9 апреля 2026 г.

Российские компании активно инвестируют в внедрение ИИ-агентов, однако рынок по-прежнему находится на стадии формирования: бюджеты растут, а доля успешных проектов остается ограниченной. К таким выводам пришли эксперты консалтинговой компании Axenix и Исследовательского центра в сфере ИИ МГУ им. М. В. Ломоносова.

От миллионов к сотням миллионов: сколько бизнес тратит на ИИ

Объем инвестиций в ИИ-агентов существенно варьируется в зависимости от масштаба бизнеса:

  • малый бизнес — 5-15 млн рублей за последние 3 года;
  • средний — 30-60 млн рублей;
  • крупный — 200-300 млн рублей;
  • корпорации — более 950 млн рублей.

Такая разница объясняется как масштабом внедрения, так и сложностью интеграции ИИ-решений в существующую ИТ-инфраструктуру.

ИИ-агенты представляют собой приложения, способные самостоятельно принимать решения и выполнять задачи с минимальным участием человека. Они уже используются для автоматизации разработки, работы с данными и бизнес-процессами.

Экономический эффект: снижение затрат и рост эффективности

Основные эффекты от внедрения ИИ-агентов напрямую связаны с оптимизацией затрат и повышением качества процессов. По данным исследования:

  • экономия фонда оплаты труда (ФОТ) может достигать 40-50% в отдельных подразделениях;
  • улучшение качества процессов обеспечивает дополнительную экономию на уровне 20-25%.

ИИ-агенты чаще всего автоматизируют рутинные задачи — от обработки данных и отчетности до работы с CRM-системами и тендерными площадками. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных и стратегических функциях.

Из чего складывается бюджет

Затраты на внедрение ИИ-агентов делятся на CAPEX и OPEX и включают:

  • вычислительные мощности (в том числе серверы с графическими ускорителями);
  • фонд оплаты труда специалистов;
  • подготовку и обработку данных.

Наиболее капиталоемкой частью эксперты называют инженерную работу с данными и дообучение моделей под конкретные бизнес-задачи.

Где ИИ внедряется быстрее всего

Наиболее активно ИИ-агенты внедряются в трех отраслях:

  • финансовый сектор;
  • ритейл;
  • e-commerce.

Среди наиболее востребованных решений — агенты для скоринга и проверки документов, управления ассортиментом, а также инструменты первой линии поддержки.

Ограничения и барьеры: не все проекты доходят до внедрения

Несмотря на растущий интерес к технологии, рынок сталкивается с серьезными ограничениями. По данным опроса консалтинговой компании «Интеллектуальная аналитика», лишь 7-10% пилотных проектов, запущенных в 2025 году, дошли до стадии полноценного внедрения. Остальные 90% остаются на стадии пилотирования, трансформируются либо закрываются.

Главные причины — слабая интеграция с реальными бизнес-процессами и отсутствие связки с ключевыми системами, такими как CRM, ERP и документооборот. Дополнительным фактором становится запуск проектов с акцентом на PR-эффект, а не на практическую ценность.

Когда ИИ-агенты действительно работают

Эксперты отмечают, что внедрение ИИ-агентов оправдано только при соблюдении трех условий:

  • наличие большого объема повторяющихся задач;
  • высокая степень структурированности и качества данных;
  • готовность компании менять бизнес-процессы, а не просто автоматизировать существующие.

В противном случае более эффективным решением может стать точечная автоматизация.

Перспективы: удешевление и рост интереса

В долгосрочной перспективе стоимость разработки ИИ-агентов будет снижаться за счет накопления практики и развития технологий. Дополнительный эффект дают сами ИИ-инструменты, которые ускоряют и удешевляют разработку.

При этом интерес к ИИ-агентам продолжит расти во всех сегментах бизнеса, несмотря на сохраняющиеся риски. Среди ключевых сдерживающих факторов — отсутствие четкого понимания ответственности за действия ИИ и осторожность компаний в предоставлении агентам доступа к критически важным системам и данным.

Рынок в стадии взросления

Таким образом, рынок ИИ-агентов в России находится на этапе перехода от экспериментов к системным внедрениям. Компании уже готовы инвестировать десятки и сотни миллионов рублей, однако успех проектов во многом зависит от качества интеграции, зрелости данных и готовности бизнеса к трансформации процессов.

Источник: IT Channel News по материалам исследования Axenix и Исследовательского центра в сфере ИИ МГУ им. М. В. Ломоносова