Яндекс выкатил отчета про ИИ, я уместил 120 страниц аналитики в один пост для вас!
Вышло исследование Яндекса про ИИ в России. На 120 страницах результаты опроса крупнейших компаний, вендоров и пользователей. Я прочитал, выжал сухой остаток и разложил для вас все по полочкам.
ИИ в России уже не хайп, или ищем деньги на цифровую трансформацию!
Главное — простая математика
88% компаний уже запустили пилоты хотя бы по одной ИИ-технологии. Это не экспериментирование. Это массовое внедрение.
Ожидаемый финансовый эффект от внедрения ИИ к 2030?
7,9–12,8 триллионов рублей в год — это почти вся банковская прибыль страны за год. Или 5,5% от ВВП России. Те, кто скажет «ИИ — это фича», уже отстали.
Но вот что важно: 71% компаний уже используют генеративный ИИ (было 54% год назад). За 2 года технология прошла путь от хайпа к массовому использованию.
Где получают деньги
Забудьте про миф, что ИИ нужен только для сокращения ФОТ. 90% компаний видят главный эффект не в сокращении персонала, а в:
- Росте выручки за счет персонализации (72% в продвинутых отраслях)
- Улучшении качества продукта и ускорении вывода на рынок
- Автоматизации скучной рутины (документы, отзывы, аналитика)
Пример: в e-commerce каждый процент EBITDA, который получают от ИИ-инвестиций, это реальные деньги. В e-commerce доля инвестиций выше — 4% от ИТ-бюджета, против 1,7% в среднем.
Если вам интересно развивать насмотренность, прокачивать свои навыки и развивать компетенции, буду рад видеть вас в моём ТГ-канале, где вы всегда будете в курсе последних анонсов и сможете получить много полезного контента о маркетинге, продажах и развитии навыков.
4 технологии — 4 разные истории
Генеративный ИИ работает
Генеративный ИИ уже в 71% компаний. Чем занимаются?
- Маркетинг: создают контент для рекламы и коммуникаций (70% в телекоме, FMCG, ритейле)
- Внутренние процессы: обрабатывают документы — юридические, регламентные, нормативные (100% в банкинге)
- Продажи: виртуальные ассистенты консультируют клиентов на сайтах (71% в e-commerce)
- Поддержка: чат-боты решают 80% типовых запросов (86% в e-commerce)
- Аналитика: разбирают отзывы клиентов, выявляют боли (86% в банкинге)
Тренды GenAI на 2026:
- Мультимодальные модели — единая система обрабатывает текст, видео, картинку, аудио одновременно
- Рассуждающие модели (reasoning LLM) — ИИ думает перед ответом, не угадывает
- Open-source модели вытеснят дорогие облачные решения (экономия на 40-60%)
- ИИ-ассистенты станут агентами, а не просто чат-ботами (будут что-то делать сами)
NLP и речевые технологии
Самая зрелая технология — 54% компаний внедрили её больше 5 лет назад. Где?
- Колл-центры: автоматизация обработки звонков — 80% в банкинге/страховании
- Клиентский сервис: речевые ассистенты отвечают на типовые вопросы — 68% компаний
- Производство: мониторинг коммуникации на линии безопасности
- Медицина: обработка клинической документации
Тренды NLP на 2026:
- Синергия с генеративным ИИ — более гибкое понимание контекста
- Локализация под российские диалекты и сленг
- Глубокая интеграция с CRM — знает историю клиента, подстраивается
- Ожидаемый вклад в EBITDA — 3,6% в продвинутых отраслях
А пока Яндекс проводит свое исследование, я тоже провожу прикладное исследование для маркетологов. Заполните анкету тут!
Компьютерное зрение
CV не гремит в медиа, но 17% от всего экономического эффекта ИИ приходится именно на неё. Как рабочая лошадка хайпует?
- Производство: контроль качества, дефектоскопия — 67% компаний
- Логистика: автоматическая сортировка, подсчёт товара
- Безопасность: видеонаблюдение, аномалии, предиктивный анализ
- Документооборот: распознавание паспортов, счётов в банках
- Предиктивное обслуживание: камера ловит неисправность до отказа оборудования
Тренды CV на 2026:
- Edge-вычисления (обработка на месте, без облака) — для критичной инфраструктуры
- Адаптация под российские условия (малое освещение, снег, морозы)
- Повышение точности
- Синергия с генеративным ИИ — камера видит, ИИ описывает на человеческом языке
RecSys
Самая зрелая технология. Базовые алгоритмы работают уже годами. Ребята из e-com спокойно стригут деньги, но есть куда расти!
- E-commerce: рекомендации товаров — до 77% маркетинга/продаж
- Медиа: что смотреть дальше, какой контент показать
- Банкинг: какой продукт предложить (кредит, карту)
- Ценообразование: динамические цены на основе поведения
Тренды RecSys на 2026:
- Интеграция с генеративным ИИ
- Классические алгоритмы останутся базовым слоем
- Холодный старт — научиться быстрее рекомендовать новым пользователям
Где больше денег: цифры по отраслям
ТОП-5 по абсолютному эффекту от ИИ:
- Металлы и горная добыча
- Банкинг и страхование
- E-commerce
- Электроэнергетика
- Телеком и медиа
ТОП-5 по удельному эффекту от ИИ (% от EBITDA):
- E-commerce — 8,3% (самый большой процент)
- Телеком и медиа — 7,2%
- ИТ и технологии — 6,4%
- Строительство и недвижимость — 4,8%
- Медицина и здравоохранение — 4,8%
Что мешает внедрять AI быстрее раз это так выгодно?
- Сложная интеграция с существующими системами (35% называют критичной)
- Плохое качество данных как на входе, так и на выходе
- Проблемы с защитой информации, соответствием регуляции и обработке ПДн
Да, ребята, это не про генератор промптов на сайте, а про серьёзную инженерию: API, базы, миграции, настройки доступа.
Что делать уже сейчас чтобы начать внедрять ИИ?
Если вы в e-commerce или телекоме:
- Запускайте RecSys, если её нет — это база. Классические алгоритмы работают стабильно и дают доп. доход.
- Добавляйте генеративный ИИ к описаниям товаров, рекомендациям. Персонализация под каждого юзера все ближе.
- Автоматизируйте поддержку — чат-боты должны решать 80% запросов. Освобождайте людей для сложных кейсов.
Если вы в производстве/логистике:
- Инвестируйте в CV — это ваш главный мультипликатор (контроль качества, безопасность).
- Свяжите с предиктивным обслуживанием — узнавайте о проблемах раньше, чем они случатся.
- Речевые технологии для безопасности — мониторинг инцидентов.
Если вы в банкинге/страховании:
- Генеративный ИИ для документооборота — это работает и экономит часы.
- RecSys для кросс-продаж — банк рекомендует нужный продукт нужному клиенту.
- NLP для анализа обращений — выявляйте боли клиентов раньше, чем они уйдут к конкуренту.
Почему важно подумать об ИИ-трансформации сейчас?
Пока одни спорят о смыслах и расходах на ИИ, другие уже:
- Удвоили скорость создания контента
- Сократили время на обслуживание клиента
- Получили рост выручки
- Закрывают операционные боли, которые тянули компанию вниз
Разрыв между лидерами и отстающими становится ощутимым для потребителя!
Итого про перспективы ИИ
Ключевая мысль: эпоха экспериментов закончилась. Началась эпоха системного внедрения.
Если ваш ИИ не может:
- Спланировать цепочку действий
- Обратиться к вашей CRM или внешней системе
- Проверить результат и скорректировать
…то вы уже отстали от гигантов
Что делать?
- Оцифруйте свои процессы (CRM, BI, интеграции)
- Запустите пилот с одной командой (не со всей компанией)
- Измеряйте не только скорость, но и качество + экономику
- Найдите в команде того, кто будет стать лидером этого внедрения
Это не про то, чтобы закупить лицензии и ждать чуда. Это про то, чтобы встроить ИИ в вашу операционку, как встроили email 20 лет назад.
Полное исследование Яндекса можно скачать в моём канале!