Как порой «за лесом не видно деревьев», так и за разговорами о больших данных и об очередных ИИ-моделях не видно экономического смысла. Тем не менее он есть и исчисляется триллионами долларов. Только понимают его далеко не все
«Форум получился внешне формальным, а вице-премьер Дмитрий Григоренко отметил, что в аудитории непривычный избыток пиджаков и галстуков при явном дефиците молодежи “в кроссовках и свитерах”», — так издание «Коммерсант» оценило некоторые итоги форума «Цифровые решения», прошедшего 12–15 ноября 2025 года.
Однако не только этим высказыванием Дмитрия Григоренко запомнился наблюдателям тот форум. На нем вице-премьер задал несколько трудных вопросов, ответы на которые он получил через десять дней от той самой «молодежи к кроссовках», включая Германа Грефа, главу Сбера. Произошло это на международной конференции AI Journey, организованной и проведенной Сбером 19–21 ноября 2025 года.
В чем собственно вопрос?
Дмитрий Григоренко, будучи по совместительству главой подкомиссии по ключевым проектам цифровой трансформации при правительстве, де-факто дает оценку взаимосвязей и приоритетов финансирования проектов в рамках нацпроекта «Экономика данных». По его реакции на доклады в рамках «Цифровых решений» новые направления работы по нацпроекту «Экономика данных» определяются, что называется, здесь и сейчас, как и суммы на их финансирование. Это стало понятно после вопроса, заданного им главе Т-Банку Станиславу Близнюку.
По версии «Коммерсанта», Станислава Близнюка, поднявшего вопрос о льготах для ИИ по аналогии с поддержкой IТ-сектора, вице-премьер призвал «научиться оценивать результаты внедрения технологии в деньгах — иначе “невозможно выбирать”». Не менее каверзные вопросы получили и топ-менеджеры других крупнейших компаний страны.
На этом «опрос флагманов бизнеса», касающийся векторов развития нацпроекта «Экономика данных», не закончился. Его продолжил в закрытом формате Михаил Мишустин, глава правительства. О чем конкретно говорили, не сообщается, но известно, что сделан вывод: «обсуждая внедрение ИИ в госуправление, до появления ответов на вопросы “зачем” и “как оценить результат”, движение вперед невозможно, поскольку государство ограничено в средствах, чтобы тратить их на “погоню за хайпом”».
При этом наблюдатели из банковского сектора внимательно следили за реакцией главы Минцифры Максуда Шадаева, который на конференции Data Fusion 2025, организованной банком ВТБ, пообещалВадиму Кулику, заместителю президента — председателя правления банка ВТБ, в положительном ключе рассмотреть вопрос о создании биржи данных.
Фокус сместился
Банк России как регулятор наиболее технологически передовой отрасли 20 ноября 2025 года представил консультативный доклад о применении ИИ на финансовом рынке. По данным опроса регулятора, каждая пятая организация уже использует ИИ, а еще треть планирует его внедрение в ближайшие три года. Для улучшения доступности данных ЦБ предлагает создать платформы для добровольного обмена данными и совместной разработки моделей ИИ. Кроме того, регулятор предлагает обсудить применение технологий для повышения конфиденциальности данных.
На конференции AI Journey эти и другие тезисы нашли свое логическое продолжение. В частности, гипотеза 2018 года о том, что отрасль больших данных сама по себе сгенерирует достаточно большой рост экономики, не подтвердилась. Отчасти, потому что ИИ как отдельная технология развивалась параллельно с Big Data и было упущено время. Сейчас же пришло понимание, что это взаимопроникающие явления с мощным синергетическим эффектом.
Анна Серебряникова, президент Ассоциации больших данных, представляя Стратегию развития рынка Big Data до 2030 года, заявила: «Если в 2018 году фокус нашей деятельности был направлен на обеспечение доступности данных, то сейчас эти самые данные востребованы прежде всего для обучения ИИ-моделей. В результате совокупный рынок Big Data и ИИ в 2024 году составил 433 млрд рублей и продолжает расти быстрее IT-рынка в 1,5 раза, что позволяет сделать прогноз — к 2030 году объем этого рынка составит не менее 1,2 трлн рублей».
Показатели впечатляют, но ключевым качественным выводом Ассоциации является утверждение о том, что «этап первоначального накопления возможностей инфраструктуры и ПО, длившийся последние пять лет, закончен. Отрасль вступила в период продуктового развития и извлечения экономической выгоды. Этот рост характеризуется экспонентным графиком».
Экспонента означает, что отставшие сегодня в гонке ИИ и Big Data не смогут догнать лидеров завтра, ровно так же, как это произошло в период цифровой трансформации: кто-то до сих пор еще не начал, а кто-то уже стал Digital Native. Перед лидерами в принципе сейчас стоит только одна задача: перестроив в очередной раз свою IT-инфраструктуру, достичь уровня AI Native и стать экономическими бенефициарами ИИ-гонки. Таковыми являются Сбер, «Яндекс», Т-Банк и некоторые другие компании. При этом доля неудачных проектов в AI-Native-трансформации сравнима с Digital Native, и как правило, провалы связаны не столько с технологиями, сколько с недостаточной гибкостью корпоративной культуры.
Поэтому суть ответа Анны Серебряниковой Дмитрию Григоренко заключается в словах: «Фокусироваться надо на тех областях, которые являются критически важными и в которых мы хорошо разбираемся». А сам ИИ вместе с суверенными датасетами должны быть доступны всем, например, по сервисной модели.
ИИ-агентам приготовиться!
Пока идет дискуссия о связке ИИ и Big Data, те банки, которые можно назвать AI-Native-организациями, ушли гораздо дальше и рассуждают о третьей сущности, развивающейся параллельно им, — агентской экономике. Ее фундаментальной особенностью является способность повышать экономическую эффективность буквально каждой транзакции за счет ИИ. Причем эти транзакции могут быть инициированы как менеджерами, так и автономными ИИ-агентами, которые автоматизируют в первую очередь деятельность «белых воротничков».
То, к чему подошел Сбер в работе с ИИ-агентами, описал Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» СберБанка: «Агенты способны решать задачи с качеством выше человеческого уровня, если обеспечены релевантными и правильно ранжированными данными. Соответственно, банк ждет масштабная перестройка систем управления знаниями для представления данных в контексте Gen AI. Это точка приложения усилий для всех без исключения технологических лидеров, а именно создание суверенного AI-Native data stack».
Совершенно очевидно, что рано или поздно многие тысячи автономных ИИ-агентов получат возможность покупки в реальном времени внешних данных, каждый раз экономически обосновывая свои действия перед «внутренними ИИ-кураторами». А это означает революцию на рынке Big Data и появление специализированных бирж данных, открывая путь для становление агентской экономики.
Уже сейчас замеры показывают, что экономическая эффективность автономного ИИ-агента с поиском релевантных внешних данных примерно на 10% выше, чем при использовании только внутренних. При этом, если нижняя оценка глобального рынка данных как сервиса аналитики — 62 млрд долларов к 2030 году, то доля агентов в этом объеме составит 10%, что соответствует оценкам McKinsey всего глобального рынка агентской экономики (3–5 трлн долларов к 2030 году).
Что касается «умения оценивать результаты внедрения технологии в деньгах», то Виктор Тарнавский, директор по ИИ Т-Банка, в своем выступлении ответил на многие вопросы. А главное, он признал: «Экономический эффект от применения ИИ в операционной деятельности банка составляет десятки миллиардов рублей в год, но долгосрочные эффекты значительно превышают эти показатели».