Сколько инвестировать в ИИ: ориентиры для компании

Российский ориентир дает отраслевое исследование 2025 года: опрос 150 технических директоров из 16 отраслей. Компании с наибольшим эффектом от ИИ тратят на него 13-17% ИТ-бюджета и получают 6,6% EBITDA, а в ожиданиях 15,8%.

Мировой ориентир дает опрос McKinsey: 1 719 участников из 97 стран, май-июнь 2026 года. 28% организаций тратят на ИИ больше 10% ИКТ-бюджета, 60% ждут роста инвестиций в ИИ в следующем году.

Базы у исследований разные: в одном ИТ-бюджет, в другом ИКТ-бюджет, куда входит и связь. Поэтому цифры показывают порядок, а не норму для вашей компании.

Как пользоваться ориентиром: возьмите ИТ-бюджет прошлого года и посчитайте от него 13-17%. Если сумма заметно больше, чем вы готовы тратить, начните с одного процесса. Если меньше, проверьте, не платит ли компания за ИИ уже сейчас через подписки отделов.

Доля бюджета сама по себе эффекта не дает. По McKinsey, вклад ИИ в EBIT видят 37% организаций, а не меньше 5% EBIT получают около 6%: деньги работают там, где их считают по процессам.

Сумма зависит от четырех вещей. Их стоит выписать до разговора с подрядчиками, иначе бюджет соберется из их предложений.

1. Сколько процессов с потерями. Одному процессу с рутиной хватает пилота, пять процессов в разных отделах требуют программы на год.

2. Готовность данных. Если CRM и 1С заполнены, ИИ подключают к ним. Если нет, часть денег уходит на порядок в учете.

3. Готовое или свое. Для типовых задач есть сервисы по подписке, для своих процессов нужны ИИ-агенты, для закрытых данных модель на своих серверах.

4. Масштаб. 44% организаций в опросе McKinsey масштабируют ИИ на всю компанию. Масштаб стоит дороже пилота, и его планируют после первой цифры, а не до нее.

Размер компании влияет на сумму меньше, чем число процессов. Малой компании с одним дорогим процессом может понадобиться больше, чем крупной, которая начинает с пилота.

Люди. Главная строка: ответственный за ИИ. В малой и средней компании это приходящий ИИ-директорИИ-директор ИИ-директор это руководитель, который отвечает за искусственный интеллект во всей компании: выбирает, что внедрять, контролирует подрядчиков, бюджет и риски. Подробнее в словаре: у нас от 100 000 ₽ в месяц, 5 часов в неделю, без найма в штат.

Решения. Наши форматы внедрения, цена и срок фиксируются в договоре:

1. Пилот: один ИИ-агентИИ-агент ИИ-агент это нейросеть, которая не просто отвечает, а сама выполняет задачу по шагам: ищет данные, пользуется программами и проверяет результат. Подробнее в словаре на одном процессе, от 150 000 ₽, 14 дней, метрика в договоре.

2. ИИ-отделИИ-отдел ИИ-отдел это команда ИИ-агентов, которые вместе ведут процесс компании: каждый агент выполняет свою роль, а человек задает правила и проверяет важные решения. Подробнее в словаре: 3–5 ИИ-агентов на общих данных, от 450 000 ₽, 4–6 недель.

3. Бизнес под ключ: несколько отделов и панель руководителя, от 1 500 000 ₽, 2–3 месяца.

4. Сопровождение после запуска: от 40 000 ₽ в месяц, отказ в любой месяц.

Часть задач закрывают готовые сервисы или своя разработка с агентами: 32% организаций в опросе McKinsey отказались от покупки хотя бы одного продукта, потому что могут сделать его сами. Это тоже статья бюджета, ее сравнивают с покупкой по цене за год.

Данные. Подготовку CRM и 1С, выгрузки и права доступа вносят отдельной строкой. Из каких статей складывается бюджет на ИИ в компании, разобрано подробно.

Год удобно делить на три этапа: проверка, первый процесс, масштаб. Деньги на следующий этап выделяют по итогам предыдущего.

1. Начало года: карта ИИ-решений. Она показывает процессы с потерями в рублях, решение и эффект по каждому и порядок внедрения. Для всей компании карта стоит от 7,7 млн ₽ и занимает 7 недель.

2. Затем пилот на процессе, где результат проще измерить. Его разовая цена и метрика стоят в договоре.

3. Затем масштаб: ИИ-отдел или следующие процессы, если метрика пилота дошла до цели.

Ежемесячные расходы считают с месяца запуска: ответственный за ИИ, сопровождение и оплата моделей по числу запросов. Чем раньше в году запуск, тем больше таких платежей попадает в этот год.

Резерв на ошибки закладывают явно: часть пилотов не дойдет до цели, и деньги переносят на следующий процесс.

60% организаций в опросе McKinsey ждут роста инвестиций в ИИ в следующем году. Для вашего плана это значит одно: бюджет второго года строят по итогам первого, а не заранее.

Деньги работают, если у каждого решения есть метрика: что было, что должно стать и как это измерить. Например, доля заявок, которые агент оформил без человека, или время ответа клиенту.

Раз в месяц экономию сверяют с расчетом. Если цифра ниже плана, видно, где причина: люди не отдают ИИ обращения, правила устарели или процесс изменился.

На уровне компании проверка та же, что в исследованиях: доля EBITDA или EBIT от ИИ. Российские компании с наибольшим эффектом получают 6,6% EBITDA, в мире около 6% организаций относят к ИИ не меньше 5% EBIT.

Решения, которые за два-три месяца после запуска не сдвинули метрику, разбирают: менять правила, процесс или отключать.

Как считать окупаемость до старта и проверять ее после запуска, разобрано на отдельной странице.