Больше половины топ‑менеджеров торопят внедрение ИИ, игнорируя неготовность инфраструктуры

К2 НейроТех ^[1]провел исследование среди 100 компаний корпоративного сегмента и зафиксировал: бизнес уже массово использует генеративный ИИ, но инфраструктура, данные и контуры безопасности во многих организациях не успевают за темпом внедрения. 

По данным исследования, на уровне ожиданий и реальной готовности к внедрению ИИ 65% респондентов отмечают заметный разрыв между запросами топ‑менеджмента и фактическими возможностями компании. Еще 56% участников оценивают свои data‑ландшафты как частично готовые или неготовые к новым регуляторным требованиям, а 52% считают, что текущая ИТ‑инфраструктура либо требует серьезной модернизации, либо пока даже не была оценена под ИИ‑нагрузки. 

Отдельное внимание ^[2] эксперты обращают и на сохраняющуюся управленческую неопределенность: 28% респондентов еще не проводили нагрузочного планирования под ИИ‑сценарии, а 45% оценивают эффективность управления ИИ либо по качественным признакам, либо вовсе «по ощущениям».

«Сегодня до 70% экспериментов с ИИ в российских компаниях так и не доходят до устойчивой промышленной эксплуатации. Главная причина в том, что инфраструктура под ИИ‑нагрузки развивается медленнее, чем сами проекты: не хватает масштабируемых вычислительных ресурсов, управляемого data‑контура, встроенных процессов сопровождения моделей и связанного с этим контура безопасности. Наши данные и проекты с заказчиками показывают: разрыв между амбициями и реальной готовностью инфраструктуры становится главным барьером для развития ИИ‑инициатив в 2026 году», — отметил руководитель по развитию продуктовых решений К2 НейроТех Вячеслав Дегтярев.

На фоне этого компании пытаются компенсировать дефицит гибкостью архитектуры: 62% уже ориентируются на гибридную модель с сочетанием собственных мощностей и облака. 31% участников уже используют гибридный подход для обучения ^[3] и инференса ИИ‑моделей, еще 31% считают его стратегически оптимальным. На втором месте — облачные решения и управляемые сервисы ИИ, тогда как 21% респондентов прямо говорят, что мощностей им не хватает и это главное ограничение для ИИ‑проектов. 

Разрыв наметился и на уровне кибербезопасности: сотрудники 79% компаний уже используют публичные ИИ‑сервисы в своей работе. При этом, по данным недавнего исследования К2 Кибербезопасности и «Лаборатории Касперского», лишь 61% компаний стремится хоть как‑то контролировать этот процесс, испытывая технологические и организационные сложности. Реальный контроль и политики безопасности по использованию ИИ‑сервисов реализованы лишь в трети (29%) компаний. Примечательно, что искусственный интеллект ^[4] воспринимается как стратегический актив и 38% корпораций уже имеют собственные команды по разработке ИИ‑решений для внутренних процессов. Но в 75% случаев эти процессы полностью или частично не соответствуют стандарту управления безопасностью собственных ИИ‑разработок — MLSecOps. 

«Искусственный интеллект уже влияет на непрерывность бизнеса и должен рассматриваться как компонент операционной устойчивости. Поэтому в ближайшие годы основным вызовом будет внедрение зрелых практик по управлению ИИ‑рисками. За последнее время участились инциденты с негативными последствиями от использования ИИ: генерация токсичного контента от имени компании, загрузка сотрудниками конфиденциальной информации и внутренних протоколов в публичные модели, внедрение вредоносных запросов и так далее. Согласно нашему исследованию, уже 25% компаний считают, что безопасность ИИ входит в ТОП-5 приоритетов бизнеса», — прокомментировал ведущий эксперт по безопасности разработки и ИИ в К2 Кибербезопасность Александр Лысенко.