Такие данные следуют из исследования AxRadar консалтинговой компании Axenix. В исследовании участвовали крупные компании из банковской сферы, ритейла, производства потребительских товаров, добычи и агросектора. Для 67% участников главной задачей является снижение затрат и операционная эффективность, поэтому деньги получают проекты с измеримым результатом.

Машинное обучение и генеративный искусственный интеллект (ИИ) входят в пять главных ИТ-приоритетов у 58% компаний, а в промышленной эксплуатации их применяют 61%. Новые инструменты пока находятся в пилотных проектах: ИИ-платформы разработки тестируют 39%, используют лишь 5%, мультиагентные системы работают у 7%.

Главным барьером для 48% развития ИИ-пилотов респонденты назвали неясную окупаемость. В целом же бюджеты на ИТ увеличат 47% компаний, сохранят 29%, сократят 24%. По словам представителей крупного бизнеса, сегодня значимую часть ресурсов забирают регуляторные требования, импортозамещение и поддержка действующих систем. Средняя доля отечественных продуктов в ИТ-ландшафте бизнеса - 65%, а 55% компаний предпочитают собственную инфраструктуру облакам.

Нехватка финансирования мешает планам у 67% компаний, нехватка кадров - у 54%. Самым дефицитным навыком названы ИИ и машинное обучение (42%), хотя развитие команды входит в приоритеты только у 17%.

Выводы построены на самооценке ИТ-руководителей крупного бизнеса. Для рынка это означает, что спрос на ИИ в корпоративном секторе будет зависеть от доказанного финансового эффекта, а не от интереса к технологии.

Согласно последнему международному исследованию консалтинговой компании Deloitte эффект от использования ИИ выходит за пределы роста производительности, но финансовая отдача приходит медленно. 71% компаний отслеживают расходы на вывод моделей и обращения к API, а стоимость одной операции считают лишь 44%.