ИИ гений, парадоксов друг. Способна ли Россия на экономическую революцию с помощью ИИ
Революционного рывка в ускорении экономики РФ с помощью ИИ эксперты не ожидают: технология станет инструментом точечной оптимизации в условиях дефицита кадров и вычислений. Ключевые задачи - обеспечение суверенитета в критических слоях и недопущение слепого доверия алгоритмам при принятии решений.
ComNews попросил экономистов и экспертов в области ИИ оценить перспективу ускорения экономического развития России с помощью ИИ, а также проанализировать риски такого "форсажа". Пока Австралия и другие страны закладывают в макропрогнозы рост производительности труда за счет искусственного интеллекта, Россия ищет ответ на вопрос иного порядка: способна ли технология дать структурную трансформацию экономики - или останется средством точечной оптимизации в условиях дефицита кадров и вычислений.
Вклад ИИ в рост ВВП, по мировым оценкам, измеряется десятыми долями - единицами процентных пунктов в год, чего недостаточно для обгона лидеров, у которых технология работает одновременно. Так оценил перспективу заместитель директора Исследовательского центра в сфере ИИ ФГАОУ ВО "Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ" (НИЯУ МИФИ) Владимир Зенин. "ИИ способен дать ускорение, но не "революционный рывок", - считает он.
По его словам, прорыв реальнее всего в цифровизации госуправления - у России сильны позиции в сфере ФНС, "Госуслуг" и банковского сектора, - и в производительности труда в отраслях с дефицитом кадров. Но наукоемкая добавленная стоимость упирается в отсутствие собственной микроэлектроники, напоминает Владимир Зенин.
Представитель пресс-службы общероссийской общественной организации "Российско-Азиатский союз промышленников и предпринимателей" (РАСПП) отметил: речь должна идти не о рывке, а о переформатировании экономики, но возможности ИИ должны закладываться в этот процесс изначально.
Более конкретные цифры приводит директор по инновациям ООО "Форктек" (Fork-Tech) Владислав Лаптев: вклад ИИ в ВВП к 2030 г. оценивается в несколько триллионов руб. при ВВП около 200 трлн руб. Нацпроект "Экономика данных" предусматривает более 1 трлн руб. инвестиций.
Не стоит ждать одномоментного рывка, уверен проджект-менеджер ПАО "Софтлайн" (ГК Softline) Кирилл Левкин. Если бизнес-процесс изначально неэффективен, нейросеть его не исправит, замечает он.
Кирилл Левкин уточнил, что структурные ограничения схожи: дефицит вычислений и оборудования, отток специалистов, слабая конкуренция, зависимость от зарубежного ПО.
Плоды ошибок трудных
"Максимальный мультипликативный эффект дадут отрасли с большими данными: финансы, логистика, энергетика, агросектор, здравоохранение и госуправление. На уровне экономики важнее не пилоты, а межотраслевые платформы данных", - указал Владимир Зенин.
По оценкам аналитика Центра экономики рынков Михаила Турчана, в 2025 г. объем рынка генеративных нейросетей достиг 126 млрд руб. - около 70% рынка ИИ объемом 180 млрд руб. Крупнейшие банки оценивают эффект от ИИ в сотни миллиардов рублей в год.
В промышленности примером стала система цифровых двойников. Эксперт автономной некоммерческой организации "Институт экономики роста имени Столыпина П.А.", член генсовета общероссийской общественной организации "Деловая Россия" Олег Николаев пояснил: цифровой двойник - виртуальная копия объекта, отражающая его состояние в реальном времени. Технологию применяют "Камаз", "Лукойл", "Росатом", "Сибур", "Северсталь" на базе российского ПО.
Появление ИИ-агентов способно снизить затраты на взаимодействие между проектированием и производством, сообщил ComNews интернет-омбудсмен, эксперт Института экономики роста имени П.А. Столыпина Дмитрий Мариничев. Он отметил, что небольшому бюро может стать доступен объем работы, для которого раньше требовалась крупная организация.
Противопоставление оптимизации и создания новых рынков ложно, сходятся опрошенные эксперты. Оптимизация дает окупаемость, но стратегическая рента возникает там, где ИИ порождает новые продукты.
Суверенитет - в критических слоях
"Особый ИИ" как автаркия нереалистичен. Реалистичен суверенитет в критических слоях - свои модели, данные, доступ к вычислениям - при использовании открытого мирового кода", - полагает Владимир Зенин. По его мнению, разумно специализироваться в нишах с преимуществами: промышленный ИИ, дешевая энергия для дата-центров, языковые модели для русского языка.
21 сентября 2026 г. произошло вполне знаковое событие: международная компания ПАО "Яндекс" открыла веса Alice AI Foundation LLM, сообщив, что модель обучена с нуля без использования чужих весов. Дмитрий Мариничев отметил по этому поводу, что дорогая исследовательская работа стала доступна другим разработчикам. "Суверенность связана со способностью поддерживать систему, а не с отсутствием заимствований", - добавил он.
Суверенный стек - собственные модели, данные, процессоры и отраслевые агенты - видит реалистичным владелец продукта "Инкоманд" ООО "Емдев" Алексей Какунин. "У России есть большие массивы отраслевых данных для создания сильных решений без одной универсальной модели", - добавил он.
Представитель пресс-службы РАСПП отметил, что языковые модели под российского потребителя уже создаются, а стратегия должна разрабатываться совместно бизнесом и вузами.
"Чтобы ИИ не латал старое, менять нужно сторону спроса - конкуренцию, защиту собственности, доступность капитала", - подчеркнул Владимир Зенин. Он добавил, что технология не заменяет институтов, а лишь усиливает те, что есть.
Советник, но не решатель. Опасности культа ИИ
Опрошенные ComNews специалисты полагают, что главные риски делегирования ИИ роли экономического советника: ошибки и галлюцинации моделей, смещения в данных, непрозрачность, размывание ответственности.
"В экономике трудно представить решение, правильное само по себе, независимо от того, чьи интересы рассматриваются", - указал Дмитрий Мариничев. "Выбор при настройке системы может восприниматься как объективный результат вычисления, хотя в нем сохраняются человеческие интересы", - отметил он.
Обязательный статус ИИ как советника, а не решателя, персональная ответственность должностного лица, независимый аудит - таков набор мер контроля по мнению Владимира Зенина. "Черного ящика" избегают раскрытием процедуры: публичными регламентами, доступом для парламента к статистике ошибок", - добавил он.
Принцип human-in-the-loop ("человек в контуре") называет оптимальным решением Владислав Лаптев: "ИИ готовит варианты, финальное решение и ответственность остаются за человеком".
Но представитель пресс-службы РАСПП предостерег, что "ИИ должен решать рутинные задачи, но не быть панацеей. Уже есть прецеденты, когда люди доверяют ИИ бизнес и не получают ожидаемого".
При этом риски опасного обожествления или даже культа ИИ Владимир Зенин считает делом вероятным: "видно карго-культовое доверие к рекомендациям машины". "Опаснее секты - ползучая ритуализация, ссылка на ИИ как на непогрешимый авторитет", - отметил он. Дмитрий Мариничев добавил, что "для веры в машинную непогрешимость системе не требуется сознание, научное отношение предполагает, что даже сильная модель может ошибаться".
Руководитель направления "Т1 ИИ" (ИТ-холдинг "Т1") Сергей Голицын отметил, что стратегические решения нельзя полностью передавать алгоритму. "Для систем, используемых в государственном управлении и критически важных сферах, необходимы аудит моделей, проверка исходных данных и возможность понять логику рекомендации", - резюмировал он.
https://www.comnews.ru/content/247484/2026-09-23/2026-w39/1008/ii-geniy-paradoksov-drug-sposobna-li-rossiya-ekonomicheskuyu-revolyuciyu-pomoschyu-ii