Расходы бизнеса на внедрение ИИ составили от 5 млн до 950 млн рублей
Расходы малого бизнеса на внедрение агентов искусственного интеллекта (ИИ) за последние три года достигли 5–15 млн руб. Расходы среднего бизнеса составили от 30 млн до 60 млн руб., крупного – 200–300 млн руб., корпораций – превысили 950 млн руб. Такие подсчеты приводят эксперты консалтинговой компании Axenix и Исследовательского центра в сфере ИИ МГУ им. М. В. Ломоносова в своем исследовании (его полная версия есть в распоряжении «Ведомостей»).
ИИ‑агенты – это приложения на основе ИИ, которые принимают решения и выполняют задачи независимо, с минимальным контролем со стороны человека. В качестве примеров можно привести внедрение агента Robin в «Газпромтрансе» для автоматизации разработки или облачных агентов Yandex AI Studio, которые работают на предприятиях среднего бизнеса, указывает директор по развитию технологий ИИ FabricaONE.AI Николай Тржаскал.
Структура затрат разделяется на CAPEX и OPEX и охватывает как затраты на разработку и интеграцию, лицензии и оборудование, так и операционные расходы на поддержание работы, обслуживание и обновления. Наиболее существенные прямые эффекты от внедрения ИИ‑агентов – это снижение фонда оплаты труда (ФОТ), ускорение процессов и снижение числа ошибок. Исследование показывает, что экономия на ФОТ некоторых подразделений зачастую составляет 40–50%, а улучшение качества процессов может привести к экономии в 20–25%.
Чаще всего ИИ‑агенты автоматизируют рутинные работы, позволяя людям сосредоточиться на коммуникации, взаимодействии с клиентами и стратегических задачах, отмечает основатель IT‑интегратора AWG и платформы гибкой занятости SkillStaff Александр Хачиян. Они анализируют данные отдела продаж, помогают работать с тендерными площадками, автоматизируют отчетность в CRM (Customer Relationship Management, система управления взаимоотношениями с клиентом). Разрабатывают такие решения IT‑компании и интеграторы, внедряют их как внутренние команды, так и внешние консультанты, перечислил он.
Бюджет складывается из трех составляющих, куда относятся вычислительные мощности – серверы с графическими ускорителями, фонд оплаты труда профильных специалистов и подготовка данных, объясняет ведущий специалист отдела исследовательских разработок компании «Стахановец» Алексей Миронов. Самая капиталоемкая часть – это инженерия данных и дообучение моделей на специфике конкретного бизнеса, уточняет он.
Среди индустрий, где внедрение ИИ в бизнес‑процессы можно признать наиболее актуальным на текущий момент, можно выделить три основных – финансовый сектор, ритейл и e‑commerce, перечисляет коммерческий директор по продуктам вендора НОТА (входит в IT‑холдинг Т1) Василий Саутин. Если говорить о конкретных типах ИИ‑агентов, то наиболее востребованы агенты для скоринга и проверки документов, управления ассортиментом, а также агенты первой линии поддержки, отмечает он.
ИИ‑агенты не всегда оправданны, а только когда выполняются три условия, отмечает менеджер по продуктам ИИ экосистемы «Авандок» ГК «Корус консалтинг» Алексей Борщов. Во‑первых, если есть большой объем повторяющихся задач (обработка документов, ответы на обращения, нормоконтроль). Во‑вторых, если качество данных высоко – агент работает с тем, что уже существует в структурированном виде. В‑третьих, есть готовность к изменению бизнес‑процессов, а не только к автоматизации старых.
Если процессов мало, они нестандартизированы, данные плохие, а экономический эффект неочевиден, то компании разумнее начинать не с «агентов», а с точечной автоматизации, говорит директор по работе с научно‑ технической информацией и аналитике Inventorus Анатолий Архипов.
Но в будущем стоимость разработки ИИ‑агентов будет постепенно снижаться, так как появится больше определенности и наработается практика, рассуждает руководитель genAI‑продуктов Just AI Андрей Грабарник. Кроме того, сами по себе кодинговые агенты ускоряют и удешевляют разработку, замечает он. В целом интерес к ИИ‑агентам будет расти независимо от масштаба компаний, соглашается технический директор IT‑компании HFLabs Никита Назаров. Хотя, по словам эксперта, ни одного публичного и успешного кейса по внедрению ИИ‑агентов нет. Бизнес не спешит предоставлять им доступ к операционным системам и значимым данным, так как пока нет понимания, кто будет нести ответственность за их действия, обращает внимание он.
При этом лишь 7–10% пилотных проектов бигтех‑компаний, запущенных в 2025 г. и связанных с внедрением больших языковых моделей, чат‑ботов на базе ИИ и ИИ‑агентов, дошли до стадии полноценного внедрения. Остальные 90% проектов либо остаются в стадии пилотирования, либо трансформируются, либо закрываются. Такая статистика следовала из опроса консалтинговой компании «Интеллектуальная аналитика», проведенного среди представителей около 50 крупнейших компаний из сфер IT, промышленности, финансов, государственного сектора, транспорта и логистики, о чем писали «Ведомости» 24 марта 2026 г.
Главной причиной опрошенные называли слабую интеграцию в реальные бизнес‑процессы компаний, следовало из опроса. В большинстве случаев компании не интегрируют модели с CRM, ERP (Enterprise Resource Planning, комплексная программа для управления всеми бизнес‑процессами в компании), документооборотом и другими корпоративными системами. Еще одна причина, по которой компании не добирались до полноценной стадии внедрения, – это запуск не практичных проектов, а громких инициатив с сильным PR‑эффектом, следовало из ответов респондентов.
СКАЧАТЬ ИССЛЕДОВАНИЕ