Рынок корпоративных ИИ-решений вступает в фазу зрелости. Период «инноваций ради инноваций» и пилотных экспериментов сменился фазой зрелого, осознанного внедрения, где на первый план вышли измеримая экономическая эффективность, окупаемость и оптимизация существующих процессов.
Раньше для обоснования проекта было достаточно заявить о внедрении искусственного интеллекта. Сегодня этот аргумент больше не работает. Заказчики — как бизнес, так и государство — стали считать деньги и требовать четких доказательств влияния технологий на снижение затрат, повышение производительности и достижение стратегических целей.
Александр Масехнович, исполнительный директор Embedika, рассказал, почему оптимизация стала главным драйвером рынка, как сместились запросы заказчиков и каким должен быть ответ разработчиков в новых условиях.
Ниже приводим текст оригинальной публикации.
Ситуацию на рынке в 2025 году можно охарактеризовать как массовый переход от тренда к прагматике. Еще пять лет назад ИИ был новинкой, на которую охотно выделяли бюджеты в рамках «гонки первых» — стремления получить конкурентное преимущество через инновации. Сейчас фокус кардинально изменился.
В условиях текущих вызовов, включая фокус на импортозамещение и необходимость удержания уровня критической инфраструктуры, основные усилия и ресурсы направлены на оптимизацию. Заказчики стали гораздо требовательнее к обоснованию затрат и ожидаемым результатам, а бюджеты — более ограниченными и целенаправленными.
Эти изменения затронули и саму индустрию разработки. Если раньше, например, в Embedika был большой штат R&D, а вектор развития был скорее научным, то сегодня фокус сместился на прикладные, окупаемые решения, которые дают быстрый и измеримый эффект.
Сокращение бюджетов связано не только с общей макроэкономической ситуацией. Главная причина глубже. Цикл оценки реальной эффективности ИИ-решений еще не завершен, а накопленной успешной практики пока недостаточно.
Мы находимся на этапе, когда еще рано делать выводы, оправдал ли ИИ ожидания в корпоративном секторе. Для этого нужно время — возможно, еще около пяти лет, чтобы понять, какие инструменты и в каких сферах действительно приживаются. Например, до сих пор нет четкого понимания, что лучше подходит для конкретных задач — классический машинное обучение (ML) или большие языковые модели (LLM). Это определяет только метод проб и ошибок.
При этом ожидания клиентов от ИИ зачастую остаются завышенными, а реальные измеримые результаты пока единичны. Технологии продолжают стремительно развиваться, но практика их применения, оценки и накопления успешных кейсов только формируется. Венчурных денег на эксперименты с технологией сейчас практически нет — все траты стали более осознанными и строго обоснованными.
Запросы заказчиков изменились не только в части обоснования, но и в формате ожиданий. Сегодня на старте проекта клиенты хотят четко понимать, что они получат на выходе, в какие сроки и какой экономический эффект это принесет.
Раньше цикл реализации и оценки эффекта от крупного проекта мог занимать 2-3 года. Сейчас такой горизонт планирования — роскошь, которую могут позволить себе единицы. Рынок заказной разработки схлопывается, а спрос смещается в сторону готовых продуктов или решений с минимальным сроком внедрения — от одного до трех месяцев.
Сегодня успех определяет способность предложить не «пошив костюма под заказ» с горизонтом в 3-5 лет, а «оверсайз-продукт» — адаптируемое решение, которое можно быстро внедрить. Компании, которые не успевают перестроиться под эту новую реальность, рискуют потерять конкурентоспособность.
Чтобы оставаться на рынке в этих условиях, разработчикам необходимо перестраиваться. Ключевыми факторами успеха становятся наличие технологических заделов и глубокая экспертиза в конкретных отраслях.
Критически важно иметь продуктовое ядро — платформы или набор компонентов, которые можно быстро адаптировать под нужды клиента, экономя время и ресурсы на разработке с нуля. В нашем случае такую роль играют бизнес-платформы Cursor, Standart и Contract. Мы активно переиспользуем их компоненты в новых проектах, что позволяет снижать стоимость и сроки реализации.
Несмотря на общий тренд на оптимизацию, запросы на ИИ-решения никуда не делись. Однако их характер изменился. Обращения заказчиков нередко сводятся к желанию внедрить технологии искусственного интеллекта в принципе, без чёткого понимания, для каких процессов и с каким эффектом они будут применяться. Наша роль как экспертов все чаще заключается в том, чтобы помочь клиенту разделить «хочу» и «надо», перевести разговор с абстрактного технологического желания на язык конкретных бизнес-задач.
В большинстве случаев клиенту, в первую очередь, нужна не нейросеть, а решение базовых задач автоматизации и структурирования процессов. Попытка внедрить интеллектуальные системы поверх неотлаженных рабочих процедур, без четких данных и критериев успеха, обречена на неудачу. Успешное внедрение требует осознанности с обеих сторон — и заказчика, и исполнителя.
Для формирования доказательной базы нужно время. Статистика по успешным кейсам, надежным метрикам и проверенным сценариям применения должна накопиться. Пока этой критической массы нет, рынок в значительной степени движется методом проб и ошибок.
Мы движемся к тому, что наличие ИИ в комплексных бизнес-решениях становится не преимуществом, а обязательным требованием. В ближайшие годы компании, которые не будут искать точки эффективного и осмысленного применения интеллектуальных технологий в своих продуктах и процессах, рискуют уйти с рынка. Просто быть разработчиками без технологического задела и продуктовой стратегии уже недостаточно.
При этом важно понимать, что ИИ — это помощник, часть большой системы, а не ее продуктовое ядро. Мы как вендоры разрабатываем продукты и платформы для решения конкретных бизнес-задач (поиска информации, управления документацией, контроля рисков), в которые интегрированы ИИ-сервисы. Именно такой, комплексный подход, где технология служит четкой цели, а не является самоцелью, становится главным трендом.
2025 год стал годом взросления рынка корпоративного ИИ. На смену периоду увлечения «волшебными» возможностями ИИ-технологий пришла фаза прагматичной оценки, жестких расчетов окупаемости и интеграции в повседневные бизнес-процессы.
Чтобы оставаться в игре, всем участникам рынка (и заказчикам, и разработчикам) необходимо перестраиваться. Заказчикам — формулировать запросы более осознанно, фокусируясь на собственных процессах, а не на технологиях. Разработчикам — делать ставку на продуктивизацию, углубление экспертизы и создание решений, которые не просто используют ИИ, а решают с его помощью конкретные и измеримые бизнес-задачи.
ИИ окончательно превратился из цели в инструмент — мощный, но лишь тогда эффективный, когда точно попадает в цель и становится невидимой, но незаменимой частью рабочей экосистемы компании.
В ближайшее время наш менеджер свяжется с Вами.
В ближайшее время мы пришлем вам ссылку на вебинар
.png)