Главные тренды ИИ-2025 для B2B: что ждёт рынок и бизнес

2025 год стал точкой перехода от разговоров о потенциале искусственного интеллекта к его повсеместному внедрению. Почти половина технологических лидеров уже интегрировали ИИ в свои бизнес-стратегии, а треть компаний встроила его в продукты и сервисы, получив прирост производительности до 30%

Рынок взрослеет — от одиночных пилотов к устойчивым системам, от чат-ботов к агентам, способным самостоятельно действовать, принимать решения и общаться на естественном языке. В то же время растут требования к этике, контролю данных и объяснимости решений.

В России темпы не уступают мировым: внутренний рынок ИИ растёт более чем на 37% в год, а корпоративные клиенты переходят от экспериментов к масштабным внедрениям. На фоне ограниченного доступа к зарубежным сервисам бизнес активно инвестирует в локальные платформы, обученные на русскоязычных данных.

Быстрое внедрение технологий поставило перед бизнесом новый вопрос — как управлять ИИ-системами ответственно. Если в 2023-м компании говорили о продуктивности, то в 2025-м, о доверии. По данным Microsoft, 30% организаций называют отсутствие прозрачного управления главным барьером для масштабирования ИИ, тогда как 75% тех, кто внедрил инструменты ответственного ИИ, отметили рост безопасности и доверия клиентов.

Крупнейшие игроки — от Microsoft до IBM — вводят собственные фреймворки аудита моделей и запускают публичные отчёты о прозрачности алгоритмов. Это уже не вопрос имиджа, солидарности: интеграторы должны объяснять свои решения, а компании — отвечать за их последствия.

В России тенденция идёт по схожему пути: регуляторы обсуждают требования к маркировке ИИ-контента и сертификации моделей, а крупные вендоры — Сбер, Яндекс, Just AI — разрабатывают внутренние стандарты. Всё чаще компании заказывают встроенные системы контроля данных и «песочницы» для тестирования алгоритмов, чтобы минимизировать юридические риски и утечки.

Параллельно с ростом крупных LLM-компаний на рынок выходят мультимодальные и компактные модели, которые делают ИИ ближе к бизнесу. Если ещё год назад рынок обсуждал параметры GPT-4 или Gemini, то сегодня акцент смещается на узкоспециализированные решения — модели, способные понимать не только текст, но и изображения, видео, голос и данные CRM.

Такие системы позволяют анализировать обращения клиентов, скриншоты интерфейсов, фотографии товаров или видеоинструкции — в одном контексте. Это формирует новый стандарт качества обслуживания и аналитики.

Второе направление — малые модели. Они работают локально, прямо в браузере или на сервере компании, не требуя мощных облаков и гигантских бюджетов. В России это особенно актуально из-за требований к локализации данных и ограниченного доступа к западным API: компании всё чаще обучают собственные языковые модели на корпоративных датасетах, повышая точность и снижая риски утечки.

Для малого и среднего бизнеса это шанс внедрить ИИ без миллионых инвестиций — компактные модели дают возможность построить свои «интеллектуальные сервисы» буквально за считанные недели.

Если раньше ИИ в компаниях был справочным ассистентом, то сегодня он способен планировать шаги, выполнять задачи и учиться на реальных сценариях.

По данным KPMG, 82 % руководителей считают, что конкурентный ландшафт изменится в ближайшие два года из-за массового внедрения AI-агентов, а треть компаний уже запустила пилотные проекты. Те, кто сделал это раньше, фиксируют до 50 % роста эффективности и заметное снижение операционных издержек (Sana Labs).

Главная разница между чат-ботом и агентом — в инициативе и контексте. Агент не просто отвечает на запросы, а сам анализирует данные, инициирует контакт, уточняет задачу и доводит процесс до конца без участия человека. Например, он может назначить встречу, оформить заказ, заполнить заявку в CRM и передать данные в бухгалтерию.

В России эта волна только набирает обороты. Сбербанк развивает GigaChat с функциями рассуждения и контекстного диалога — решение уже используется тысячами компаний.

На глобальном уровне к AI-агентам активно переходят Sana, IBM watsonx, Microsoft Copilot и другие корпоративные платформы, поддерживающие on-prem-развёртывание и RAG-архитектуры для безопасной работы с внутренними данными (Sana Labs).

В России одним из драйверов этого тренда стала targetai — платформа, которая помогает бизнесу запускать виртуальных сотрудников-агентов для продаж, клиентского сервиса и обучения персонала. Решения targetai позволяют внедрять агентные сценарии без привлечения разработчиков, используя корпоративные данные и сохраняя контроль над приватностью.

Мировые тренды в ИИ универсальны, но успех внедрения всегда зависит от локального контекста — данных, языка, инфраструктуры и нормативных ограничений. targetai выросла именно на этом понимании: компания помогает бизнесу использовать возможности больших моделей и агентных систем в безопасных и прикладных сценариях, без зависимости от внешних API.

Решения TargetAI охватывают ключевые направления:

Во всех решениях используется единый подход: LLM-агенты действуют в рамках бизнес-логики, подключаются к корпоративным данным и соблюдают внутренние правила безопасности. Так компании получают не «чёрный ящик», а прозрачный инструмент, который можно контролировать, масштабировать и улучшать.

targetai делает ИИ понятным и прагматичным. Это не про магию, а про то, как технологии помогают бизнесу снизить издержки, ускорить процессы и вернуть время людям, превращая искусственный интеллект из модного тренда в реальную инфраструктуру роста.