Консалтинговая компания «Яков и Партнёры» и «Яндекс» провели исследование перспектив развития искусственного интеллекта в России. По их оценкам, к 2030 году экономический эффект от ИИ может составить от 7,9 до 12,8 триллиона рублей в год. Это до 5,5% прогнозного ВВП страны.

Новый прогноз значительно превышает предыдущие оценки. Ранее эксперты ожидали эффект в 4,2-6,9 триллиона рублей и до 4% влияния на ВВП за пять лет до 2028 года. Рост связан с быстрым развитием технологий, особенно генеративного ИИ, и их активным внедрением в бизнес-процессы.

Более 70% российских компаний уже интегрировали решения на базе генеративного ИИ хотя бы в одном бизнес-процессе. Эффект заключается не только в экономии затрат, но и в создании новой стоимости через оптимизацию процессов, разработку новых продуктов и формирование новых бизнес-моделей.

Исследование проанализировало четыре ключевые технологии. Это генеративный ИИ с акцентом на ИИ-агентах, обработка естественного языка и речевые технологии, компьютерное зрение и рекомендательные системы. Наибольший вклад вносят генеративный ИИ и компьютерное зрение. По отраслям максимальная эффективность наблюдается в e-commerce, телекоммуникациях, медиа, ИТ и технологиях.

Около 90% опрошенных технических директоров и поставщиков оценивают уровень развития и внедрения ИИ в России как выше среднего по миру или сопоставимый с США и Китаем.

Генеративный ИИ принесёт наибольший вклад — от 1,6 до 2,7 триллиона рублей к 2030 году. По итогам текущего года 71% компаний применяют эту технологию хотя бы в одной функции. Это на 17 процентных пунктов выше, чем в 2024 году.

За два года генеративный ИИ вышел за рамки точечных экспериментов. Среднее количество функций, где запущены пилоты или полное внедрение, выросло с 2,4 в 2023 году до 3,1 в 2025-м. Технология используется уже в 80% ключевых бизнес-функций, отметил партнер «Яков и Партнёры» Максим Болотских.

Бизнес воспринимает генеративный ИИ как инструмент повышения эффективности и роста доходов. 87% компаний ожидают сокращения прочих операционных затрат, а 83% — роста выручки. Ожидаемый прирост EBITDA в среднем оценивается на уровне 4%. На генеративный ИИ компании тратят около 4% от ИТ-бюджета.

В России активно используются решения на базе open-source моделей. Это снижает издержки, ускоряет настройку и поддерживает технологический суверенитет. В стране есть конкурентоспособные аналоги DeepSeek и ChatGPT — Alice AI и GigaChat. 86% компаний дообучают внешние открытые модели.

На рынке быстро растёт использование ИИ-агентов. 46% компаний уже внедрили или тестируют автономные решения, способные выполнять цепочки задач без участия человека. Чаще всего такие агенты применяются в аналитике, логистике и процессах поддержки принятия решений.

Отчёт опирается на три крупных массива данных. Опрос 150 технических директоров из 16 ключевых отраслей экономики, опрос 150 российских поставщиков ИИ и пользовательский опрос свыше 3 500 респондентов. Данные дополнены глубинными интервью с отраслевыми лидерами.