Почему большинство компаний пока не получают отдачу от ИИ. Главные выводы с «ИИ Конфа 2026»
1 июля в московском «Бизнес.Технограде» на ВДНХ прошла «ИИ Конфа 2026» — практическая конференция, посвященная внедрению искусственного интеллекта в бизнес. На сцене выступали представители Сбера, Альфа-Банка, VK Tech, Точка Банка, Почты России, Биокада, МТС, RWB, Асконы и десятков других компаний. Вместо разговоров о будущем — кейсы, цифры, ошибки внедрения и довольно честный разговор о том, почему большинство AI-проектов пока не работают так, как от них ожидали.
Главное впечатление после целого дня дискуссий — российский рынок постепенно выходит из стадии «вау-эффекта». Еще год назад обсуждали, какие модели лучше и сколько профессий исчезнет. Сегодня разговор стал намного прагматичнее: как сократить издержки, какие процессы автоматизировать и почему далеко не каждому бизнесу вообще нужен AI-агент.
AI перестал быть экспериментом
Практически каждый спикер говорил об одном и том же: искусственный интеллект перестал быть отдельным IT-проектом и становится частью операционной модели компании.
Сооснователь GPTUNNEL Климент Викулов сформулировал это максимально точно:
AI-native компания начинается не с покупки модели, а с команды, которая ежедневно работает быстрее благодаря ИИ.
По его словам, рынок уже смещается от обсуждения отдельных LLM к агентам, экосистемам и прикладным сценариям. Но и здесь участники конференции предложили посмотреть на ситуацию без иллюзий.
Не каждой компании нужен AI-агент
Если выделить одну мысль, которая звучала чаще остальных, то она звучала примерно так:
агент — далеко не всегда правильный ответ.
Несколько экспертов практически дословно повторили одну идею: около 90% задач бизнеса можно решить гораздо более простыми сценариями автоматизации.
Попытка сразу построить универсального AI-агента, который будет самостоятельно анализировать CRM, принимать решения и управлять бизнесом, чаще заканчивается дорогостоящим экспериментом.
Основатель Black Mesa IT Михаил Петухов отметил:
Нужно понимать возможности и ограничения AI-агентов. Только после этого принимать решение, нужны ли они конкретной компании.
Эта мысль неожиданно стала одной из самых практичных за весь день.
Главная проблема — вовсе не алгоритмы
Одной из самых содержательных стала панельная дискуссия Ассоциации больших данных «Данные как актив в эпоху ИИ».
Вместо разговоров о новых моделях участники обсуждали куда более приземленные вопросы:
- где брать качественные данные;
- кто вообще отвечает за данные внутри компании;
- почему большинство AI-проектов терпят неудачу еще до запуска модели.
Практически все участники сошлись в одном: плохие данные остаются главным ограничением любого внедрения.
Даже самая современная модель не сможет компенсировать хаос в корпоративной информации.
AI не исправляет хаос
Эта мысль стала лейтмотивом сразу нескольких панельных дискуссий.
Перед внедрением новых технологий необходимо разобраться с бизнес-процессами. Если автоматизировать хаос — получится просто более быстрый хаос.
Именно поэтому многие проекты оказываются неэффективными уже через несколько месяцев после запуска.
Цифры, которые заставляют задуматься
Во время конференции прозвучала статистика, которая хорошо описывает текущее состояние рынка.
Сегодня:
- около 40% компаний называют AI главным направлением цифровизации;
- только примерно 10% реально используют его для анализа данных и принятия решений;
- около 95% организаций пока не получили ожидаемой окупаемости инвестиций в AI;
- лишь 26% компаний, выделяющих бюджет на искусственный интеллект, имеют полноценную стратегию внедрения.
Главные причины неудач тоже давно известны:
- непонятная бизнес-ценность проектов;
- неопределенность рисков;
- отсутствие распределения ответственности;
- нехватка внутренних компетенций.
Получается довольно парадоксальная ситуация: интерес к технологиям находится на максимуме, а зрелость процессов пока остается сравнительно низкой.
Страх замены постепенно меняется на мотивацию
Интересно было наблюдать, как изменилась сама риторика вокруг искусственного интеллекта.
Если раньше обсуждали, кого AI заменит, то теперь разговор сместился к вопросу личной эффективности.
Директор по развитию цифрового канала Т2 Кирилл Зобнин сказал, пожалуй, одну из самых запоминающихся фраз конференции:
Если боишься, что тебя заменят, — изучай технологии быстрее остальных.
Похоже, именно такой подход становится новой нормой для специалистов практически во всех сферах.
Нетворкинг как отдельная часть программы
Отдельного внимания заслуживала организация нетворкинга.
Вместо привычных кофе-брейков участникам предложили несколько форматов быстрых знакомств: «мировое кафе» от образовательного бюро «Розетка» и серию коротких встреч через Telegram-бот от проекта «Порядочные связи». За несколько минут можно было познакомиться сразу с десятком специалистов из разных отраслей — от банков и ритейла до промышленности и культуры.
Такой формат оказался не менее полезным, чем сами доклады: многие обсуждения продолжались уже вне залов.
Что в итоге
Главный вывод «ИИ Конфа 2026» оказался неожиданно простым.
Рынок постепенно перестает воспринимать искусственный интеллект как универсальное решение всех проблем. Вместо гонки за очередной моделью компании начинают задавать более правильные вопросы:
- какие задачи действительно стоит автоматизировать;
- готовы ли внутренние процессы;
- есть ли качественные данные;
- кто будет отвечать за внедрение.
Пожалуй, именно этот переход от технологического энтузиазма к зрелому управленческому подходу и стал главным итогом конференции.
ИИ уже перестал быть темой будущего. Теперь это вопрос качества управления компанией. И, судя по услышанному 1 июля, именно здесь сегодня проходит главная граница между успешными внедрениями и дорогими экспериментами.