Компании в России в среднем вкладывают в ИИ-агентов 10-50 млн ₽: окупаемость инвестиций — от года до семи лет

Крупнейшие компании вкладывает в ИИ-агентов сотни миллионов рублей

Аналитики Cloud.ru и ВШБ ВШЭ проанализовали данные представителей крупных компаний из финансового сектора, ритейла, телекома, ИТ, EdTech и промышленности, включая Газпромбанк, Сбер, Альфа-Банк, Мосбиржу, «Ленту», X5, «Билайн» и МТС.

Согласно исследованию, инвестиции в ИИ-агентов включают капитальные и операционные затраты.

• К капитальным относятся расходы на вычислительную инфраструктуру — GPU-кластеры и серверы, разработку или закупку платформенных решений и интеграцию с корпоративными системами.
• Операционные расходы включают поддержку и дообучение моделей, мониторинг, оплату облачных сервисов и содержание команд специалистов.

Средний объём инвестиций у крупных компаний составляет 10–50 млн рублей. Затраты бигтех-компании могут превышать сотни миллионов рублей.

Сроки внедрения агентов определяет ИТ-ландшафт компании

Руководитель направления ИИ Cloud.ru Дмитрий Юдин отметил, что сроки внедрения ИИ-агентов зависят от масштаба компании, наличия инфраструктуры и компетенций команды.

По его словам, при работе с современными платформами для разработки и управления ИИ-агентами, такими как Agent Space, запуск решения может занять несколько недель.

В более сложных проектах сроки увеличиваются: речь идёт о компаниях с разрозненными данными, повышенными требованиями к безопасности и сложным ИТ-ландшафтом. В таких случаях сроки внедрения рассчитываются индивидуально в зависимости от объёма интеграций и подготовки данных.

Интеграция ИИ может окупиться за год — а может и за 7 лет

Срок окупаемости зависит от масштаба и сложности решений, говорится в исследовании.

• Простые сценарии автоматизации могут окупаться менее чем за 12 месяцев.
• Средние проекты требуют 12–24 месяцев.
• Крупные инфраструктурные инициативы — более 24 месяцев, в отдельных случаях до 5–7 лет.

Эффективность ИИ-агентов зависит от качества данных и интеграции с корпоративными системами — CRM*Система для работы с клиентами: хранит контакты, историю общения, сделки и помогает управлять продажами, ERP*Система для управления ресурсами компании: объединяет финансы, закупки, склад, производство и другие внутренние процессы. и базами данных.

Исполняющий обязанности генерального директора Cloud.ru Михаил Лобоцкий отметил, что основным препятствием для внедрения остаются организационные факторы: разрозненные базы данных, отсутствие культуры управления изменениями и связки ИИ-инициатив с бизнес-целями.

В отраслях с централизованными и структурированными данными, таких как финансы и ИТ, уровень автоматизации достигает 60–90% операций. В сегментах с неструктурированными данными эффективность ниже.

ИИ-агенты выполняют задачи вдвое эффективнее

По оценкам аналитиков Cloud.ru и ВШБ ВШЭ, в среднем ИИ-агенты уменьшают время выполнения задач на 40–50%.

В финансовом секторе и производстве чаще используются агенты с низкой автономностью, выполняющие 1–4 действия под контролем человека. В телекоме и банках применяются более автономные решения, способные самостоятельно вести диалог или обрабатывать заявки.