BCG опросил 2300 топ-менеджеров: 94% компаний продолжат инвестировать в ИИ даже без отдачи в 2026.
Краткая информация об исследовании: •300+ компаний изучено •70+ кейсов изучено с реальными бюджетами, ROI и другими метриками под NDA •50+ наиболее показательных кейсов отобраны для включения в исследование •Проведено более 20 глубинных интервью с участниками рынка: вендорами, разработчиками прикладных решений, крупнейшими компаниями, использующими GenAI решения •В качестве других источников информации использованы, в том числе, база данных ONSIDE, материалы кейсориума Generation AI премии Generation AI Awards и конференции по генеративному и разговорному ИИ для бизнеса и разработчиков Conversations •Дополнительные источники информации публичные данные компаний, публикации в СМИ, материалы международных аналитических и консалтинговых агентств, государственные и ведомственные базы данных (Росстат, ФНС и др.)
Ключевые выводы исследования: российский рынок на пороге трансформации •За последние три года GenAI превратился из технологического эксперимента в главный драйвер инвестиций в ИИ технологии и сопутствующую инфраструктуру, но экономический эффект в большинстве компаний фрагментарен и далек от ожиданий («Парадокс GenAI»). •В 2025 году мировой рынок продолжает стремительный рост, о чем говорят промежуточные и ожидаемые по итогам года результаты лидеров рынка OpenAI и Anthropic: их совокупная выручка выросла с $4,7 млрд в 2024 году до не менее чем $21,7 млрд в 2025 году. •Динамика российского рынка следует динамике мирового. По оценке ONSIDE, в 2025 году объем российского рынка GenAI вырос более чем втрое относительно 2024 года с 13 до 58 млрд руб. Такой внушительный рост связан с началом трансформации рынка перехода от PoC и пилотных проектов к их масштабированию и промышленному внедрению. •Несмотря на резкий рост рынка в текущем году, он ещё далёк от насыщения. По оптимистическому сценарию, российский рынок ожидает двукратный рост в 2026 году, а к 2030 году его объём приблизится к 780 млрд руб. Условия реализации сценария: успешное масштабирование в 2025 2026 гг. пилотных проектов внедрения GenAI, включая интеграцию ИИ агентов и мультиагентных систем в основные бизнес процессы компаний, а также «стабилизация» текущего уровня ограничений на доступ к зарубежным технологиям. •Одна из ключевых проблем внедрения GenAI отсутствие измеримого экономического эффекта на уровне организации. Большинство компаний фиксируют точечные улучшения ускорение подготовки документов, кодинга, обработки обращений но пока ещё редко видят трансформацию бизнес модели или заметный вклад в выручку и прибыль. Дефицит кейсов с доказанной экономической эффективностью представляет одно из серьёзных препятствий на пути развития рынка и российского, и мирового. •Мы ожидаем, что в ближайшие 1 2 года рынок GenAI войдет в зрелую фазу своего развития, а рост инвестиций в инфраструктуру сменится ростом инвестиций в прикладную и сервисную часть цепочки создания стоимости на рынке GenAI.
В ближайшие годы GenAI перестанет быть конкурентным преимуществом сам по себе, он станет «новой нормой» инфраструктуры и процессов. Выигрывать будут не те, кто остановился на интеграции LLM c чат ботом, а те, кто сумеет встроить ИИ агентов в ядро своей бизнес модели.
Что для этого нужно сделать?
Выбрать 3 5 приоритетных направлений (кейсов), где можно быстро получить измеримый результат: ускорение процессов, оптимизация использования трудовых ресурсов, снижение ошибок и др.
Сфокусироваться на масштабируемых кейсах. Отдать приоритет сценариям, которые можно быстро тиражировать по подразделениям, продуктовым линейкам или процессам (разработка кода, документооборот, внутренние ассистенты, колл центры), и сразу проектировать архитектуру под тиражирование.
Фиксировать результаты реализации пилотных проектов . На их основе разрабатывать бизнес кейсы масштабирования результатов пилотов, с оценкой финансового результата на уровне отдельных подразделений и организации в целом.
Принять стратегию по моделям и данным. Сделать выбор между проприетарными и опенсорсными LLM, определить методы защиты данных, целевую архитектуру RAG слоя для работы с корпоративными знаниями.
Работать с экосистемой GenAI, а не против неё. Использовать сочетание собственных разработок с продуктами вендоров, облачную инфраструктуру для PoC и запуска пилотов там, где отсутствуют регуляторные ограничения.
Внедрить системную программу развития компетенций. Проводить обучение сотрудников работе с ко пилотами и ассистентами, развивать навыки постановки задач для GenAI, формировать «сеть амбассадоров», которая будет продвигать новые практики внутри бизнеса.