Эффект ИИ для экономики России: сколько ИИ даст к 2030 году

По отраслевому исследованию 2025 года, ИИ к 2030 году может давать экономике России 7,9-12,8 трлн руб. в год. Это до 5,5% прогнозного ВВП.

Исследование построено на опросе 150 технических директоров из 16 отраслей. Это оценка самих компаний, а не замер по их отчетности, поэтому прогноз показывает ожидания рынка.

Обычно эффект ИИ складывается из трех частей: экономия на ручной работе, ускорение процессов и новая выручка. Исследование дает итог в рублях, а доля каждой части зависит от отрасли и компании.

Вилка прогноза широкая. Для планирования берите нижнюю границу: если ваш расчет окупается на ней, верхняя будет приятным запасом.

Горизонт тоже важен: до 2030 года осталось около 4 лет. Решения, которые дадут эффект к этому сроку, выбирают и запускают сейчас, потому что пилот, внедрение и расширение занимают месяцы.

Эффект в масштабе страны складывается из эффектов отдельных компаний. Прогноз не распределяется сам: его получают те, кто внедряет ИИ в процессы с измеримым результатом.

По тому же исследованию, компании с наибольшим эффектом тратят на ИИ 13-17% ИТ-бюджета. Вклад ИИ они оценивают в 6,6% EBITDA, то есть прибыли до вычета процентов, налогов и амортизации, сейчас и в 15,8% в ожиданиях.

Разница между 6,6% и 15,8% EBITDA показывает, что даже компании с эффектом считают себя в начале пути: основную отдачу они ждут впереди.

По оценке, приведенной в отраслевом обзоре, 88% компаний в России используют ИИ, но менее 10% видят эффект выше 5% прибыли. Использовать ИИ и зарабатывать на нем: две разные вещи.

Что отличает компании с эффектом:

1. Бюджет на ИИ заметный: 13-17% ИТ-бюджета, а не остаток после других проектов.

2. Эффект считают в деньгах, как долю EBITDA, а не числом пользователей или запросов.

3. ИИ стоит в процессах, где потери видны в рублях: продажи, поддержка клиентов, производство, документы.

Держите порядок: сначала процессы с измеримыми потерями, потом бюджет, потом выбор поставщика. Если начать с покупки подписок, эффект придется искать задним числом.

Сверьте свою долю ИИ в ИТ-бюджете с диапазоном 13-17%. Если вы ниже, вопрос не только в сумме, но и в том, на какие процессы направить первые деньги.

В цифрах исследования, которые мы приводим, разбивки эффекта по отраслям нет: опрос охватил 16 отраслей, а итог дан по экономике в целом.

Ближайший ориентир дает другая оценка: Kama Flow считает потенциал доступных сегментов российского рынка ИИ к 2030 году больше 561 млрд руб. Три крупнейших сегмента и что в них входит:

1. Промышленный ИИ, 88 млрд руб.: контроль качества, прогноз поломок оборудования, планирование производства.

2. ИИ-агенты и автоматизация процессов, 78 млрд руб.: обработка заявок, документов и обращений клиентов в любой отрасли.

3. Медтех, 70 млрд руб.: помощь в диагностике, документы клиник, запись и маршрутизация пациентов.

Дальше идут финансы и продажи с поддержкой, по 40 млрд руб., а также внедрение и обучение с 35 млрд руб. Обращения клиентов, заявки, сверки и отчеты есть почти в любом бизнесе, поэтому эти сегменты ближе всего к типичной компании.

Важно различать эти цифры. Оценка Kama Flow описывает деньги, которые компании заплатят поставщикам ИИ, а прогноз исследования описывает эффект для экономики; источники и показатели разные, сравнивать их напрямую нельзя.

Для вашей отрасли проверьте, есть ли она в списке сегментов, и начните с процесса, где потери видны в деньгах. Промышленность и ИИ-агенты в процессах стоят в начале списка по потенциалу.

По оценке, приведенной в источнике, рынок корпоративных ИИ-решений в России сейчас около 25 млрд руб. К 2030 году он может вырасти больше чем до 90 млрд руб. в базовом сценарии и до 180 млрд руб. в оптимистичном.

Оговорка к цифре 25 млрд руб.: в первоисточнике она описана то как весь рынок корпоративного ИИ, то как только генеративный ИИгенеративный ИИ Генеративный ИИ (generative AI) это нейросети, которые создают новый контент: тексты, изображения, музыку, видео и программный код по описанию на обычном языке. Подробнее в словаре. Поэтому мы приводим ее как оценку, приведенную в источнике, и не строим на ней точных расчетов.

Для заказчика рост рынка значит две вещи. Поставщиков станет больше, и выбирать придется по результату на ваших данных, а не по презентации.

Большая часть эффекта остается у компании, которая внедряет ИИ, а не у поставщика. Поэтому решение о покупке стоит считать от экономии в ваших процессах, а не от цены лицензии.

Что проверить у поставщика до договора: работает ли решение на ваших данных, останутся ли данные и настройки у вас, как поставщик измеряет результат и что будет при его уходе с рынка.

Подробно объем, сегменты и прогноз разобраны в отчете о рынке ИИ-решений.

Прогноз для страны не говорит, сколько получит ваша компания. Он показывает разрыв: компании с эффектом ждут роста вклада ИИ с 6,6% до 15,8% EBITDA, а большинство пока не видит эффекта выше 5% прибыли.

Если эффект ИИ в вашей компании ниже 5% прибыли, вы в большинстве: по оценке, приведенной в отраслевом обзоре, так больше чем у 9 из 10 компаний. Разрыв создают выбор процессов и метрика, а не только размер бюджета.

Порядок действий, чтобы попасть в первую группу:

1. Выберите 2-3 процесса, где потери видны в рублях, и посчитайте их до внедрения.

2. Сверьте бюджет с ориентиром 13-17% ИТ-бюджета и решите, сколько готовы вложить в первый год. Как считать сумму, разобрано на странице о том, сколько инвестировать в ИИ.

3. Заранее задайте метрику: срок, за который экономия покроет вложения. Методика есть на странице об окупаемости инвестиций в ИИ.

4. Начните с одного процесса, проверьте эффект на нем и только потом расширяйте.

5. Раз в квартал сверяйте фактический эффект с планом и переносите деньги с решений, которые не дают результата, на те, что дают.

Карта ИИ-решений собирает эти шаги в один документ: процессы, потери в рублях и порядок внедрения.