В 2026 году Россия вступает в новый технологический цикл в ИТ и "цифре". Судя по тому, как шла подготовка к нему в 2025 году, страна рискует повторить все ошибки, сделанные в предыдущем десятилетии, которое прошло под лозунгом цифровой трансформации и сквозных технологий.

Идеи цифровой трансформации стали овладевать умами российских промышленников с 2015 года, и первыми, кто увидел этот новый тренд, стали нефтяники. Именно они уловили, что информационные технологии из планово-убыточной обслуживающей функции на периферии основного бизнеса становятся едва ли не его центральным звеном. Именно нефтяные и газовые компании в РФ раньше всех осознали, что ИТ – это больше не компьютеризация, прокладка структурированных кабельных систем или перевод документооборота в электронный вид (чем ИТ-отрасль занималась в 1994-2014 гг.), а инструмент, который способен принести новые денежные потоки.

Мы в ComNews знаем это не понаслышке: мы поймали этот тренд на самом взлете, и в сентябре 2015 года организовали первый федеральный форум по цифровой трансформации нефтегазовой отрасли России, который и по сей день проводится в ежегодном режиме под названием Smart Oil & Gas. Тогда и понятия "цифровая трансформация" не существовало – поэтому в 2015 году мы сконструировали кургузый термин "ИКТ на вертикальных рынках", чтобы хоть как-то указать на внедрение новых ИТ-инструментов в отраслях экономики (по-английски – verticals).

В 2016-2017 гг. вихри цифровой трансформации стали веять и в других отраслях российской экономики, уже не только промышленных. В те ранние годы компании и их ИТ-директора искренне верили, что цифровые технологии самодостаточны, и стоит внедрить "интернет вещей" (IoT), VR/AR или мистическую Big Data, как автоматически наступит счастье.

Сквозь золотые очки

Масла в огонь (один раз – даже буквально) подливали международные консалтинговые фирмы, такие как McKinsey & Company, которые призывали корпорации собирать как можно больше данных, а потом наугад искать в них некие зависимости, ведущие к новым заработкам. Я помню, как на одной зарубежной конференции партнер такой глобальной консалтинговой компании рассказывал о предприятии в США, которое поставляло растительное масло для жарки картошки в сети фаст-фуда. В какой-то момент это предприятие, якобы, стало анализировать объем поставок масла в каждую розничную точку – и увидело, что у некоторых из них возникают всплески потребления. Некий провидец в этом поставщике масла предположил, что потребление масла пиково возрастает из-за неисправности фритюрниц, при общении с заказчиками гипотеза была блестяще подтверждена – и теперь-де это предприятие зарабатывает гораздо большие деньги на предиктивной аналитике работоспособности кухонного оборудования в сетях быстрого питания.

Имя удачливой структуры аналитик не назвал. Я тогда перерыл весь интернет в поисках названия этого оцифровавшегося продавца масла, и даже написал напрямую аналитику, который озвучил с трибуны данный кейс. Никаких подтверждений не нашлось, а аналитик промолчал – и я утверждаю, что его история была выдумана от начала и до конца.

Но корпорации в разных отраслях в те годы верили McKinsey, EY и прочим KPMG с PwC. Поэтому они бездумно собирали и складировали всевозможные данные, ища наугад зависимости одних массивов данных от других. Те же аналитики в золотых очках пропагандировали "прорывные цифровые технологии". В них стали играть не только корпорации, но и правительство России. В середине 2017 года свет увидела первая редакция нацпрограммы "Цифровая экономика в Российской Федерации", которая содержала понятие "сквозные технологии".

В том документе было зафиксировано девять сквозных технологий: большие данные (Big Data); нейротехнологии и искусственный интеллект; системы распределенного реестра; квантовые технологии; новые производственные технологии; промышленный интернет; компоненты робототехники и сенсорика; технологии беспроводной связи; технологии виртуальной и дополненной реальности. Впоследствии этот список корректировался. Например, в мае 2019 года президиум АНО "Цифровая экономика" сократил перечень сквозных технологий до шести, выбросив большие данные, промышленный интернет, компоненты робототехники и сенсорику.

По дороге разочарований

Очевидно, что произвольный (даже без начальных гипотез) поиск зависимостей в рядах данных не дал значимых результатов. Пшиком закончилось и применение сквозных технологий: само по себе применение блокчейна или, скажем, интернета вещей прогнозируемо не дало бизнес-эффекта, а иные технологии (например, Big Data) и вовсе оказались маркетинговыми терминами. Примерно в 2019 году в российской промышленности пошла волна разочарования в цифровой трансформации. Первыми отрицательный результат получили нефтегазовые компании, так как они раньше других начали этот путь. И в 2019 году нефтяные и газовые компании РФ сформулировали новый взгляд: цифровые технологии являются не локомотивом трансформации бизнеса, а ее инструментами, при этом выбирать тот или иной набор инструментов нужно, исходя из задач основного бизнеса – будь то желание расшить "бутылочное горло" или намерение создать новый источник дохода. Помню, на форуме Smart Oil & Gas 2019 фурор сделал советский плакат с лозунгом "Молодой инженер – в цех!": он как нельзя лучше иллюстрировал оторванность цифровых и ИТ-директоров образца 2015-2018 годов от основного бизнеса их предприятий.

Поэтому в 2019 году началась вторая фаза цифровой трансформации промышленных и иных холдингов в России – с опорой на основной бизнес. В значительной степени это трезвое осознание роли и места цифровых технологий помогло большинству российских компаний обеспечить непрерывность бизнеса, когда в 2020 году страну накрыла пандемия коронавируса.

Ныне в компаниях, добившихся видимых результатов в цифровой трансформации, решение применить ту или иную технологию либо продукт возникает как ответ на задачу, которую поставил представитель основного бизнеса. А у каждого цифрового продукта внутренней разработки в промышленных холдингах есть владелец, и находится этот Product Owner не в небоскребе корпоративного центра, а на производстве – там, где продукт используется.

Старые грабли

Казалось, что это сказка со счастливым концом. Но на пороге – не только новый год, но и новый технологический цикл. И в ИТ, и в телекоме длительность такого цикла составляет 10 лет. Проще всего это показать на примере поколений мобильной связи: каждое из них (аналоговые сети разномастных стандартов первого поколения, цифровой стандарт GSM, 3G, 4G/LTE и 5G) сменяло предыдущее поколение через десятилетие. В частности, первые коммерческие сотовые сети пятого поколения заработали в конце 2018 г. в Южной Корее – а в 2028 г. эта страна намерена запустить сети 6G.

Новый технологический цикл в ИТ, наступающий с 2026 года, опирается на искусственный интеллект (ИИ) и робототехнику. Но что удивительно: отовсюду слышатся призывы внедрять ИИ и роботов, представители компаний на сотнях конференций рапортуют о факте использования ИИ – все это как две капли воды напоминает историю с огульным внедрением "сквозных технологий" десятилетней давности. Отчасти это объясняется тем, что за 10 лет в бизнес пришло и новое поколение сотрудников, не набивших шишки с внедрением цифровых технологий в 2015-2018 гг. Но в немалой степени проблема наступания на те же грабли связана с персонами, которых я называю цифрунами.

Осторожно: мошенники!

Цифруны – это офисные работники, которые засели в цифровых и ИТ-подразделениях крупных холдингов, а также в отдельных Индустриальных центрах компетенций (ИЦК). Они не айтишники по образованию или практической работе, а клерки от цифровизации. Они однозначно должны были выучить уроки ложных подходов к цифровой трансформации предыдущего технологического цикла – но одни так ничего и не поняли, а другие хранят это понимание глубоко внутри, чтобы еще доброе десятилетия паразитировать на модной теме.

Цифруны легко жонглируют терминами и с умным видом цитируют какую-нибудь целевую цифру из отраслевого документа. Если менеджеры получают бонусы за результат, то цифруны кормятся с процесса. И чем длиннее процесс – тем им выгоднее.

Если не обуздать цифрунов и не передать знания об ошибках в цифровой трансформации 6-10-летней давности, то через несколько лет и корпорации, и правительство с грустью поймут, что внедрение ИИ и роботов сожрало сотни миллиардов рублей, но осязаемого бизнес-эффекта не дало.

Чтобы купировать этот ожидаемый негативный результат, нужно прямо сейчас вспомнить нехитрый урок прошлого: бездумное внедрение технологии ради внедрения технологии – путь в никуда. Сначала нужно четко сформулировать проблемы или процессы основного бизнеса, в которых требуется повысить эффективность, а потом скрупулезно подбирать набор цифровых технологий. В точности как хороший врач сначала требует сделать массу анализов, внимательно изучает историю болезни – и только потом подбирает лекарства (еще и учитывая их побочное действие и взаимное влияние).

Цифруны никогда не признаются (кто по серости, кто по злому умыслу), что технологии ИИ не существует – в точности как никогда не было технологии Big Data. И то, и другое – просто зонтичный маркетинговый термин. На деле под зонтиком "ИИ" гуляет несколько десятков базовых технологий, которые распадаются на сотни прикладных применений.

Исследовательская компания Gartner, которая на протяжении многих лет публикует график зрелости цифровых технологий, с недавних пор выдает отдельную кривую для технологий ИИ: Hype Cycle for Artificial Intelligence. Из графика 2025 года видно, что что генеративный ИИ и синтетические наборы данных, с которыми многие носятся в России, уже находятся на нисходящем тренде. Едут с горки и многие другие ИИ-технологии: облачные ИИ-сервисы, ИИ на границе сети (EDGE AI), базовые модели ИИ (Foundation Models) и др.

Еще целый букет технологий ИИ находятся на пике кривой Garnter, и вот-вот попадут в период разочарований и охлаждения интереса - среди таковых:

• Composite AI (составной ИИ) - объединение нескольких методологий или аналитических методов в одно решение;
• Neuro-symbolic AI (нейросимволический ИИ) - сочетание методов машинного обучения и символических систем;
• AI trust, risk and security management (TRiSM) - комплексный подход к обеспечению безопасного, этичного и устойчивого использования систем ИИ;
• Multimodal AI (комбинированный ИИ) - обучение моделей сразу на нескольких типах данных;
• Sovereign AI (суверенный ИИ) - развитие в границах государства для учета национальных особенностей или локального регулирования;
• AI Agents (ИИ-агенты) - автономные интеллектуальные системы, способные выполнять задачи без вмешательства человека.

Всемирное зло

Цифруны – не российский феномен: к сожалению, эти болтуны от цифровых технологий есть и на Западе. И там уже пожинают первые результаты их разрушительной работы. В августе 2025 года подразделение Networked AI Agents in Decentralized Architecture (NANDA) Массачусетского технологического института (MIT) огорошило рынок выводом: "95% компаний, запустивших генеративный искусственный интеллект, терпят фиаско - и лишь 5% компаний добиваются роста выручки за счет GenAI".

Аналогичные виражи проходит и робототехника, важная еще и потому, что роботизация и искусственный интеллект смыкаются в единую прорывную технологию, которую за рубежом обозначают как AI + Robotics.

Хорошо бы России не повторить свежих ошибок западных стран и собственных глупостей при внедрении цифровых технологий в предыдущем десятилетии. И тогда любая компания или государственный институт смогут расшить узкие места и нарастить эффективность там, где это важно для каждого из них в отдельности. Нет больных, которых можно поставить на ноги стандартным набором пилюлек – и нет организаций, которым подойдет одинаковый набор технологий ИИ. Пусть в наступающем 2026 году это понимание придет ко всем как можно раньше. А цифрунов нужно просто уволить: как говорят англичане, "когда леди сходит с дилижанса, лошадь бежит быстрее".