Статья Ларисы Мальковой: «Сберечь нельзя инвестировать»

Отказ от инвестиций в бизнес в пользу накоплений может привести к технологическому отставанию в будущем

Согласно майскому опросу Российского союза промышленников и предпринимателей, 74% компаний намерены сокращать расходы – в начале 2025 г. оптимизацию планировали 58% опрошенных. Бизнес пересматривает бюджеты из‑за падения спроса на внутреннем рынке, недоступности займов и недостатка оборотных средств. Впрочем, о замедлении инвестиций в IT и цифровые инициативы на рынке заговорили еще в конце прошлого года.

Высокая ключевая ставка вынуждает компании отказываться от инвестиций в пользу накоплений: бизнес размещает средства на депозитах, получая доходы под высокий процент. Если в июле 2021 г. объем рублевых депозитов юрлиц (без учета ИП) составлял 15 трлн руб., то к январю 2024 г. он увеличился чуть ли не вдвое – до 26,9 трлн. А на начало 2025 г. достиг уже 35,8 трлн руб. (в мае чуть меньше – 34,5 трлн руб.). Однако безопасность этой стратегии иллюзорна и вполне может оставить бизнес за бортом гонки лидеров.

Вклад в будущее

Российские компании, которые отказываются от инвестиций в проекты развития, можно условно разделить на две категории.

Первые – те, у кого нет свободных средств. При текущей ключевой ставке они не могут привлечь заемное финансирование: для того чтобы оправдать затраты, инвестиционный проект должен обещать аномальную доходность, что бывает крайне редко. Более того, он должен перекрыть доходностью высокую ставку финансирования.

Вторую категорию составляют компании, которые имеют свободные оборотные средства, но их финансовая стратегия подразумевает не реинвестирование в развитие, а депозиты. Гарантированный доход под высокий процент надежнее, чем рискованные инвестиции, требующие сложных расчетов и большого объема работы.

В долгосрочной перспективе такая позиция может привести и тех и других к технологическому отставанию от конкурентов. Ведь развитие технологий – нелинейный процесс.

Есть периоды, когда формируются ключевые парадигмы, определяющие конкурентоспособность на годы вперед. Для России таким временем стали 2010–2014 гг.: тогда закрепились тренды на цифровизацию бизнес‑процессов, мобильные решения, цифровые платформы, big data (большие данные) и экосистемы.

Многие в то время лишь начинали разбираться в этих понятиях, но компании, сделавшие ставку на цифровое развитие, к 2020‑м гг. получили серьезное конкурентное преимущество. Отстающие же вынуждены были догонять, буквально запрыгивая в последний вагон.

В 2025–2027 гг. будет складываться новая парадигма: автономные предприятия, по‑настоящему безлюдные производства, ИИ‑ready (готовые к доработкам для внедрения ИИ) и ИИ‑native (изначально спроектированные для работы с ИИ). Если сейчас проигнорировать этот этап, то даже смягчение геополитической ситуации или переформатирование мировых рынков не спасут от потери конкурентного преимущества внутри собственной «зоны влияния».

Безопасная пауза или стратегический провал?

Идея переждать кризис, разместив свободные средства на депозитах, кажется логичной. Однако история состоит из примеров, когда подобная осторожность оборачивалась потерей позиций. Nokia, Kodak, BlackBerry – все они в свое время предпочли консервативную стабильность радикальным переменам. И в итоге уступили рынок тем, кто рискнул инвестировать в новые технологии.

Размер компании перестает быть преимуществом: векторы конкуренции становятся непредсказуемыми. Например, маркетплейсы, изначально далекие от банкинга, превращают свои платформы в экосистемы с платежными сервисами, кредитованием и персональными помощниками. Их преимущество не в финансовых продуктах как таковых, а в частоте взаимодействия с пользователем.

Клиент заходит в приложение банка по необходимости, а в маркетплейс – ежедневно, оставляя массив данных для персонализации. В будущем, когда ИИ‑ассистенты станут основным интерфейсом взаимодействия с услугами, именно такие платформы получат преимущество в понимании клиента. А если в платформу уже интегрирована платежная система – где здесь место классической банковской модели?

Риск заключается еще и в том, что конкурент может прийти из смежной или даже совершенно другой отрасли. Uber изначально создавалась как сервис заказа такси, но благодаря технологиям компания трансформировала не только рынок перевозок, но и всю логистическую отрасль в целом. А «уберизация» стала для стартапов именем нарицательным. Telegram, созданный как мессенджер, теперь конкурирует с банками через платежи, а со СМИ – через Telegram‑каналы. Если компания заморозила развитие и сидит на выгодных процентах, ее уязвимость растет, даже если текущие финансовые показатели стабильны.

Еще один аргумент против пассивной стратегии – неизбежный рост стоимости операций. Если конкуренты внедряют генеративный ИИ для автоматизации разработки, аналитики или поддержки клиентов, их показатель cost of function (совокупность затрат, необходимых для реализации этой бизнес‑функции) снижается, а ваши издержки остаются прежними. В итоге вы либо теряете маржинальность, либо уступаете в скорости вывода продуктов на рынок.

Периоды технологических переходов, например текущий этап становления ИИ‑native компаний, особенно опасны для «ожидающих». В 2020 г. еще можно было игнорировать генеративный ИИ без последствий, но сегодня это уже стратегическая ошибка.

Архитектура бизнес‑процессов, инфраструктура данных, компетенции сотрудников – все это должно адаптироваться к новой реальности. Те, кто откладывает трансформацию, рискуют не просто отстать, но и столкнуться с невозможностью догнать лидеров: разрыв в эффективности станет слишком велик.

Даже временное размещение средств на депозитах как стратегия должно компенсироваться точечными инвестициями в ключевые направления – автоматизацию, данные, ИИ‑инструменты. Иначе высокая ставка сегодня обернется невосполнимым отставанием завтра.

Оптимальные сценарии

Универсального или оптимального сценария нет: даже внутри одной отрасли компании сильно различаются по уровню технологической зрелости и, соответственно, по степени необходимости инвестиций в IT‑ландшафт.

Однако можно выделить базовый маркер, позволяющий принимать оправданные решения по инвестициям в технологии на уровне компании, – степень автоматизации бэк‑офиса. Если в HR, финансах, закупках или логистике остаются объемные ручные процессы, это сигнал: откладывать цифровизацию этих направлений рискованно. Более того, можно не просто догнать конкурентов, но и перепрыгнуть этап классической автоматизации, сразу внедряя генеративный ИИ.

Раньше многие задачи – например, сопоставление разноформатных данных или обработка неструктурированных документов – плохо поддавались алгоритмизации. Теперь же интеллектуальная автоматизация способна закрыть эти пробелы, причем с меньшими затратами, чем традиционные решения. При этом бэк‑офис – идеальный полигон для экспериментов. Ошибки здесь менее критичны, чем в процессах, напрямую связанных с клиентом. А вот эффект от внедрения соизмерим с кардинальным улучшением клиентского опыта: сокращение времени на рутинные операции, снижение ошибок, высвобождение ресурсов. Это позволяет тренироваться без стратегических рисков, параллельно формируя культуру работы с ИИ внутри компании.

Полгода простоя в ключевых направлениях – например, в аналитике данных или клиентском сервисе – могут отбросить компанию назад в развитии. Но если ресурсы ограничены, фокус на бэк‑офисных процессах позволит не останавливаться полностью, а наращивать компетенции точечно, готовя почву для более масштабных изменений в будущем, когда ставка снизится и привлекать финансирование станет проще. При этом у компании уже будет накоплен опыт «цифровой песочницы», который поможет экономически обосновать (или отклонить) большие трансформационные проекты, параллельно наблюдая за конкурентами, проходящими тот же путь. И здесь перед бизнесом встает вопрос: быть в первых рядах или поучиться на чужом опыте.

Цена лидерства

Тезис о том, что технологические первопроходцы не всегда выигрывают в долгосрочной перспективе, справедлив лишь отчасти. Да, компании‑пионеры, как OpenAI, несут значительные затраты на эксперименты, но методом проб и ошибок они формируют новый рынок.

Их инвестиции в R&D (исследования и разработки) огромны, а сроки окупаемости растягиваются. Однако альтернатива – остаться «серой массой» – куда опаснее. Early adopters (ранние последователи), даже если не становятся абсолютными лидерами, задают стандарты и формируют экосистему под свои потребности. Те, кто присоединяется позже, экономят на старте, но далее вынуждены играть по чужим правилам.

В 2025 г. позиция раннего последователя в сфере ИИ уже не столько про революционные инновации, сколько про адаптацию подчас уже готовых решений. Да, определенные риски остаются: еще не все технологии проверены, далеко не все решения работают так, как от них ожидают. Но появляется возможность влиять на развитие инструментов под свои специфические задачи, а не догонять конкурентов.

Экономика доверия

Ситуация с высокой ключевой ставкой порождает и нестандартные бизнес‑модели. Например, «экономику доверия» в IT‑секторе, где поставщики предлагают клиентам рассрочку или отложенные платежи. Это уже не просто сервис, а партнерство: ИИ‑разработчик может дать доступ к своему продукту на условиях взаимных обязательств – тестового периода, кастомизации и совместного продвижения успешных кейсов на рынке.

Такой подход требует высокого уровня доверия, но именно в сложной ситуации он становится критически важным. Компании, которые готовы разделить риски с клиентами и поставщиками, создают устойчивые альянсы – в отличие от тех, кто настаивает на жестких предоплатах или замораживает сотрудничество.

Главный выбор сегодня не между «рисковать» и «ждать», а между разными формами активной стратегии. Можно быть трендсеттером и платить за это высокую цену, можно стать early adopter с более предсказуемыми затратами. Главное – не сидеть сложа руки, снимая проценты с депозита.

Впрочем, многие это понимают. Согласно данным исследования «Акселератора ФРИИ», в 2025 г. наблюдается расслоение российского бизнеса на лидеров и отстающих в плане инвестиций в инноваций. И почти половина компаний (45,4%) увеличили бюджет на инновации. При этом 27,3% оставили его на прежнем уровне и еще столько же сократили финансирование.

Лариса Малькова, управляющий директор практики «Данные и прикладной искусственный интеллект» AXENIX