🎤 Александр Ефимов: бизнес перестал «щупать» ИИ и начал на нем зарабатывать

В интервью на РБК 💬 директор практики искусственного интеллекта и машинного обучения в GlowByte Александр Ефимов разбирает тренды 2026 года, практические кейсы внедрения генеративного ИИ, подходы к эксплуатации моделей и снижению стоимости владения. 

📊 Рынок

Объем рынка больших данных и ИИ в 2025 году — 520 млрд руб. Рост ИТ-консалтинга в области ИИ в 2026 году сохранится на уровне 25–35% — ниже взрывных темпов прошлого года, потому что рынок переходит от пилотов к прагматичной интеграции.

🚀 Драйверы

🟠Измеримый экономический эффект — компании масштабируют только то, что дает рост выручки или снижение издержек.
🟠Образовательная поддержка — обучение сотрудников ускоряет тиражирование решений.
🟠Доступность генеративного ИИ — отечественные модели и open-source решения в российских облаках.

⛔️ Барьеры

🟠Дефицит кадров — ML/LLM-инженеров, инженеров данных, MLOps-специалистов.
🟠Низкая ИИ-грамотность и консерватизм — иллюзия простоты внедрения и скепсис к передаче решений алгоритмам.
🟠Окупаемость — переход от пилота к промышленной эксплуатации требует перестройки ИТ-ландшафта и интеграций.

⚙️ Технологические тренды 2026

➡️ Движение от LLM к SLM: компактные модели быстрее, дешевле и безопаснее.
➡️ Мультиагентные системы и «фабрики агентов»: экосистемы цифровых сотрудников вместо одного ассистента.

🛠 Эксплуатация моделей

Ключевые практики MLOps/LLMOps: централизованная платформа, управление версиями, мониторинг качества (технического, бизнес-метрик и качества данных), а для LLM — контроль затрат на токены и Guardrails-фильтры.

💰 Снижение стоимости владения

🟠 Дистилляция и квантование моделей → снижение потребления GPU на 40–70% без потери качества.
🟠 Гибридная инфраструктура: критичные данные — в локальном контуре, некритичные задачи — через API облачных моделей.

📖 Это только первая часть беседы. Во второй — разберем риски ИИ, безопасность, прогнозы и новые стандарты рынка. 

🔗 Читать первую часть интервью