На прошедшей неделе глава "Сбера" Герман Греф в ходе "Дня инвестора" заявил, что к 2026 году "Сбер" пла­нирует дос­тичь от внед­ре­ния ис­кусс­твен­но­го ин­тел­лек­та фи­нан­со­вого эф­фек­та в раз­ме­ре 550 млрд руб. Заявление звучит громко, особенно на фоне новостей о том, что многие проекты по внедрению ИИ в компанию оказываются провальными (по данным MIT - 95%). Есть ли на самом деле экономический эффект от ИИ? Что стоит за большими цифрами, о которых говорит бизнес?

В новостях СМИ появляются разные сообщения об экономических эффектах от внедрения искусственного интеллекта: кто-то пишет о вырученных миллиардах, а кто-то сообщает о больших затратах и отсутствии результатов. И даже исследования показывают разные данные об эффективности внедрения ИИ. Вот несколько примеров:

• По данным MIT, 95% проектов по внедрению искусственного интеллекта пока не приносят заметных результатов.

• Герман Греф сообщил, что к 2026 г. Сбер планирует достичь 550 млрд руб. совокупного финансового эффекта от внедрения искусственного интеллекта.

• Согласно исследованию McKinsey State of AI 2025, лишь 39% компаний фиксируют какой‑либо вклад ИИ в операционную прибыль, и только около 6% приписывают ИИ вклад 5% и более в EBIT.

• Согласно исследованию "Яндекса" и "Яков и партнеры", к 2030 г. ИИ будет приносить экономике РФ 7,9-12,8 трлн руб. в год. 78% российских компаний уже наблюдают экономический эффект от внедрения ИИ.

https://www.comnews.ru/content/242874/2025-12-11/2025-w50/1008/effekt-germana-grefa-550-mlrd-ozhidaniya

Несмотря на разные данные, использование искусственного интеллекта в современной технологической компании стало аксиомой. Согласно исследованию, 71% крупных российских компаний используют генеративный ИИ хотя бы в одной функции бизнеса. Это объяснимо: без внедрения нейросетей не будет заявлений о миллионах вырученных рублей и десятков сэкономленных на работу часов. А без этих заявлений есть риск "отстать" от конкурентов, прослыть в глазах клиентов "устаревшим" и даже потерять интерес инвесторов. Согласно Venture Guide, по итогам января-ноября 2025 г. технологии искусственного интеллекта и машинного обучения лидируют с большим отрывом по объему и количеству инвестиций: $61,03 млн и 37 сделок (у следующей по объему BigData 14 сделок на $15,73 млн).

https://www.comnews.ru/content/237389/2025-01-27/2025-w05/1008/rossiyskie-investory-vlozhili-iskusstvennyy-intellekt-i-mashinnoe-obuchenie-pochti-34-mln

Кроме того, рядом со словосочетанием "искусственный интеллект" часто стоят такие слова как "ускоряет", "экономит", "избавляет от рутины", "помогает сотрудникам". Есть ощущение, что ИИ - волшебная таблетка, которая спасает от всех болезней. Но на практике это оказывается не всегда так.

Любые заявления в духе "наша компания получит миллиарды от внедрения ИИ" звучит как если бы человек говорил, что собирается принимать таблетки для здоровья, но не уточнял, какие. Важно конкретизировать, о каком ИИ идет речь. Кто-то подразумевает кредитный скоринг, рекомендательные алгоритмы и автоматическое заполнение отчетов - технологии, которые существуют на рынке десятилетия; а кто-то - чат‑боты на базе LLM и ИИ-агенты. В случае Сбера, например, имеется в виду эффект от внедрения всех видов ИИ. Звучит красиво, но если задуматься, тот факт, что персонализированные предложения улучшают продажи - уже ни для кого не секрет и мало кого интересует. ИИ стали называть то, что никогда им не называлось.

Учитывая информационное поле последних лет, при громких заявлениях о больших эффектах люди невольно думают именно о новых и популярных технологиях ИИ - например, о моделях на базе LLM. Но именно новые технологии пока не показали большой эффективности. И Герман Греф признал: ожи­дае­мая от­да­ча в 550 млрд руб. бу­дет свя­зана с ис­поль­зо­ванием все­го спек­тра ИИ-тех­но­логий, а вло­жения в ге­нера­тив­ный ИИ по­ка не при­носят Сберу ожи­дае­мой при­были.

Еще одна проблема, которая заставляет настороженно относиться к историям успеха от внедрения нейросетей - бизнес далеко не всегда понимает, как посчитать экономический эффект. Об этом говорят компании из разных отраслей, в том числе транспортной. Справедливости ради, бизнес уже разрабатывает методики подсчета - например, есть инициатива Альянса в сфере искусственного интеллекта и ассоциации "ФинТех". И это шаг в правильном направлении: единые методики позволят компаниям говорить на одном языке и реально сравнивать понятные эффекты, сопоставимые результаты.

В целом ситуация с популярностью ИИ напоминает очарование цифровыми технологиями в 2015-2017 гг. Интернет вещей, VR, AR, BigData - эти технологии были у всех на слуху и компании массово их внедряли без четкого понимания бизнес-проблем. Похожее происходит и сейчас. Бездумно внедрять искусственный интеллект - то же самое, что и принимать разом все таблетки из аптечки от головной боли: жаропонижающее, противовирусное, успокоительные, анальгетики. Что-то из этого поможет, но общий урон организму и кошельку будет несоизмеримо больше.

Что в итоге? Во-первых, не нужно верить цифрам про миллиардные эффекты - часто мы не знаем, как их считали (а может даже сами компании не знают, как измерить эффект, и дают очень приблизительные оценки). Во-вторых, стоит перестать воспринимать ИИ как волшебную таблетку. Перед внедрением нейросетей лучше определить проблемы бизнеса, рассмотреть несколько вариантов решений, подумать о желаемых результатах. И только исходя из этого подобрать наиболее подходящее решение - возможно, простая таблица Excel решит задачу лучше, чем самый продвинутый помощник на базе LLM. Технология ради технологии - путь в никуда. Рынок начинает это понимать и все чаще об этом говорит. Но не всех еще покинула вера в волшебную таблетку.

https://www.comnews.ru/content/230385/2023-11-27/2023-w48/1008/iskusstvennyy-intellekt-ekonomicheskiy-effekt-neocheviden-princip-raboty-neyasen