Венчурные инвестиции в ИИ — $258 млрд (60% рынка). В России — рост в 4,5 раза. Однако 74% эффекта достается только 20% компаний. Почему? Поясняет эксперт
$258 млрд венчурных инвестиций в ИИ за 2025 год — это 60% от всего мирового объема (OECD). В России рынок генеративного ИИ вырос в 4,5 раза, до 58 млрд руб. (Strategy Partners). Основной драйвер — корпорации. Но, по данным PwC, 74% экономического эффекта от ИИ получают всего 20% компаний. Почему?
Парадокс, которому 40 лет
Причина описана в экономике задолго до появления нейросетей. Речь о принципе Солоу — «парадоксе производительности»: технологии видны повсюду, кроме статистики производительности. Инвестиции в «железо» и софт сами по себе не дают роста. Рост начинается только тогда, когда бизнес и люди учатся эти технологии использовать.
В 1980-е компании массово закупали компьютеры — и не получали отдачи. Реальный скачок производительности случился только через 10 лет, когда под компьютеры перестроили процессы и управленческие практики. С ИИ происходит то же самое, но быстрее.
Вместо поисковика
Технологии используются для автоматизации рутины, ускорения анализа данных, помощи в принятии решений и снижения нагрузки на сотрудников. Но в большинстве компаний ИИ все еще используется на уровне «умного поисковика». Формально он есть, но как производственный инструмент он не работает.
Новая грамотность
Сейчас формируется новая базовая квалификация. Раньше ценность создавали те, кто умел анализировать данные и координировать процессы. Теперь эту работу делегируют ИИ. Ценность смещается: ключевым становится умение правильно поставить задачу системе (промпт-инжиниринг) и проверить результат (валидация). Новая цифровая грамотность: умение работать с разными инструментами и моделями под задачу, переключаться между средами вроде Cursor или Claude. Владеть базовыми инструментами структурирования вроде Markdown, визуализации через Mermaid, использовать шорткаты.
Но этому практически нигде не учат. Университеты готовят специалистов под старую модель. В результате возникает типичный разрыв: технологии развиваются быстрее, чем меняются практики их использования, и именно это блокирует рост производительности.
Главная ошибка: ИИ — не технологический проект
Ключевая ошибка бизнеса — воспринимать ИИ как технологический проект. На практике это управленческое изменение. Искусственный интеллект сам по себе не повышает производительность — он лишь перераспределяет ее. Рост появляется только там, где меняется способ работы: от исполнения задач к управлению системами.
Главный вопрос сегодня — не «какой ИИ внедрить», а как перестроить операционную модель компании вокруг связки «человек + ИИ». Именно это определит, кто окажется в тех 20% компаний, которые действительно извлекают эффект из технологии.
Выбор редакции
Публикации, которые получают больше внимания и попадают в Сюжеты РБК
Рекомендации партнеров: