Вышло масштабное исследование «Яков и Партнёры» и Яндекса о состоянии искусственного интеллекта в стране – это третий ежегодный отчет, и он фиксирует важный сдвиг: ИИ перестает быть игрушкой и превращается в «электричество» для экономики. Аналитики опросили технических директоров (CTO) 150 крупнейших компаний, 150 вендоров и тысячи пользователей.
120 страниц умностей. Приложил.
Русский ИТ бизнес
Русский ИТ бизнес
12 дек 2025 09:22
Документ про то, что в РФ в 2025 ИИ переходит из «хайпа» в прагматичное внедрение: деньги делают не “чат-боты ради чат-ботов”, а прикладные решения + агентные системы, встроенные в процессы и измеримые по эффекту (выручка/затраты/EBITDA). [1]
## Главное (в 1 абзац)
2025 — год прикладного ИИ: фокус смещается на внедрения в e-commerce/FMCG и корпоративные контуры (NLP/CV/RecSys), где есть данные, понятные метрики и быстрый ROI; параллельно растёт роль open-source LLM (упоминаются DeepSeek, LLaMA и др.) и подходов вроде MoE/Reasoning, а “следующий шаг” — агентные решения, которые не просто отвечают, а выполняют цепочки действий через API/интеграции, с требованиями к SLA/надёжности и часто с on‑premise развёртыванием. [1]
## Что важно для бизнеса
- Ценность даёт end‑to‑end автоматизация: от данных → модели → интеграции → контроль качества/рисков → измеримый финэффект (в т.ч. через EBITDA). [1]
- Наиболее “денежные” классы задач в отчёте крутятся вокруг NLP (контакт‑центр/поиск/документы), RecSys (рекомендации/персонализация) и CV (контроль/распознавание), особенно в e-commerce и FMCG. [1]
- Агентность = переход от ассистента к исполнителю: сценарии “планируй‑делай‑проверяй”, оркестрация инструментов, интеграции с CRM/ERP/каталогами/BI, а не просто генерация текста. [1]
## Практический вывод
Если коротко: перестать мерить ИИ “количеством пилотов”, выбрать 1–2 процесса с данными и метриками, собирать стек вокруг open‑source/локальных LLM + интеграций, и доводить до продакшена с SLA и понятным экономическим эффектом.