Большинство российских компаний, внедривших искусственный интеллект в свои процессы, пока не получили финансовой отдачи от этих инвестиций. По данным TRIADA Partners, 70% промышленных и сырьевых предприятий не смогли вернуть затраты на ИИ. Эксперты отмечают, что проекты часто остаются на стадии пилотов из-за отсутствия единой стратегии и изменений в управлении.
Компании из металлургии, строительства и энергетики используют генеративные модели для оптимизации, анализа и логистики. На эти цели они потратили от десятков до сотен миллионов рублей. Однако такие расходы ещё не оправдались.
Срок окупаемости внедренных ИИ-решений — от двух до трёх лет. На практике, даже по истечении этого времени, многие предприятия продолжают работать в убыток.
По мнению TRIADA Partners, главные барьеры — отсутствие централизованной политики, несовместимость решений и слабая координация. Большинство ИИ-проектов остаются отдельными пилотами. Даже если искусственный интеллект внедрён на производстве, он не затрагивает финансы, закупки, HR или юридический отдел, из-за чего эффективность ограничена.
Компании пытаются масштабировать удачные решения, но сталкиваются с проблемами ИТ-инфраструктуры, нехваткой специалистов и сопротивлением внутри коллектива. В TRIADA говорят: «Без перестройки бизнес-процессов и поддержки со стороны организации ИИ-проекты становятся дорогими экспериментами».
Кроме расходов на ИИ, предприятия вынуждены обновлять серверы, покупать оборудование и выстраивать работу с данными. Внедрение требует не только лицензии, но и полной внутренней адаптации.
Дополнительное напряжение вызывает необходимость делиться данными с вендорами. Компании опасаются утечки информации, а поставщики требуют максимального доступа для работы моделей. Из-за этого часть бизнеса выбирает open source-решения, позволяющие экономить и сохранять контроль над данными.
TRIADA Partners отмечает, что более 50% клиентов компании уже перешли на open source. Это снижает расходы на лицензии, а основные затраты уходят на инфраструктуру и команду.
Компании стремятся к экономии и контролю над своими данными, создают специальные модели для собственных задач. Некоторые превращают такие разработки в самостоятельные продукты и выводят на рынок. В TRIADA считают, что коммерциализация собственных ИИ-систем — путь к окупаемости.
TRIADA Partners рекомендует организовать гибридную систему: создать центральный центр экспертизы и сформировать проектные команды в каждом направлении. Это помогает объединить стандарты и обучение с решением реальных задач в разных отделах.
В приоритете должны быть кейсы с быстрым и заметным эффектом. Не стоит делать сложные универсальные платформы. Важно сразу решать задачи, влияющие на выручку, расходы и скорость работы компании.
