Предел цифровизации: что тормозит переход к ИИ-компаниям

Отечественный бизнес движется в сторону «полностью цифровых» компаний, но по данным холдинга Т1, до 50% организаций называют дефицит специалистов главным барьером для внедрения ИИ, еще 34% упираются в нехватку инфраструктуры.

Где узкие места?

▶️До 45% проектов не достигают заявленных KPI из-за нехватки компетенций и плохой подготовки данных.

▶️Чем больше нужно графических процессоров, тем дороже обходится внедрение ИИ: рынок аренды GPU (GPUaaS) вырастет примерно в 3 раза — с $3,8 млрд до $12,3 млрд к 2030 году (оценка Fortune Business Insights); рынок MLaaS (машинное обучение как сервис) — почти в 9 раз: с $9,6 млрд до $84 млрд к 2033 году (данные Precedence Research).

▶️Базовые цифровые сегменты тоже дорожают: цены на digital-рекламу в b2b IT выросли до +457% с 2022 года (исследование iTrend); внедрение BI увеличивает операционные расходы на 15-20% при низком качестве данных (оценка McKinsey); переход на ERP и импортозамещение требует десятков млрд руб. инвестиций на уровне крупных холдингов

Что происходит с базой цифровизации?

🔘Рынок ERP в России — около 100 млрд руб., рост более 15% в год, доля отечественных решений — около 60% (по данным НЦК ИСУ). Но ключевая проблема не решена: крупный бизнес продолжает зависеть от архитектуры SAP и аналогов, полноценной замены для сложных холдингов нет.

🔘Российский облачный рынок — 275 млрд руб., рост более 20% ежегодно (аналитика TAdviser). При этом 63% мирового рынка контролируют три игрока (AWS, Azure, Google), что подчеркивает зависимость от инфраструктуры даже на глобальном уровне.

🔘Рынок APS в России составил 499 млн руб. в 2025 году и вырастет до 766 млн руб. к 2028 году (данные АНТ-ЦС). Но проникновение остается точечным в сложных отраслях (машиностроение, электроника).

Что в итоге?

🔘Переход к «цифровой компании» упирается в стоимость инфраструктуры. Рост ИИ напрямую тянет за собой затраты: вычисления дорожают, облака растут, проекты требуют больше ресурсов. В результате экономика внедрения усложняется быстрее, чем появляется эффект.

🔘Базовая цифровизация остается незавершенной. ERP, BI и IoT фрагментированы, рынок APS — нишевой, крупный бизнес зависит от старых архитектур. В такой среде ИИ не может масштабироваться.

🔘ИИ пока не создает новую выручку. Основные сценарии — оптимизация: поддержка, обработка запросов, внутренняя аналитика. Даже при росте инвестиций компании не получают сопоставимого финансового эффекта.

🔘Модель окупаемости не определена. Рост стоимости внедрения (инфраструктура, данные, интеграции) опережает понятные метрики возврата. В результате ИИ запускают «на перспективу», а не как просчитанный бизнес-инструмент.

В целом, внедрение ИИ ускоряется, способность бизнеса зарабатывать на нем — нет. Именно это сегодня и тормозит переход к «полностью цифровым» компаниям.

📄 Дело в цифрах в Telegram | в MAX