 2036 году. В качестве иллюстрации они привели цифровую модель цепочки создания ценности в производственной системе, где ИИ используется для виртуального проектирования, прогнозирования спроса и контроля запасов.
Идею неизбежности перехода к автономным агентским структурам продолжил Армен Амирханян, директор по развитию ИИ Московской биржи. В своем выступлении он подчеркнул, что успех сопутствует бизнесу, который быстрее конкурентов генерирует качественные гипотезы и проверяет их.
Применение автономных ИИ-фабрик, где человек ставит цель, а агенты трудятся круглосуточно, увеличивает эффективное время разработки до 840 часов в неделю по сравнению с 200 часами при традиционном подходе. Также он представил проект Paperclip, который создает и координирует автономные агентские организации и уже функционирует в системе Московской биржи.
Прикладные примеры ИИ-трансформации в разных отраслях
О практическом опыте внедрения ИИ в крупной медицинской сети рассказал директор по информационным технологиям сети клиник «Будь Здоров» Алексей Остроушко. Компания реализует масштабную программу цифровой трансформации, внедряя системы поддержки врачебных решений, контроля качества, анализа лабораторных исследований и голосового ввода.
В рамках презентации значительное внимание было отведено сервису «Умное зеркало», предназначенному для бесконтактной диагностики показателей здоровья, а также мобильному приложению, где за три месяца ИИ обработал свыше 15 тысяч изображений кожи, обеспечив конверсию в запись к дерматологу на уровне 12%. Как отметил докладчик, ключевая задача — не столько автоматизация, сколько улучшение качества и доступности медицинских услуг, а также формирование дополнительного дохода благодаря привлечению пациентов.
Наталья Лошкарева, занимающая пост директора по управлению проектами клиентского сервиса DPD в России, посвятила свой доклад системному подходу к интеграции ИИ. Она предложила детальную пошаговую методологию, которая включает определение бизнес-целей и KPI, составление карты процессов «как есть» и инвентаризацию данных, и только затем — выбор пользовательских сценариев. Эксперт подчеркнула, что внедрение ИИ представляет собой трансформацию процессов, а не просто автоматизацию, и роль человека в принятии критически важных решений остается ключевой.
По ее словам, успех зависит прежде всего от готовности организации, а не от алгоритмов, и хотя 98% компаний считают ИИ приоритетным направлением, лишь 26% из них смогли успешно его внедрить.
Практическим примером создания целостной цифровой экосистемы на базе ИИ поделился Ярослав Буторин, ведущий разработчик Tom Tailor. В сфере fashion-ритейла компания внедряет комплексный подход, охватывающий всю цепочку: от прогнозно-рекомендательной системы управления ассортиментом и компьютерного зрения для заполнения характеристик товаров до генерации описаний с помощью ИИ и работы с обратной связью.
В ходе выступления была детально рассмотрена проблема обработки отзывов с маркетплейсов, на решение которой ранее сотрудники тратили от 4 до 7 минут. Благодаря созданию единого хаба данных и ИИ-агента, время ответа на один отзыв значительно сократилось, а система позволила массово генерировать шаблонные ответы, анализировать тональность и группировать отзывы по категориям проблем.
Иван Казарин, директор направления операционного развития искусственного интеллекта «Русал»
Конечно, вот переписанный HTML-контент с сохранением всех тегов и смысла, но с изменёнными словами и структурой предложений:
Дмитрий Колотев, глава департамента информационных технологий компании Merck
Денис Романов, заместитель гендиректора по профессиональным услугам вендора «Базис», и Вадим Гайсин, директор по привлечению клиентов в ИТ-экосистеме «Лукоморье»
Владимир Золотов, IT-директор «Гринатома», Кирилл Чистяков, заместитель гендиректора по стратегическому планированию в «Код безопасности», и Юрий Варнаков, директор по развитию бизнеса в «Инфосистемы Джет»
Марина Новикова, начальник отдела ИТ-инфраструктуры и телекоммуникаций «Газпром нефти», Кирилл Носков, руководитель практики по управлению IT-мощностями «Газпром нефть», а также Алина Хабибуллина, глава подразделения облачных проектов VK Tech, и Георгий Кашин, руководитель направления облачных решений VK Tech
Максим Валин, руководитель направления цифровых преобразований в «Ростехе»
Дмитрий Демидов, глава центра по созданию клиентских решений компании «Базис»
Роман Цыганков, начальник отдела ИТ и цифровых услуг предприятия «Автозавод» из Санкт-Петербурга
Алексей Доманов — технический директор по увеличению доходности клиентской базы в «ОТП-Банке», Дмитрий Буленков — вице-президент по продажам и маркетингу RAMAX Group, Владимир Озеров — бизнес-руководитель отдела «Дата сервисез» в VK Tech
Антон Кулагин, руководитель отдела инфраструктурных решений и пользовательских услуг компании «РТК ЦОД»
Максим Тятюшев, возглавляющий «СберТех»
Михаил Семенов, руководящий центром по созданию и совершенствованию СУБД Pangolin в «СберТех»
Константин Штефан, генеральный директор компании «Информационные технологии будущего»
Надежда Замятина, отвечающая за маркетинг IoT в «Вымпелкоме»
Марьян Гончар, руководитель департамента ИТ и цифровой трансформации Концерна «Уралвагонзавод»
Сергей Трандин, генеральный директор «Базальт СПО»
Андрей Бреган, руководитель департамента цифровых преобразований и информационных технологий, "Объединенная судостроительная корпорация"
Дмитрий Чудинов, занимающий пост заместителя генерального директора по цифровой трансформации в «Почте России»
Дмитрий Козеруков, возглавляющий IT-направление в KT&G Global Rus
Алексей Забродин, отвечающий за техническое развитие «РТК ЦОД»
Павел Карелин, управляющий отделом цифровых технологий в Sanofi Russia
Максим Павлов, глава направления M2M и IoT-продуктов в «Вымпелкоме»
Ирина Карпова, заместитель генерального директора по экономическим вопросам, финансам и IT в «АгроТерра»
Дмитрий Сухняк, начальник отдела виртуальной инфраструктуры Т2, и Владислав Лапченко, главный специалист по реализации продуктов «Базис»
Юрий Визильтер — академик РАН, руководитель направления искусственного интеллекта в ФАУ «ГосНИИАС», научный руководитель Института ИИ при МФТИ и председатель Научного совета РАИИ
Светлана Соловьева, директор по цифровой трансформации компании «Юнирусь»
