Зачем вообще разбираться, где ИИ «настоящий», а где — витрина
В 2026 году искусственный интеллект в России одновременно и реальность, и маркетинговый туман. В одних компаниях нейросети крутят миллиарды рублей, управляя логистикой, рекламой и рисками. В других — «ИИ-проект» ограничивается красивой презентацией и парой пилотов в Excel.
Если вы владелец бизнеса, менеджер или просто технарь, который хочет понимать, где все по‑честному, а где вас пытаются впечатлить словами, важно научиться отличать работающие решения от имитации. Ниже — практическая инструкция: с историческим контекстом, разбором реальных ниш и конкретными шагами, как подойти к ИИ по‑взрослому, а не «для галочки».
—
Краткий исторический экскурс: от советской кибернетики до ИИ‑стартапов
В России интерес к интеллектуальным системам появился задолго до моды на нейросети. В 1960–1980‑е в СССР развивали кибернетику, системы управления, экспертные системы. Многие подходы, которые сегодня продаются как «новейший AI», тогда звались просто «автоматизация» и «математические методы в экономике».
Потом — провал 1990‑х, выживание, а не исследования. Перелом начался в 2010‑е: появление доступных GPU, скачок качества машинного обучения, крупные интернет‑компании стали вкладываться в распознавание речи, поиск, рекламу. Появились первые платформы и услуги по разработке систем искусственного интеллекта, на тот момент в основном вокруг больших IT‑игроков и финтеха.
После 2020‑го и особенно после скачка генеративного ИИ (GPT‑подобные модели, диффузионные сети для картинок) началась новая волна: хакатоны, акселераторы, региональные центры компетенций, государственные программы поддержки. К 2026 году мы имеем странную картину: с одной стороны — эффективные корпоративные проекты на базе искусственного интеллекта в логистике, банках, ритейле; с другой — огромное количество «заглушек», когда под видом ИИ работает скрипт и операторы поддержки.
—
Где в России ИИ реально работает, а не позирует
1. Банки и финтех: ИИ как рабочая лошадь
Банковский сектор — один из тех, где искусственный интеллект в бизнесе в России действительно приносит деньги, а не только лайки в СМИ.
Длинный, но показательный список задач:
— скоринг и оценка кредитных рисков;
— обнаружение мошенничества по транзакциям;
— антифрод для онлайн‑операций;
— персонализация предложений;
— прогнозирование оттока клиентов.
Здесь «магия» в том, что у банков большие массивы размеченных данных и понятные метрики (выдачи, дефолты, потери). Поэтому решения искусственного интеллекта для предприятий финансового сектора окупаются быстро: небольшое улучшение модели может сэкономить миллиарды.
Витрины тут тоже есть — чат‑боты, которые «якобы на ИИ», но на деле отвечают по дереву правил. Однако в «подкапотной» части банковских систем ИИ — уже стандарт, а не эксперимент.
—
2. Ритейл и e‑commerce: предсказания и персонализация
Крупный ритейл живет на марже и обороте. Любая дополнительная точность в прогнозе спроса — это меньше списаний и пустых полок. Именно поэтому:
— прогнозирование спроса по SKU и магазинам;
— оптимизация ассортимента;
— динамическое ценообразование;
— персональные рекомендации в приложении и на сайте —
это сферы, где ИИ действительно встроен в ежедневные процессы. Не в пилотах, а в проде.
Где витрина? «Умные» полки, которые якобы «понимают покупателя», но на самом деле просто считают проходящий поток; экраны с «персональными предложениями», работающие по примитивным сценариям. Такие вещи часто используют для PR, не влияя на P&L.
—
3. Логистика и промышленность: скучно, но прибыльно
Логистика, складирование, маршрутизация транспорта, управление запасами — не самая «секси» тема для презентаций. Но именно тут внедрение искусственного интеллекта под ключ дает ощутимый экономический эффект в российских реалиях, где расстояния огромные, а инфраструктура сложная.
Примеры реальных задач:
— оптимизация маршрутов доставки с учетом пробок, окон клиента, ограничений по массе;
— прогнозирование загрузки складов и планирование смен;
— предиктивная диагностика оборудования на производствах;
— компьютерное зрение для контроля качества продукции на конвейере.
Здесь витрин меньше: либо решение реально экономит, либо его закрывают. Генеративные «ИИ‑ассистенты мастера цеха» пока чаще остаются на уровне пилотов.
—
4. Государственный сектор: от реальных сервисов до показательных пилотов
Госструктуры одновременно и двигают рынок, и создают вокруг него шум. С одной стороны, есть реальные проекты:
— интеллектуальный разбор обращений граждан;
— системы документоборота с автоматической классификацией;
— анализ больших массивов статистики и мониторинга.
С другой стороны — «умные города», где под ИИ иногда маскируют обычную автоматизацию: расписание светофоров по фиксированным сценариям, простые аналитические панели, которые выдают за высокотехнологичные решения искусственного интеллекта для предприятий муниципального уровня.
Здесь важно отличать: если система реально принимает решения на основе данных и ее качество можно измерить, ИИ есть. Если это «цифровое табло для красивой презентации» — перед нами витрина.
—
5. Где в 2026 году в России ИИ — в основном красивая упаковка
Коротко о наиболее «переоцененных» областях:
— «ИИ‑HR»: в большинстве случаев это фильтрация резюме по ключевым словам и простые тесты, а не глубокие модели.
— Обучение и EdTech: множество курсов и платформ обещают «персонализированное обучение на ИИ». Чаще всего — это адаптивные тесты и подбор материалов по тегам.
— Маркетинг и PR: создание креативов, текстов и баннеров с генеративными моделями растет, но реально работающие пайплайны пока редкость; зачастую «ИИ‑копирайтинг» — это просто использование парочки онлайн‑сервисов без строгих метрик качества.
—
Необходимые инструменты: что нужно, чтобы ИИ был делом, а не легендой
Не обязательно иметь свой исследовательский центр. Но без базового набора инструментов и организационных привычек внедрение ИИ обречено быть витриной.
Данные и инфраструктура
Самое важное — не модель, а данные и способ с ними работать.
Нужно:
— Исторические данные в цифровом виде (транзакции, логи, заказы, обращения, измерения).
— Единые справочники и согласованные идентификаторы (клиент, товар, филиал, устройство).
— Хранилище (DWH, Data Lake) или хотя бы понятный, регулярно обновляемый набор витрин данных.
— Минимальная инфраструктура: серверы или облако, средства для деплоя моделей (Docker, Kubernetes или их аналоги), мониторинг.
Без этого любые услуги по разработке систем искусственного интеллекта превращаются в бесконечный цикл «дайте еще выгрузку из 1С».
—
Программные и платформенные инструменты
Если очень упрощать, вам понадобится три слоя:
1. Аналитика и эксперименты
Python / R, библиотеки ML, ноутбуки (Jupyter, аналогичные решения).
Это песочница, где дата‑сайентисты тестируют гипотезы.
2. Платформа для моделей
Система, которая:
— хранит модели и их версии;
— позволяет разворачивать их в проде;
— собирает метрики качества и отклонения.
Можно использовать открытые решения или коммерческие MLOps‑платформы.
3. Интеграционный слой
API, коннекторы к CRM, ERP, сайту, мобильным приложениям.
Если модель не встроена в реальные бизнес‑процессы, это не ИИ‑решение, а игрушка для презентаций.
—
Команда и роли
Минимальный рабочий набор:
— Владелец продукта / бизнес‑заказчик, который отвечает за результат в деньгах, а не в «проценте точности».
— Data engineer / аналитик данных, который понимает, где и какие данные лежат.
— ML‑инженер / дата‑сайентист, который строит и обучает модели.
— Разработчики / архитекторы, вшивающие модель в существующие системы.
— Ответственный за эксплуатацию: мониторинг, откат версий, реагирование на сбои.
Если своих ресурсов нет, их можно закрыть внешними подрядчиками, но хотя бы один внутренний человек, который «держит контекст», обязателен. Иначе корпоративные проекты на базе искусственного интеллекта превращаются в черный ящик, к которому никто толком не имеет отношения.
—
Поэтапный процесс: как подойти к ИИ без иллюзий
Теперь — пошаговая инструкция. Представим, что вы хотите перейти от витрины к реальным результатам.
Шаг 1. Трезво сформулируйте бизнес‑задачу
Не «нам нужен ИИ», а:
— уменьшить списания на 10 %;
— сократить среднее время обработки заявки на 30 %;
— повысить конверсию в покупку с 2 до 3 %;
— снизить количество дефектов на линии на 15 %.
Чем конкретнее цель, тем легче понять, нужен ли вообще ИИ. Иногда достаточно обычной автоматизации и регламентов.
—
Шаг 2. Оцените данные и реализуемость
Ответьте себе честно:
1. Есть ли у вас исторические данные по задаче хотя бы за 6–12 месяцев?
2. Содержат ли они признаки, по которым модель теоретически может «учиться»?
3. Можете ли вы получать такие данные регулярно и без ручного труда?
Если на эти вопросы ответ «нет», начинать с «умных моделей» рано. Сначала нужно навести порядок в учете и сборах данных.
—
Шаг 3. Выберите тип решения и формат работы
Есть три базовых подхода:
1. Готовый продукт
Подходит для типовых задач: распознавание документов, голоса, диагностика оборудования по телеметрии.
2. Кастомное решение под вашу задачу
Когда ваша специфика сильно отличается от рынка. Тогда имеет смысл заказывать внедрение искусственного интеллекта под ключ у интегратора или собирать свою команду.
3. Гибридный вариант
Взять готовые модели (например, генеративные), «докрутить» их под ваши процессы.
Важно: не переплачивайте за «эксклюзивный AI», если ваша задача стандартна. Наоборот, не ждите от коробочного решения чудес, если у вас сложная, узкоспециализированная область.
—
Шаг 4. Постройте простой, но честный пилот
Небольшой чек‑лист:
1. Ограничьте пилот одним процессом и понятной метрикой (деньги, время, ошибки).
2. Определите контрольную группу (работаем «как раньше») и тестовую (работаем с ИИ).
3. Договоритесь заранее, сколько длится пилот и что считается успехом.
4. Собирайте обратную связь от пользователей: как меняется их работа.
Если пилот нельзя измерить, он почти гарантированно превратится в витрину.
—
Шаг 5. Перевод в прод и масштабирование
Когда пилот показал эффект:
1. Встраивайте модель в основную систему (CRM, ERP, сайт).
2. Автоматизируйте обновление данных.
3. Настройте мониторинг:
— качество прогнозов;
— скорость ответа;
— бизнес‑метрики (выручка, экономия, NPS).
4. Подготовьте план «что делать, если ИИ сломается» — сценарий отката на ручной режим.
И только после стабильной работы в одной части бизнеса имеет смысл масштабировать решение на филиалы, регионы, другие продукты.
—
Устранение неполадок: как понять, что у вас витрина, а не ИИ, и что с этим делать
Признаки «бутафорского» ИИ‑проекта
Короткий список симптомов:
1. Никто не может сказать, сколько денег приносит проект.
Есть «повышение точности до 92 %», но нет влияния на выручку, маржу, издержки.
2. Модель живет в презентациях, а не в системах.
Чтобы воспользоваться «ИИ», нужно вручную загрузить Excel или спросить у «того самого специалиста».
3. Нет ответственного за эксплуатацию.
Проект закончился вместе с контрактом с подрядчиком, внутри компании его никто не чувствует «своим».
4. Пользователи воспринимают ИИ как обузу.
Они тратят больше времени, чем раньше, причем обратную связь у них никто не собирает.
—
Типичные проблемы и что делать
1. Модель «поехала», качество упало
Причина: данные изменились (новые продукты, другой тип клиентов, смена политики).
Что делать:
— настроить регулярное дообучение (раз в месяц/квартал);
— мониторить дрейф данных;
— держать несколько версий моделей и уметь откатываться.
2. Пользователи игнорируют подсказки ИИ
Причина: не доверяют, рекомендации непонятны.
Что делать:
— сделать объяснимость (почему система дала такой совет);
— показать реальные выигрыши в их метриках (премии, скорость, снижение ошибок);
— вовлечь пользователей в дизайн интерфейса.
3. Подрядчик «пропал», а проект нельзя поддерживать
Причина: всё завязано на закрытый код и знания внешней команды.
Что делать:
— требовать на старте документацию, передачу кода и обучение вашей команды;
— хотя бы один внутренний специалист должен понимать архитектуру;
— при выборе поставщика решений искусственного интеллекта для предприятий уточнять условия поддержки и выходной стратегии.
4. Проект съедает бюджеты, но так и не выходит из стадии пилота
Причина: нет четкого бизнес‑владельца и критериев успеха.
Что делать:
— назначить одного ответственного за результат, не из ИТ, а из бизнеса;
— сократить масштаб до одного конкретного процесса;
— жестко ограничить сроки пилота и бюджет.
—
Как выбирать подрядчика и продукты ИИ в российских реалиях
Что спрашивать у вендора или интегратора
Когда вам предлагают «умную платформу» или «полный AI‑контур», задайте несколько прямых вопросов:
1. Какие конкретные кейсы в России вы уже внедряли, в каком секторе, с какими результатами?
2. Можно ли пообщаться с референтным клиентом?
3. Как измерялась окупаемость? Какие были метрики до и после?
4. Что входит в внедрение искусственного интеллекта под ключ:
— только модель;
— интеграция с нашими системами;
— обучение сотрудников;
— сопровождение после запуска?
5. Кто будет владеть кодом и моделями после завершения проекта?
6. Как организовано обновление моделей и поддержка?
Если ответы размыты, много общих слов и мало фактов, высок риск, что вы платите за витрину.
—
Когда имеет смысл идти в кастом и «под ключ»
Кастомные решения оправданы, когда:
— у вас необычная операционная модель (например, уникальная производственная линия);
— задача критична для бизнеса и может дать кратный эффект;
— готовых массовых продуктов под вашу специфику нет.
Во всех остальных случаях разумнее стартовать с типовых решений: OCR, голосовые платформы, рекомендательные модули, базовые генеративные сервисы, адаптируя их к своим процессам. Это дешевле и быстрее, чем сразу запускать тяжелые корпоративные проекты на базе искусственного интеллекта с нуля.
—
Итоги: как по‑русски, но по‑делу работать с ИИ
Если коротко, рецепт такой:
1. Начинайте не с технологий, а с понятной, измеримой бизнес‑цели.
2. Наведите порядок в данных — без этого ИИ останется «красивым словом в стратегии».
3. Выбирайте формат: готовый продукт, кастом или гибрид, исходя из реальной специфики, а не из моды.
4. Делайте честные пилоты с контрольной группой и понятной метрикой.
5. Встраивайте решения в ежедневные процессы, а не в презентации.
6. Назначайте конкретных владельцев — и за деньги, и за качество моделей.
7. Смотрите на результаты, а не на громкие термины в маркетинге.
Тогда искусственный интеллект в бизнесе в России перестанет быть для вас очередной «реформой ради отчета» и станет таким же рабочим инструментом, как бухгалтерия или складская система. А витрины — оставьте тем, кто все еще делает ИИ «для галочки».