В России наблюдается значительный рост расходов на искусственный интеллект, который почти удвоился за год. Однако за этой общей цифрой скрывается яркий контраст: основная часть выделенных средств сосредоточена в столице — Москве. Это создает определенные условия для Хакасии, где вопрос интеграции ИИ в повседневную практику становится все более актуальным. В частности, возникает необходимость оценить, какие задачи могут быть решены с помощью технологий ИИ в республике и что мешает перейти от теоретического интереса к практическому внедрению. Подробности об этом можно найти в материале Пульс Хакасии.
Искусственный интеллект уже вышел за рамки научной фантастики, став неотъемлемым инструментом в различных сферах. Он помогает в сортировке обращений, анализе данных, создании текстов и автоматизации рутинных процессов. Однако важно понимать, что разница между простым использованием ИИ и его интеграцией в работу организаций заключается в необходимости наличия не только соответствующего программного обеспечения и готовности к экспериментам, но и средств, подготовленных данных, квалифицированных специалистов и четко сформулированных задач.
Аналитическая служба FinExpertiza провела исследование, которое сосредоточилось на расходах на внедрение и использование ИИ, а не на количестве пользователей нейросетей. По данным Росстата, в 2025 году российские предприятия и государственные учреждения направят на эти цели 176,1 млрд рублей, что на 95% больше по сравнению с предыдущим годом, когда сумма составляла 90,3 млрд рублей. Несмотря на впечатляющий рост, он не всегда означает равномерное распространение технологий по всей стране.
Наиболее наглядным примером неравномерного распределения является Москва, на долю которой приходится 161,8 млрд рублей расходов на ИИ, что составляет около 92% от общероссийской суммы. За год расходы в столице увеличились на 92 млрд рублей. Санкт-Петербург и Московская область находятся на втором и третьем местах соответственно, с расходами в 3,2 и 1,9 млрд рублей. Это показывает не просто лидерство, а разницу в масштабах: если представить расходы на ИИ в России в виде ста рублей, то 92 из них окажутся в Москве, а остальные регионы будут делить между собой сравнительно небольшую часть.
Такое распределение можно объяснить сосредоточением крупных компаний, финансового сектора и IT-команд в столице. В Москве находятся больше организаций, способных инвестировать в новые решения, нанимать профильных специалистов и запускать масштабные проекты. Это, в свою очередь, ставит регионы в невыгодное положение: доступ к новым технологиям зависит не только от их полезности, но и от наличия инфраструктуры и специалистов, способных превратить идеи в рабочие системы.
Среди основных источников роста расходов на ИИ в России выделяется финансово-страховой сектор, который увеличил свои затраты на 90,7 млрд рублей, или на 159,6%. На эту отрасль пришлось 147,5 млрд рублей, что составляет почти 84% всех учтенных затрат. Это объясняется тем, что банки и страховые компании работают с большими объемами данных и могут эффективно применять алгоритмы для оценки рисков, обслуживания клиентов и автоматизации операций.
Рост расходов также наблюдается в других секторах экономики, таких как недвижимость, транспортировка и хранение, административная деятельность, культура и спорт. Тем не менее, высокий темп роста не всегда означает большие суммы. Если организация начинала с небольших вложений, даже значительный процентный рост может привести к скромной прибавке в абсолютных значениях.
Структура затрат на ИИ также претерпела изменения. В 2025 году 140,6 млрд рублей, или 79,8% расходов, было направлено на программное обеспечение. Для машин и оборудования было выделено 29,2 млрд рублей. Годом ранее эти доли были почти противоположными: на программы приходилось 33,8%, на оборудование — 62,3%. Это свидетельствует о том, что деньги все чаще направляются не только на технику, но и на разработку, доработку и интеграцию программных решений.
В расходы также входят оплата труда профильных специалистов, обучение сотрудников, доступ к базам данных и другие сопутствующие затраты. Таким образом, внедрение ИИ обычно не ограничивается покупкой одной программы. Необходимо подготовить данные, подключить решение к рабочим процессам и определить, кто будет отвечать за качество результатов.
Исследование FinExpertiza не раскрывает отдельные значения расходов на ИИ для Хакасии, поскольку республика не включена в формальный рейтинг. По данным Росстата, совокупный остаточный показатель для Хакасии и Тывы составляет всего 281,5 тыс. рублей, а в некоторых других регионах, таких как Коми, Ненецкий автономный округ и Чукотский автономный округ, расходы на внедрение технологий ИИ в 2025 году равны нулю.
Это уточнение важно, поскольку отсутствие конкретной цифры в данных не значит, что в регионе ИИ совсем не используется. Это всего лишь означает, что по исследованию нельзя оценить объем расходов в Хакасии так же, как, например, в Москве или Санкт-Петербурге.
Ошибки в интерпретации статистики могут привести к неверным выводам. Статистика фиксирует расходы организаций на внедрение и использование ИИ, но не измеряет, насколько часто жители пользуются нейросетями в быту или насколько автоматизированы отдельные процессы. Небольшие затраты могут соседствовать с удачными проектами и наоборот, крупные расходы не всегда гарантируют заметных результатов.
Для Хакасии актуален вопрос не в том, сможет ли республика в ближайшее время соперничать с Москвой по абсолютным вложениям, а в том, какие конкретные задачи можно решать с помощью технологий ИИ. В регионе это может включать обработку документов и обращений, поддержку сотрудников учреждений, анализ больших объемов данных и помощь в подготовке справочной информации. Важно также выбирать сценарии, где можно проверить результат, например, уменьшилось ли время обработки заявок или снизилось количество ошибок.
Необходимо отметить, что не все такие проекты уже реализуются в республике, и исследование не предоставляет подробностей о текущей ситуации. Важно начинать с определения задач, а не с модного инструмента: выяснить, какие процессы отнимают много времени, проверить качество исходных данных и заранее договориться о критериях, по которым будет оцениваться эффект.
Неравномерность расходов — это не только финансовый вопрос. Для внедрения ИИ нужны компетенции и возможность сопровождения решения после запуска. Организациям важно понимать, какие данные использует система, кто проверяет ее ответы и что делать в случае неверных результатов. В противном случае эксперимент может остаться лишь красивой демонстрацией, не изменив повседневную работу.
Таким образом, для регионов важно не только объем вложений, но и способность запускать небольшие, полезные и измеримые проекты. Если конкретная задача решается быстрее и сотрудники меньше занимаются рутинной работой, это уже является практическим результатом. Следующий шаг заключается в оценке достигнутого результата, обучении сотрудников и решении вопроса о возможности распространения успешного опыта на другие процессы.
В заключение, можно сказать, что общий рост расходов на ИИ в России демонстрирует растущую заинтересованность организаций в этих технологиях. Однако география этих вложений подчеркивает, что технологический переход происходит с разной скоростью. Для Хакасии отсутствие опубликованной отдельной суммы не является основанием для выводов о полном отсутствии внедрений, но и не позволяет объявить регион лидером или аутсайдером без конкретных данных. Более важно сосредоточиться на специфических задачах, компетенциях и измеримых результатах, которые, как мы надеемся, будут чаще представляться в публичном пространстве.