Искусственный интеллект в 2026 году: от экспериментов к реальному использованию с прибылью в десятки млн долларов
Как компании выживают и зарабатывают, когда ставки высоки, а специалистов не хватает
Бизнес оказался в ситуации, где не внедрять искусственный интеллект уже нельзя: людей не хватает, зарплаты растут, а рост выручки замедляется. При этом сами инвестиции в технологии становятся дороже — из-за высокой ставки и растущей фискальной нагрузки. В таких условиях компании вынуждены искать баланс между затратами и эффективностью — и всё чаще находят его в цифровизации. Как отметил Михаил Сродных, генеральный директор СКБ «Контур», отказаться от технологий уже невозможно: давление на бизнес только усиливается. Обсуждение этих вызовов и практических кейсов внедрения ИИ стало одной из центральных тем Альфа-Саммита в Екатеринбурге, где выступили спикеры, уже получающие от технологий измеримый экономический эффект.
Дефицит кадров делает цифровизацию необходимостью
Рост затрат на персонал становится одним из ключевых вызовов для бизнеса. Зарплаты увеличиваются практически во всех отраслях, тогда как рост выручки не успевает за этим темпом. В таких условиях компаниям приходится искать способы удержать маржинальность.
При этом проблема не ограничивается ростом ожиданий сотрудников. Несмотря на формальные показатели рынка, нанимать людей становится сложнее. По словам Нины Осовицкой, директора бренд-центра HeadHunter, спрос и предложение всё чаще не совпадают: большинство вакансий приходится на рабочие специальности, тогда как соискатели ориентированы на офисные позиции и гибкие форматы занятости.
Ситуацию усугубляют демографические факторы. Как отметил Данил Рассказов, управляющий директор по организационному развитию СИБУРа, в ближайшие годы рынок столкнётся с сокращением числа молодых специалистов, а структура образования уже меняется в пользу среднего профессионального сегмента.
«Если в 2026 году в школах учится 18 млн детей, то через 3–4 года их будет только 11 млн. При этом 63% девятиклассников уже сегодня уходят в колледжи, а не в 10-й класс. В таких условиях работа с сузами будет определять будущее компании в ближайшие 5–7 лет», — считает Данил Рассказов.
В результате компании оказываются в ситуации, где наращивать эффективность за счёт расширения штата становится невозможно. Единственный устойчивый способ компенсировать дефицит людей и рост затрат — повышение производительности труда, в том числе за счёт цифровизации и внедрения искусственного интеллекта.
Внедрение ИИ уже принесло бизнесу 100 млн долларов прибыли
Компании переходят от пилотных проектов к масштабированию ИИ и начинают получать измеримый экономический эффект. Технологии напрямую влияют на выручку, производительность и операционные затраты.
Один из самых показательных кейсов представил Норникель. По словам Алексея Тестина, директора департамента технологических инноваций, в компании используют модели для управления производственными процессами. Алгоритмы прогнозируют состояние оборудования и помогают поддерживать оптимальную загрузку.
«ИИ фактически помогает оператору принимать решения в реальном времени. Мы прогнозируем состояние оборудования на 15 минут вперёд и удерживаем загрузку на уровне 85% — против 60–70%, которые обычно показывает человек. Это дало +3% производительности и около 30 млн долларов только на одном алгоритме. В сумме эффект от ИИ в Норникеле — порядка 100 млн долларов в год», — отметил Тестин.
Отдельное направление — работа с данными и управленческими решениями. В Альфа-Банке разработали инструмент, который помогает компаниям точнее оценивать рынок, клиентов и конкурентную среду.
«Очень часто бизнес принимает решения вслепую — на неполных или устаревших данных. Мы даём компаниям объективную картину: реальную долю рынка, понимание, кто их покупатель и как ведут себя конкуренты. После этого меняется сама логика принятия решений», — рассказал Александр Горинов, руководитель департамента разработки и поддержки продаж транзакционных продуктов Альфа-Банка.
По его словам, использование таких инструментов позволило одному из производителей бытовой техники увеличить выручку на 8% и маржинальность на 3%.
Ещё один сценарий — автоматизация HR-процессов. Компании начинают использовать ИИ для первичного отбора кандидатов и проведения интервью.
«Искусственный интеллект уже может провести первичное собеседование в течение часа и сделать это достаточно качественно. Но здесь важно, чтобы у бизнеса было очень чёткое описание позиции — иначе результат будет слабым», — отметил Иван Пятков.
ИИ применяется и внутри компаний — для управления нагрузкой сотрудников и снижения выгорания. В Альфа-Банке разработали модель, которую внутри называют метрикой «отдохнувшести».
«Один раз аналитики пришли и сказали: мы математически доказали, что отдохнувшие люди работают лучше. Тогда мы сделали модель, которая анализирует историю отпусков, поведение команд и сезонность бизнеса — и рекомендует оптимальное время для отдыха. По сути, мы начали управлять не только эффективностью, но и состоянием сотрудников», — рассказал Марат Исмагулов, HR-директор Альфа-Банка.
В результате ИИ закрывает ключевые операционные задачи — от управления производством до принятия решений и автоматизации функций. Речь уже идёт о системном эффекте, который напрямую влияет на финансовые показатели бизнеса.
Компании с цифровым долгом останутся позади
Не все компании успели вовремя инвестировать в цифровизацию и сбор данных. Иван Пятков, заместитель генерального директора Билайна, назвал такое отставание «цифровым долгом». По его словам, компании, которые долго не внедряли ИИ, уже не смогут быстро нагнать упущенное, когда автоматизация станет критически необходимой.
«Если у вас нет данных и процессы ранее не были оцифрованы, вам будет некуда прикручивать искусственный интеллект. Это главный тормоз, который просто не даст реализовать возможности, которые открываются сейчас», — отметил Пятков.
Преимущество сохраняют те, кто сделал ставку на технологии вовремя. Олег Сысуев, председатель совета директоров Альфа‑Банка, приводит пример банковского сектора:
«Российские банки во многом выигрывают в удобстве и технологичности обслуживания. У западных крупных банков системы устоявшиеся и нет необходимости развиваться. Пользователи часто отмечают, что российское банковское приложение гораздо удобнее и современнее».
Таким образом, цифровой долг формирует стратегическое неравенство: лидеры получают реальные бизнес-выгоды, отстающие рискуют терять клиентов, эффективность и маржинальность.
Малому бизнесу не нужно создавать решения на основе ИИ
Сегодня технологии доступны компаниям любого масштаба. Для внедрения ИИ не нужен большой IT-отдел — достаточно одного ответственного сотрудника и готовности тестировать гипотезы.
Михаил Сродных, генеральный директор СКБ «Контур», приводит пример:
«У нас есть решение под названием „Стройбухгалтер“. Оно не требует больших вложений, но позволяет быстро и дёшево получать результаты. Мы запустили продукт в ноябре, и за пару месяцев несколько тысяч клиентов им воспользовались. Это первый шаг: небольшие компании ощущают эффект и дальше движутся к более сложным задачам».
Крупные корпорации сталкиваются с другой проблемой: им нельзя просто использовать общеизвестные нейросети из-за рисков безопасности. Сергей Голицын, руководитель направления «Искусственный интеллект» в ИТ-холдинге Т1, объясняет:
«Крупнейшие компании разворачивают собственные модели внутри IT-инфраструктуры. В то же время любой человек может пользоваться Гигачатом, GPT и Claude».
Задача руководителя в этой новой реальности — поддерживать желание сотрудников использовать нейросети, вовремя подхватывать удачные решения и внедрять их малыми шагами, подчёркивает Александр Горинов из Альфа‑Банка.
Внедрению ИИ мешает отсутствие системного подхода
Даже самые успешные пилотные проекты могут не дать результата, если нет чёткой системы внедрения. Сергей Голицын, руководитель направления «искусственный интеллект» в ИТ-холдинге Т1, объясняет:
«Если пилот не оправдал ожиданий — это не неудача, а шанс отказаться от убыточного проекта. Хуже, когда проект идёт без проверки гипотез и на этапе расчётов оказывается, что он не окупится. Если менять требования в процессе, это прямо влияет на успех проекта. Чтобы ИИ работал, компания должна заранее понимать, какой результат она хочет получить».
Компании, которые выстраивают системный подход, тестируют гипотезы быстро, отсекают неэффективные решения и устанавливают чёткие цели, получают стабильный и измеримый эффект от внедрения ИИ.
ИИ-агенты вместо людей: поведение потребителей изменится
Под влиянием ИИ рынок труда изменится. Михаил Неверов, директор по развитию искусственного интеллекта в X5, выделяет три ключевых тренда:
- Рост нагрузки на сотрудника: один оператор сможет обслуживать больше клиентов за то же время
- Изменение наполнения профессии: один человек будет выполнять сразу несколько ролей, которые раньше были разделены
- Зона неопределённости: профессии с высоким потенциалом автоматизации, например водители, будут зависеть от решения государства и готовности общества довериться машинам
«Если в кол-центре раньше работало 100 операторов, то останется 20, и они будут присматривать за ИИ-агентами и ИИ-ассистентами», — поясняет Александр Горинов, руководитель департамента разработки и поддержки продаж транзакционных продуктов Альфа-Банка.
Не менее серьёзная трансформация ждёт потребителей. Иван Пятков, заместитель генерального директора Билайна, отмечает:
«Сегодня бизнес влияет на клиентов через эмоции и рекламу. Но скоро выбирать товары и услуги вместо людей будут ИИ-агенты. Они прагматично сравнят предложения и выберут лучшее — без скидок на маркетинговые уловки».
Преимущество сохранят компании, которые первыми внедрят готовые ИИ-решения, считает Александр Горинов из Альфа‑Банка. Пока рынок предлагает разрозненных помощников, которых нужно встраивать в свою систему. Но скоро появятся компании с едиными сервисами «под капотом», интегрированными в бизнес-процессы. Те, кто успеет, получат конкурентное преимущество.
На завершающей сессии «Цифровой фокус» Александр Горинов из Альфа‑Банка обсудил будущее технологий с Чанхуа Чэнем, партнёром EchoTik (экс-директором по продукту Xiaomi). Чанхуа считает, что цифровизацию стоит доверить машинам:
«Человеческий фактор слишком сильно влияет на решения».
В подтверждение он привёл несколько кейсов: при разработке титанового сплава для корпуса телефона Xiaomi ИИ сократил цикл обработки металла, а в ретейле нейросети помогают распределять товары по магазинам, снижая объём неиспользуемых запасов.
Главный потенциал ИИ, по словам Чанхуа, раскрывается в отраслях с большими массивами данных. Для потребителя искусственный интеллект становится невидимой экосистемой: он берёт на себя рутину, оптимизирует процессы и делает человека эффективнее.
- Платформенная экономика — 2026: как новый закон меняет рынок и доходы селлеров Почему решили навести порядок в платформенной экономике и как принятие нового закона скажется на маркетплейсах, продавцах и покупателях 20 марта 2026, 16:07
- Маркировка товаров: полный гайд на 2026 год Как правильно маркировать продукцию и какие нововведения ждут предпринимателей 20 марта 2026, 09:16
- Кто зарабатывает на кофе в России в 2026-м — и почему это стало сложнее Cofix, Дринкит и обжарщики «Сварщица Екатерина»: кто и как зарабатывает на кофе в 2026-м 19 марта 2026, 19:00
- Партнёрский материал Анна Выборнова, клуб «Движение»: «Через искренность получается хорошо устанавливать деловые связи» О партнёрствах на рынке недвижимости и искусстве делиться факапами