25 декабря 2025 г.
Массовое внедрение генеративного ИИ российским крупным бизнесом сопровождается серьезной проблемой бюджетного планирования. Согласно оценкам AutoFAQ, больше половины организаций превышают первоначальную смету на 200% и более. Это одна из ключевых причин, по которым существенная часть проектов не доходят до стадии продуктивной эксплуатации.
Генеративный ИИ демонстрирует рекордные темпы распространения. Согласно исследованию «Яков и Партнеры», технология прошла путь от единичных пилотных инициатив до массового внедрения всего за два года. Если в 2023 году полноценного внедрения не фиксировалось вовсе, то к 2025 году уже 71% организаций применяют генИИ хотя бы в одной функции бизнеса. Однако стремительный рост числа инициатив не означает их успешного завершения.
«Крупные компании применяют традиционные методы бюджетирования к технологии, которая работает по иным принципам. По нашим наблюдениям, свыше половины организаций превышают первоначальный бюджет на проекты по внедрению генеративного ИИ на 200% и более. В результате они либо сворачивают команды на ранних стадиях, либо переходят на закупку готовых решений. Как правило, успешным оказывается только 1 проект из 20», — комментирует Владислав Беляев, исполнительный директор и сооснователь ИИ-платформы AutoFAQ.
Основная причина разрыва между планом и реальностью — игнорирование «закона убывающей отдачи». Согласно ему, в системах на основе генеративного ИИ каждый процент повышения точности системы обходится дороже предыдущего. Улучшение показателей на
«Генеративный ИИ — это система, качество которой проявляется в процессе, но не фиксируется в момент сдачи. Результат достигается через последовательные итерации и постоянную обратную связь. Пока компании оценивают проекты по внедрению генеративного ИИ аналогично классическим ИТ-проектам с фиксированным годовым бюджетом, проблема будет только усугубляться», — отмечает Владислав Беляев.
По его оценке, крупные компании закладывают на проекты по внедрению генеративного ИИ от 20 до 100 млн рублей. Причем в эту сумму не входят GPU-серверы, стоимость которых варьируется от 1,5 до десятков миллионов рублей. Внедрение занимает от
«Вместо жесткого годового бюджета бизнесу стоит переходить к поэтапному финансированию с контрольными точками. Например, выделить бюджет на первые три месяца, оценить метрики качества и только после этого принимать решение о продолжении. Полезно определить конкретные критерии точности работы генеративного ИИ. Без этого невозможно объективно оценить, когда проект стоит продолжать, а когда разумнее остановить», — резюмирует эксперт.
Источник: Пресс-служба компании AutoFAQ















