Спустя полтора года после начала повсеместного внедрения генеративного ИИ бизнес начал подводить первые итоги. Как показывает практика 2026 года, главным препятствием на пути к масштабированию стали не возможности самих моделей, а состояние корпоративных данных.
Согласно результатам исследования AI Momentum Survey, 97% опрошенных компаний уже запустили пилотные проекты, однако лишь 5% организаций располагают инфраструктурой данных, которая готова к полноценному развертыванию ИИ-решений на уровне всей корпорации.
Такое положение дел формирует серьезный разрыв между тестовыми запусками и реальной промышленной эксплуатацией. По словам Кайетано Геа-Карраско, директора по стратегии Dun & Bradstreet, разовые кейсы можно реализовать даже на базе разрозненных данных, однако для полноценного масштабирования требуется качественно иная зрелость систем: данные должны быть унифицированы, управляемы и совместимы.
Тем не менее, позитивные сдвиги уже заметны: 67% компаний отмечают первые признаки окупаемости вложений, а 24% участников опроса уже фиксируют устойчивый ROI. Более половины респондентов (56%) намерены увеличить бюджеты на ИИ в течение следующего года, а около трети переходят к интеграции технологий в ключевые бизнес-процессы.
По мере переноса ИИ из песочниц в реальную среду проблемы приобретают системный характер. Основными барьерами компании называют:
- Доступность данных — 50%;
- Вопросы комплаенса и приватности — 44%;
- Качество и согласованность данных — 40%;
- Отсутствие глубокой интеграции между системами — 38%.
При этом лишь 10% компаний чувствуют себя уверенно в управлении рисками, сопутствующими развитию ИИ.
Особую сложность вызывает переход к агентным системам. Они нуждаются в непрерывном потоке данных и стабильной операционной среде, изначально спроектированной под «человеческие» бизнес-процессы, а не под автономные вычисления. В результате многие компании предпочитают модель «автономии с супервизией», где ИИ берет на себя рутину, но принятие финальных решений остается прерогативой человека.
На сегодняшний день ИИ чаще выполняет роль инструмента ускорения, а не полноценной замены сотрудников. Он эффективен в поиске данных, онбординге, аналитике и комплаенсе. Как подчеркивает Геа-Карраско, ощутимый бизнес-результат получают лишь те, кто успел привести свои данные в порядок до внедрения нейросетей.
Итоговый вывод отчета таков: в 2026 году главная проблема заключается не в дефиците моделей, а в способности бизнеса выстроить инфраструктуру, способную обеспечить их работу в реальных условиях.
