Согласно полученным данным ФГАУ «Цифровые индустриальные технологии», 61% опрошенных представителей предприятий машиностроения, нефтегазохимии, энергетики, горной металлургии и добывающей промышленности идентифицировали проблему с плохо прогнозируемым эффектом от применения ИИ как основное препятствие для внедрения.

Второе место в рейтинге барьеров занимают риски кибербезопасности, отмеченные 53% респондентов. Существенным препятствием также является дефицит верифицированных примеров успешной интеграции ИИ в индустриальной среде – этот фактор выделили 46% участников исследования.

Отсутствие масштабируемых и воспроизводимых кейсов создает информационный вакуум, затрудняющий принятие стратегических решений о внедрении.

Исследование выявило критический разрыв между стратегическими планами цифровой трансформации и технологической готовностью предприятий.

Только 7% опрошенных организаций располагают полностью сформированной и автоматизированной ИТ-инфраструктурой, способной обеспечить эффективную работу и масштабирование нейросетевых систем.

Остальные предприятия сталкиваются с необходимостью значительной модернизации технологического стека перед полноценным внедрением ИИ-решений.

Проблема кадрового дефицита, отмеченная 38% респондентов, приобретает особую актуальность в контексте промышленного применения ИИ, требующего гибридных компетенций на стыке отраслевой экспертизы и технологий искусственного интеллекта.

Параллельно с этим, более 30% промышленных предприятий указали на недостаточность бюджетного обеспечения как существенный барьер для системной имплементации ИИ-решений.