Нейросети на «русском» — Алиса AI, ГигаЧат и другие: зачем бизнесу свой ИИ в 2026-м

Место нейросети в 2026 году: бизнесу нужен инструмент

Исследование сервиса для проведения опросов Anketolog.ru, проведённое в 2025 году среди российских пользователей нейросетей, показало, что ИИ в рабочих и учебных сценариях чаще всего используют для решения следующих задач:

• Для изучения новых тем — 28% опрошенных
• Для анализа данных — 24%
• Для работы с документами — 21%
• Для коммуникаций, например переписки нейросети используют 20% опрошенных
• Для визуала — 19%
• Для программирования — только 6% опрошенных

Похожие выводы по использованию нейросетей даёт исследование Лаборатории Касперского. В компании тоже в 2025 году провели опрос среди российских пользователей и выяснили, что нейросети чаще всего помогают в следующих задачах:

• В медицинских консультациях — 27% опрошенных
• Финансовых консультациях — 24%
• Составлении рациона — 23%
• Формировании собственного стиля — 20%
• Психологической поддержке — 19%

При этом полный уровень доверия низкий: 39% респондентов не готовы полностью доверить нейросетям ни одну из перечисленных задач.

В Лаборатории Касперского отмечают, что такая осторожность — следствие автоматизации сценариев в чувствительных областях, особенно в финансах и медицине, а это создаёт новые риски мошенничества и вредоносного ПО. Поэтому параллельно с внедрением ИИ компаниям нужно обучать персонал, адаптировать защитные решения и развивать специализированные LLM-системы кибербезопасности.

Компания по разработке программного обеспечения Artezio и платформа для управления архитектурой разработки бизнес-приложений Comindware по итогам 3-го Всероссийского опроса по цифровой трансформации фиксируют повышение спроса на ИИ в своей отрасли. 40% респондентов называют внедрение ИИ трендом, но реально используют ИИ для обработки данных и принятия решений около 10% компаний.

Сергей Матусевич, директор по развитию ИИ и web-технологий Artezio, объясняет такой разрыв тем, что компании не знают, какие процессы можно автоматизировать, какие данные нужны и как измерять эффект.

Авторы исследования отдельно подчёркивают экономику вопроса. По их оценкам, внедрение интеллектуальных систем в финансовом секторе может стоить 12–18 млн рублей, в ретейле — 7–10 млн, а интеграция с устаревшими системами, переобучение персонала и перестройка процессов могут увеличить бюджет проекта в несколько раз.

Владимир Якуба, реалити-бизнес-тренер и эксперт по построению отдела продаж, утверждает, что нейросети в бизнесе главным образом закрывают первичную обработку информации: анализ, выжимки, идеи, — чтобы команда тратила время на решения.

Константин Анисимович, руководитель R&D-направления AI VK, описывает текущую стадию российского рынка нейросетей так: ИИ уже стал базовой технологией, а главный вызов для рынка — найти рабочие бизнес-сценарии и встроить LLM во внутренние процессы. При этом, по его словам, многим компаниям не хватает инвестиций для внедрения и масштабирования ИИ.

Денис Филиппов, CEO центра ИИ-решений внутри экосистемы МТС MWS AI, утверждает, что бизнес перестали интересовать LLM*Это большая языковая модель — тип программы искусственного интеллекта, которая может распознавать и генерировать текст.сами по себе. Бизнес интересует финансовый эффект от LLM. Поэтому рынок сначала интересовали платформы, а сейчас разговор уже смещается дальше, к практическому применению ИИ и конкретным кейсам, которые дали финансовый результат.

Who is российский ИИ и кому он нужен

У Anketolog.ru есть прямой ответ, почему россияне выбирают отечественные нейросети: респонденты называют как мастхэв лучшее понимание русского языка, бесплатный доступ или более низкую стоимость, а также простоту регистрации и старта.

Владислав Тушканов, руководитель группы исследований и разработки технологий машинного обучения в Лаборатории Касперского, добавляет, что сильной стороной российских опенсорс-моделей от лидеров рынка он считает эффективность и адаптацию под русскую специфику и русский язык. По его словам, появление большого количества российских моделей делает прикладное применение заметно доступнее, и компании могут быстрее переходить к рабочим сценариям.

В корпоративном сегменте на первый план выходит вопрос, где хранятся и как обрабатываются данные. В пресс-службе Сбера подчёркивают, что ИИ-модель «ГигаЧат» хранит и обрабатывает информацию на территории России и может работать локально в контуре компании или из облака, исключая трансграничную передачу данных. В Сбере приводят примеры бизнеса, который уже использует ГигаЧат: Сибур, Уралхим, ФосАгро, Альфа-Банк, Билайн и Directum. В пресс-службе добавляют, что развитие национальной генеративной модели рассматривают как стратегический приоритет технологической независимости и безопасности.

Мик Вайсман, основатель маркетплейса AI-агентов WaiWai и школы внедрения AI для корпораций WaiUni отмечает, что три года назад спроса на ИИ в России практически не было, а теперь появляются и широкие решения — маркетплейсы AI-агентов, и узкие продукты под конкретные функции — рекрутинг, продажи, маркетинг. Вайсман отдельно подсвечивает сдвиг в сторону измеримости. Компании начинают считать эффект, появляются карты решений и рейтинги.

Денис Филиппов, CEO центра ИИ-решений внутри экосистемы МТС MWS AI, говорит также о сдвиге в логике внедрений ИИ. Рынок в России отошёл от идеи «одной модели на всё», потому что в прикладных задачах она даёт слабое качество при высокой стоимости. Поэтому компании всё чаще собирают специализированные данные и дообучают нейросети под конкретные сценарии, чтобы получить предсказуемую цену и понятный эффект.

На каком месте сейчас российский ИИ и опережаем ли мы конкурентов

Денис Филиппов, CEO центра ИИ-решений внутри экосистемы МТС MWS AI считает, что весь мир сейчас примерно в одной точке и зрелых, бизнес-критичных внедрений генеративного ИИ пока немного, а главная гонка идёт за продуктивизацию — превращение экспериментов в работающие процессы.

Константин Анисимович, руководитель R&D-направления AI VK, добавляет, что даже при широком интересе к массовым продуктам многие пилоты так и остаются пилотами. Например, по данным Массачусетского технологического института, 80% компаний тестировали ChatGPT и Copilot, но упёрлись в разрозненные данные, высокую стоимость и сложности интеграции в реальные процессы.

При этом в прикладном слое Россия выглядит вполне уверенно. Артур Самигуллин, руководитель платформы Yandex AI Studio в Yandex B2B Tech, говорит, что по внедрению ИИ-агентов в некоторых пользовательских задачах российский рынок находится на уровне международных лидеров. В качестве примера он приводит Алису в режиме ИИ-агента в Яндекс Браузере как первый в России браузерный агент. Денис Филиппов, CEO центра ИИ-решений внутри экосистемы МТС MWS AI, отдельно отмечает, что в компьютерном зрении — видеоаналитике, распознавании дипфейков и смежных задачах — Россия с технологической точки зрения входит в число мировых лидеров.

А вот на уровне собственных конкурентоспособных LLM и инфраструктуры оценки жёстче. Мик Вайсман, основатель маркетплейса AI-агентов WaiWai и школы внедрения AI для корпораций WaiUni, спорит с идеей обязательной собственной LLM. По оценке эксперта, конкурентоспособной российской модели пока нет, а часть текущих решений дороже и слабее опенсорс*Программное обеспечение с открытым исходным кодом.-альтернатив. По словам эксперта, практичный компромисс для бизнеса — развернуть сильную открытую модель на российских серверах, если важны требования по данным и комплаенсу.

Платформы и «фабрики ИИ»: единый контур для бизнеса

Yandex AI Studio

Это корпоративная платформа Яндекса, которая даёт компаниям доступ к собственным LLM моделям Яндекса и опенсорсным моделям, чтобы запускать решения в облачной инфраструктуре и встраивать их в бизнес-процессы с нуля.

Цена: тарифы зависят от модели. Небольшая модель gpt-oss-20b стоит 0,1 ₽ за 1000 токенов, Alice AI LLM — от 0,5 ₽ до 2 ₽ за 1000 токенов. В один токен помещается примерно 4–5 символов на кириллице.

Артур Самигуллин, руководитель платформы Yandex AI Studio в Yandex B2B Tech, добавляет, что конечная стоимость Alice AI LLM может быть в 1,5–2 раза ниже опенсорсных моделей из-за оптимизации под русский язык.

Для чего нужна: для создания ИИ-приложений и агентов под задачи бизнеса.

Артур Самигуллин, руководитель платформы Yandex AI Studio в Yandex B2B Tech, говорит, что крупные компании из ретейла, финансового и страхового секторов используют Yandex AI Studio для создания и масштабирования собственных ИИ-сервисов с измеримым эффектом. Среди таких кейсов он называет:

• Лемана ПРО сократила подготовку SEO-описаний карточек товаров с 2 недель до 1 дня и снизила затраты на создание контента для карточек на 95%.
  
  
• Банки.ру сократил поиск информации по корпоративной базе знаний с 30–60 минут до 1,3 секунды и реализовал проект за 37 дней.
  
  
• ОТП Банк ускорил анализ обращений в 30 раз и повысил CSI на 0,2 пункта, а уровень автоматизации — до 8%.
  
  
• «Ренессанс страхование» сократило согласование медуслуг по ДМС до 2–5 минут, а в «Ренессанс Жизнь» ручная проверка документов потребовалась лишь в 26% случаев.
  
  

MWS AI Agents Platform

Это корпоративная платформа от МТС для создания и внедрения ИИ-агентов в процессы компании.

Цена: точных цен платформа не раскрывает. MWS AI формирует индивидуальные коммерческие предложения для каждого клиента.

Для чего нужна: по словам Дениса Филиппова, CEO центра ИИ-решений внутри экосистемы МТС MWS AI, решения можно разворачивать на инфраструктуре заказчика или использовать в составе платформы, а затем интегрировать с внешними системами: корпоративными календарями, почтой, CRM, управлением проектами и аналитикой веб-трафика.

У нейросети три ключевые модели: Cotype для работы с текстом, Cotype VL для текста и изображений и Kodify для кода. Все они построены на базе открытых моделей Qwen — семейства, разработанного компанией Alibaba, — и заточены под корпоративные сценарии.

В качестве примеров применения Денис Филиппов, CEO центра ИИ-решений внутри экосистемы МТС MWS AI, приводит опыт группы МТС: ожидаемый эффект от внедрения ИИ — 4 млрд ₽ в 2026-м, а к 2028-му — до 40 млрд ₽; среди внешних заказчиков, по его словам, есть компании из авиаперевозок, здравоохранения, горной добычи и финансового сектора.

Gerwin

Российская платформа для работы с нейросетями. В одном сервисе собраны десятки моделей и инструментов под разные задачи.

Цена: начинаются от 220 рублей за 10 000 кредитов — это 10 000 символов текста и 40 изображений. Заканчиваются стоимостью в 90 000 рублей за 10 000 000 символов текста и 40 000 изображений.

Для чего нужна: на платформе 150 моделей в одном месте. Они решат задачи: тексты, видео, изображения, аудио и создание агентов.

Российские нейросети: кто сейчас в топе

Алиса AI

Флагманская нейросеть Яндекса для широкой аудитории и бизнес-сценариев.

Цена: модель бесплатна.

Для чего нужна: нейросеть может оживить фотографии, решить сложные задачи в режиме рассуждений, работать с файлами, доступны генерация изображений и редактирование текста.

Артур Самигуллин, руководитель платформы Yandex AI Studio в Yandex B2B Tech, объясняет, что их нейросеть прошла полный цикл обучения на данных Яндекса: от начального этапа обучения до донастройки под конкретные задачи. На старте разработки использовали опенсорс-модели, чтобы быстрее выйти на рабочую версию, но дальше параметры модели пересчитали на собственных данных компании.

По словам Самигуллина, Алиса AI сильнее в прикладных сценариях для бизнеса: по сравнению с DeepSeek V3.1 она лучше справляется с редактированием текстов в 68% случаев, суммаризацией и извлечением данных — в 64–65% случаев, а также с RAG-сценариями — в 60% случаев, когда ответы строятся на базе документов и знаний.

ГигаЧат

Генеративная модель от Сбера для личных и рабочих задач.

Цена: модель бесплатна.

Для чего нужна: модель пишет тексты или программный код, генерирует изображения, ведёт с вами диалог и создаёт презентации.

В пресс-службе Сбера подчёркивают, что модель обучена с нуля на собственном датасете*Набор данных, предназначенный для хранения, обработки и анализа.
русскоязычных данных с учётом культурного контекста, может работать в контуре компании или из облака, а обработка происходит в России.

Среди примеров внедрений пресс-служба перечисляет использование ГигаЧата в различных индустриях, например: Сибур, Уралхим, ФосАгро, Альфа-банк, Билайн, Directum.

Нейросети под каждую задачу

По мнению экспертов, сейчас идёт тренд на специализацию. Большие универсальные модели стоят дорого, а бизнесу нужны точные под каждый сценарий.

Внутренние модели социальной сети VK

VK использует собственные языковые модели под названием Diona как внутренний инструмент для инженерных и продуктовых задач.

Цена: модель бесплатна.

Для чего нужна: VK использует семейство собственных языковых моделей Diona для внутренних и инженерных задач — классификация и разметка данных, генерация и обработка текстов. В VK отмечают, что модель способна учитывать контекст до 32 тысяч токенов. А обучена она на 1,2 млрд единиц русскоязычных данных, включая креативные тексты и задачи логики.

Fabula AI

Вертикальный сервис*Вертикальные сервисы — это набор разработок, объединённых вокруг одного бренда и взаимосвязанных между собой. для продавцов, который с помощью десятков ИИ-моделей помогает создать оформление товаров для маркетплейсов.

Цена: стартовая цена — от 1390 ₽ в месяц за 200 скачиваний и 150 генераций в ИИ-фотошопе.

Для чего нужна: нейросеть помогает создать дизайн карточек товара для маркетплейсов.

Шедеврум

Сервис Яндекса для генерации изображений и видео.

Цена: модель бесплатна, но есть необязательная подписка «Шедеврум Про». В неё входит: ранний доступ к новым моделям, большее количество генераций за раз, приоритетная очередь генераций, улучшение изображений.

Для чего нужна: кроме генерации изображенийи видео, сервис представляет собой социальную сеть. В нём можно создать изображение и поделиться им с подписчиками.

Kandinsky

Нейросеть Сбера для генерации фото.

Цена: модель бесплатна.

Для чего нужна: умеет генерировать изображения на основе текста, а также улучшать уже существующие фотографии. На данный момент вышла уже 5-я версия нейросети от Сбера.

GigaCode

Нейросеть Сбера для разработчиков.

Цена: для личных задач модель бесплатна. Для бизнеса есть два тарифных плана: облачное решение для организаций — 1699 ₽ за пользователя в месяц и серверная версия для установки в контуре компании — 3499 ₽ за пользователя в месяц.

Для чего нужна: ИИ-ассистент для разработчика, который помогает ускорить процесс написания кода, облегчить рутинные задачи и повысить производительность специалистов.

Будущее российских нейросетей в бизнесе

Константин Анисимович, руководитель R&D-направления AI VK, прогнозирует рост AI-агентов — систем, которые умеют не только отвечать, но и автономно выполнять задачи. В VK, по его словам, такие решения уже внедряются, в том числе в работе команды поддержки. В более длинной перспективе он ожидает, что ИИ станет инфраструктурным слоем уровня баз данных и преимущество получат компании, которые инвестируют в платформы.

Денис Филиппов, CEO MWS AI, описывает дорожную карту рынка так: к 2026–2027 годам появятся помощники для массовых профессий, а к 2028 году ИИ станет стандартным инструментом уровня Word или Excel. По его логике, бизнес будет покупать прикладные решения с понятным финансовым эффектом и нормальной обвязкой — данными, безопасностью, мониторингом и интеграциями.

Артур Самигуллин, руководитель платформы Yandex AI Studio в Yandex B2B Tech, говорит о росте мультиагентных систем и о том, что в ближайшие годы рядовые сотрудники будут управлять агентами: ставить задачи и проверять качество выполнения. Он также делает акцент на развитии облачных AI-технологий, например готовые агенты и инструменты в облаке позволяют внедрять ИИ быстрее, без развёртывания инфраструктуры внутри компании и с более предсказуемой экономикой использования.

Мик Вайсман, основатель маркетплейса AI-агентов WaiWai и школы внедрения AI для корпораций WaiUni, считает, что рынок учится считать эффект от внедрения ИИ. Например, появляются карты решений и рейтинги. При этом, по его оценке, бизнесу важнее прикладные сценарии и комплаенс, чем национальность модели как таковая. При необходимости модель можно развернуть на российских серверах, а выигрыш будет в том, как ИИ встроен в процессы.

Владимир Якуба, реалити-бизнес-тренер и эксперт по построению отдела продаж, считает, что предпринимателям придётся прокачать два навыка: умение промптить и критическое мышление с обязательной проверкой результатов от нейросети, потому что ценность смещается к управляемому решению.

Команда Fabula AI описывает следующий шаг рынка как переход к сквозным сценариям и агентным решениям, где ИИ делает цепочку действий до результата. Они ожидают рост вертикальных решений под конкретные роли и усиление требований к надёжности, контролю качества, безопасности и предсказуемой стоимости, особенно в России, где важны локальные интеграции и понятные правила работы с данными.