Использование генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в крупных промышленных компаниях в России

Использование генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в крупных промышленных компаниях в России

Об исследовании

Цель исследования

Определить уровень использования GenAI в крупных промышленных компаниях России в сравнении с крупными компаниями электронной коммерции.

Задачи исследования

• Провести анализ типов технологий GenAI, которые используют или планируют использовать компании.

• Определить сценарии применения GenAI в крупных промышленных компаниях.

• Провести анализ осведомленности об основных продуктах и решениях GenAI.

• Оценить уровень GenAI-зрелости крупных промышленных компаний.

• Сформировать критерии выбора решений GenAI.

• Выявить барьеры и драйверы внедрения GenAI.

• Сравнить использование GenAI в России с зарубежными показателями.

• Получить экспертные взгляды лидеров отрасли об идеальном представлении продукта GenAI.

Методология и контекст

Цель данного исследования — проанализировать, как GenAI используется в крупных компаниях промышленности и электронной коммерции. Настоящее исследование рассматривает текущие практики применения GenAI в бизнес-процессах крупных промышленных компаний России, критерии отбора решений, ключевые барьеры и драйверы внедрения технологии, а также прогнозируемые сценарии развития использования GenAI на горизонте 2026–2027 годов.

На основе полученных данных сформированы практические рекомендации для крупных российских промышленных компаний, стремящихся к эффективному внедрению и масштабированию GenAI. Исследование применяет комбинированный методологический подход: углубленные интервью с лидерами крупной промышленности и крупной электронной коммерции, онлайн-анкетирование руководителей, анализ открытых международных исследований о практиках использования GenAI в 2024–2025 годах, а также сравнительный анализ двух отраслей по ключевым показателям.

В исследовании участвовали несколько десятков генеральных директоров, руководителей ИТ-направления и директоров по цифровой трансформации, а также руководителей направлений развития ИИ ряда компаний из топ-200 крупнейших российских предприятий в промышленности и электронной коммерции.

Генеративный искусственный интеллект (GenAI) стремительно входит в корпоративную практику, однако подавляющее большинство крупных промышленных компаний в России остается на стадии экспериментов и пилотных проектов. Глобальные исследования указывают на значительный разрыв между количеством предприятий, тестирующих GenAI, и теми, кто получает от него измеримый бизнес-эффект.

Текущая ситуация в крупной российской промышленности

Компании, которые проводят реинжиниринг процессов с учетом возможностей GenAI, а не просто добавляют ИИ к существующим процессам, достигают успешного масштабирования с измеримыми эффектами, улучшая ключевые показатели более чем на 15%.

Парадокс массового внедрения на зарубежном рынке (без измеримой ценности):

Эффекты при успешном масштабировании (зарубежный рынок):

• на 20% — рост объема выпуска при тех же ресурсах.

• на 20% — повышение производительности сотрудников.

• на 15% — оптимизация использования оборудования и ресурсов.

Ключевые выводы по внедрению:

1. Доминирует узкий взгляд на эффекты: Более 80% компаний фокусируются на сокращении затрат, включая сокращение ФОТ. Только 10–15% компаний достигают внедрения в продуктиве с измеримым эффектом (всего 2–3 кейса реального масштабирования в основных процессах).

2. Распространен синдром «пока рано»: Компании ожидают совершенную технологию вместо применения итеративного подхода с несовершенными решениями.

3. Сложность измерения эффектов: В 70–80% случаев GenAI используется во вспомогательных процессах (HR, документооборот, юристы), где измеримые бизнес-эффекты получают единицы.

01. Использование GenAI на зарубежном рынке

Зарубежные исследования фиксируют проблему: большинство промышленных компаний застревают в состоянии экспериментирования, не переходя к реальному промышленному внедрению.

Воронка масштабирования GenAI в промышленности:

Основные барьеры для производства

Детализация барьеров:

• Дефицит компетенций: Специалисты по производству недостаточно продвинуты в вопросах управления данными и ИИ/ML.

• Качество данных: Производственные данные часто не нормализованы, плохо структурированы и хранятся в разнородных форматах.

• Сложность интеграции: Доступ к данным затруднен из-за отсутствия процессов управления данными и стандартных API.

• Неясность ROI: Затраты формируются за счет плохо прогнозируемого потребления вычислительных ресурсов, а доходы часто косвенные.

Эффекты от преодоления барьеров

Зарубежные компании, использующие системный подход, достигают следующих показателей:

• 79% компаний используют GenAI хотя бы в одной функции.

• 18% компаний отмечают прямое влияние на прибыль.

• на 20% повысилась производительность сотрудников.

• 95% пилотных проектов (в среднем по рынку) не доходят до эксплуатации, но у лидеров внедрение достигает зрелой реализации.

02. Использование GenAI в крупных промышленных компаниях России

Пять главных инсайтов

1. Скепсис по отношению к GenAI в производстве: GenAI пока решает только вспомогательные задачи. Компании скептически относятся к передаче контроля технологии в критических процессах из-за операционных рисков.

2. Недостаточная цифровая культура: Внедрению мешают не столько технологии, сколько низкая ИИ-зрелость персонала и необходимость трансформации процессов.

3. Доминирование on-premise: Из-за требований ИБ и регуляторов компании не готовы к облачным решениям и стремятся развертывать модели внутри корпоративного контура.

4. Отсутствие управления данными: Это признается первичным барьером. Без культуры и процессов управления данными масштабирование невозможно.

5. Хайп вокруг GenAI: Основной драйвер изучения технологии. Личный опыт сотрудников, тестирующих инструменты, подталкивает корпоративное внедрение.

Модель ИИ-зрелости (Strategy Partners)

Для определения уровня компаний используется пятиуровневая модель:

Текущий статус: Большинство крупных промышленных компаний в России находятся на Уровне 2 («Эксперименты»), внедряя единичные инициативы без системного подхода.

Характеристики уровней в России:

• 1. Зарождение: Отсутствуют политики, нет мониторинга публичных инструментов, нулевые инвестиции, высокие риски утечки данных.

• 2. Эксперименты: (Текущая стадия большинства) — внедрение точечных решений, начало формирования внутреннего понимания технологии.

Описание уровней зрелости GenAI

1. Зарождение: Первичное знакомство с технологией, отсутствие формальных инициатив.

2. Эксперименты: Множественные и разрозненные пилотные проекты по GenAI без четкой бизнес-логики под влиянием технологического хайпа, минимальное вовлечение топ-менеджмента, базовые инвестиции, сложности при переходе от пилотных проектов к масштабированию.

3. Систематизация: Формализованная ИИ-стратегия, начальные попытки измерения ROI, но отсутствие системной методологии масштабирования, выделенные команды, формализация процессов оценки и приоритизации пилотов.

4. Масштабирование: Систематический процесс масштабирования успешных пилотных проектов по GenAI, переход от подхода, ориентированного на технологию, к бизнес-центричному методу, систематическое обучение персонала всех уровней, управление данными.

5. Трансформация: GenAI — ядро бизнес-модели, технология интегрирована во все процессы и продукты компании, собственные отраслевые модели. Есть ИИ-компетенции во всех функциях, корпоративная ИИ-академия, единая архитектура данных, полная автоматизация MLOps, собственные вычислительные кластеры, культура экспериментов и инноваций.

Распределение компаний по уровням зрелости GenAI

Стратегическое видение и барьеры

Крупные промышленные компании в основном видят GenAI как полезный инструмент для решения точечных задач, а не как инструмент для достижения стратегических целей бизнеса.

• Для перехода GenAI на уровни «Систематизация» (3) и «Масштабирование» (4), где технология сможет принести значимые эффекты, требуется преодолеть не столько технологические ограничения, сколько организационные и культурные барьеры.

• Пока крупная промышленная компания не достигнет уровня «Масштабирование» (4), в ней будет развиваться персональное использование сотрудниками публичных ИИ-инструментов для рабочих целей, что сопровождается риском утечки корпоративных данных.

• Уровень «Масштабирование» (4) — реалистичный «потолок» для крупных промышленных компаний, где GenAI не является частью основной деятельности.

Формализация стратегии внедрения ИИ/GenAI

63% промышленных компаний формально утвердили стратегию по внедрению ИИ/GenAI.

Анализ факторов внедрения:

1. Практика против бумаги: Наличие формализованного документа не гарантирует фактическую реализацию. Ключевой фактор успеха — демонстрация бизнес-ценности, создание гибких процессов и систематическое обучение персонала.

2. Государственное участие: Высокий процент утвержденных стратегий в промышленности (63%) обусловлен большой долей госкомпаний (35%), обязанных разрабатывать документы согласно Методическим рекомендациям Минцифры России.

3. Сравнение секторов: Если не учитывать госкомпании, то доля компаний с утвержденной стратегией в частной промышленности (28%) и электронной коммерции (35%) примерно одинаковая.

4. Содержание: В госкомпаниях содержание стратегий может варьироваться от глубокой трансформации до формального соответствия требованиям регулятора.

• Управление проектами и центры компетенций Крупные промышленные компании начали формировать центры ИИ-компетенций, но пока не готовы внедрять специализированные механизмы управления GenAI-проектами.

• Проблема координации: Зачастую ИИ-координаторы формально не закреплены, а у бизнес-функций нет понимания, к кому обращаться.

• Методология: Большинство компаний полагаются на общие процессы контроля ИТ-проектов. Для GenAI необходима модификация процессов и специфические модели оценки эффектов.

Инфраструктура и информационная безопасность (ИБ)

Из-за более строгих требований к ИБ промышленные компании предпочитают GenAI-модели, развертываемые в собственной инфраструктуре.

Предпочтения по инфраструктуре (% респондентов):

1. Собственный контур: Вне зависимости от отрасли, компании нацелены на создание инфраструктуры внутри предприятия.

2. Блокировка внешних инструментов: Промышленные компании чаще вводят полный запрет и техническую блокировку внешних ИИ-инструментов.

3. Облачные решения: Редко подходят для промышленности из-за регуляторных требований.

Отношение к публичным GenAI-инструментам

Отношение коррелирует со степенью регуляторного давления:

• 79% компаний запрещают использование публичных сервисов GenAI через регламенты или блокировку.

• 17% компаний относятся нейтрально (ничего не предпринимают).

• Исключительный кейс: Создание «интеллектуального шлюза» с многоуровневой фильтрацией промптов для контролируемого доступа к облачным моделям.

Причины запрета:

• Отсутствие контроля над алгоритмами обработки данных.

• Требования регуляторов (187-ФЗ «О КИИ», 152-ФЗ «О персональных данных»).

• Внутренние политики ИБ.

• Развитие собственных on-premise решений.

Сравнение российского и западного рынков

Основные выводы:

• Российские компании не готовы к публичным сервисам из-за рисков ИБ.

• Отечественные решения (GigaChat, YandexGPT) частично компенсируют отсутствие западных вендоров через API.

• Процесс внедрения в РФ занимает больше времени из-за необходимости развития собственной инфраструктуры, а локальные решения пока могут уступать западным по возможностям.

Узнаваемость сервисов (Знание публичных решений, % респондентов)

• ChatGPT остается самым известным решением (53% промышленных компаний назвали его первым).

• GigaChat доминирует по узнаваемости среди российских моделей в промышленности.

• Китайские модели упоминаются в 53% случаев как адаптированные для развертывания в закрытом контуре.

Статус внедрения и приоритетные направления

Универсальные точки внедрения (сквозные кейсы):

• Промышленность: Преобладает реактивный подход к хайпу, инициативы разрознены, внедрения в основном во вспомогательных функциях.

• Электронная коммерция: Быстрее переходит к продуктиву, так как получает прямое преимущество в клиентских процессах.

• Эффективность: GenAI исторически наиболее эффективен в рутинных операциях с предсказуемыми данными.

...финансовых потерь по сравнению с производственными процессами.

Готовность к внедрению в основные процессы

Более 50% крупных промышленных компаний пока не готовы использовать GenAI в производственных процессах, где создается основная добавленная стоимость бизнеса. Данная ситуация связана с комплексом специфических барьеров:

1. Недостаток специалистов из промышленной отрасли с самодостаточными ИИ-компетенциями.

2. Низкий уровень цифровизации.

3. Необходимость глубокой интеграции ИИ с системами управления производством (MES, ERP, АСУ ТП / SCADA), а не просто подключение облачного сервиса.

4. Фрагментарность данных и отсутствие единого источника информации о состоянии производства.

5. Сложность определения эффективности GenAI: результаты зачастую проявляются через улучшения в косвенных показателях, а не через прямые и легко измеримые эффекты.

6. Нулевая терпимость к ошибкам: риск для жизни людей, высокая стоимость брака на выходе.

Процессы, в которых крупные промышленные компании уже используют или планируют использовать GenAI:

• Управление производственными процессами / АСУ ТП — 42%

• R&D и проектирование — 29%

Сравнение с электронной коммерцией

В отличие от промышленности, в крупной электронной коммерции почти 100% компаний используют или планируют использовать GenAI в своих основных процессах. Популярность GenAI в электронной коммерции связана со следующими факторами:

• Отсутствие опасного производства, ошибки GenAI не могут привести к критическим последствиям.

• Прямая связь между внедрением GenAI и бизнес-результатами (эффект на продажи).

• Культура быстрых итераций: возможность оперативного тестирования и получения обратной связи.

• Высокий уровень цифровизации данных, доступных через API.

Основные процессы в электронной коммерции:

• Маркетинг и продажи — 92%

• Логистика и управление цепочками поставок — 33%

Примечание: Более 80% крупных промышленных компаний не используют или не планируют использовать GenAI в логистике и управлении цепочками поставок.

Примеры реализованных проектов в крупных промышленных компаниях

• Рекомендательные системы в производстве

• Генерация технических заданий

• Генерация синтетических данных

• Интеллектуальный мониторинг технического состояния активов

• Отраслевая металлургическая LLM (Metal GPT) | | 02. ИТ-поддержка | • Маршрутизация заявок на техническую поддержку

• Корпоративный LLM-чат |

• Консультанты по хранилищам знаний

• Банк идей (база знаний)

• Промышленный LLM-чат (с данными о простоях и аналитике отказов) | | 05. Управление персоналом | • ИИ-помощник для адаптации молодых сотрудников

• HR-ассистент | | 06. Юридическое направление | • Извлечение сущностей из юридических документов

• Патентный анализ и специализированный поиск |

Критерии выбора GenAI-решений

Несмотря на различия отраслей, компании ориентируются на схожие универсальные критерии:

«Есть требования ФСТЭК. Использование только локальных решений, обязательная апробация всех программных средств и особенно тщательная валидация моделей ИИ создают существенные ограничения на внедрение и масштабирование современных технологий». > — Представитель отрасли крупной промышленности

Значительная разница в показателях «Стоимость владения» и «Точность и качество результатов» определяется разрывом в ИИ-зрелости: промышленные компании на ранних стадиях часто недооценивают издержки и менее требовательны к точности, так как применяют модели во вспомогательных функциях.

Барьеры внедрения GenAI

Прочие барьеры (отметили менее 30% промышленных компаний):

• Отсутствие бизнес-кейсов с понятным ROI.

• Низкая зрелость технологий.

• Высокая стоимость внедрения/разработки.

• Недоверие к технологиям.

• Низкая культурная ИИ-зрелость в компании.

• Сложность интеграции с корпоративными системами.

• Необходимость изменения привычных бизнес-процессов.

Драйверы внедрения GenAI

В период с 2020 по 2024 г. число промышленных предприятий, применяющих GenAI в России, выросло на 42%. Промышленность ощущает сильное конкурентное давление, видя в технологии шанс сократить издержки и повысить производительность в условиях активной цифровой трансформации.

Метрики эффективности внедрения GenAI

21% из 89% промышленных компаний, ожидающих экономию времени, рассматривают технологию через призму сокращения персонала.

«Приоритет для компаний — расширение возможностей человека с использованием ИИ/GenAI. Нет стремления к замене людей искусственным интеллектом». > — Представитель отрасли крупной электронной коммерции

Характеристики идеального GenAI-продукта для промышленности

03. Заключение

1. Консерватизм: Крупные промышленные компании видят GenAI как полезный инструмент для решения точечных задач, а не как инструмент стратегических целей.

2. Человеческий фактор: Основной барьер — люди и культура. Без обучения проекты не масштабируются.

3. Данные: Проблема системной организации данных актуальна для обеих отраслей. В промышленности её осложняют техническое наследие и фрагментированность систем.

4. Зрелость: GenAI-зрелость промышленности — 2,0 из 5 («Эксперименты»), электронной коммерции — 2,9 («Систематизация»).

5. Ловушка пилотов: Большинство промышленных компаний застревают на стадии пилотирования из-за недооценки невидимых барьеров масштабирования.

6. Стратегия: Излишний формализм при утверждении ИИ-стратегии не обеспечивает реальную трансформацию процессов.

Прогнозы использования GenAI в промышленности (2026–2027 гг.)

• Укрепление позиций российских решений: Повышение конкурентоспособности отечественных GenAI-платформ, адаптированных к нормативной базе и инфраструктуре РФ.

• Массовое пилотирование производственных ассистентов: Внедрение ИИ для поддержки рабочих процессов — от логистики до помощи специалистам в реальном времени.

• Гибридные облачные модели: Использование передовых облачных мощностей с сохранением безопасности через локальное размещение и специальные протоколы управления.

• Появление отраслевых платформ: Развитие готовых доменных моделей для промышленности, сокращающих необходимость кастомизации с нуля.

• Сдвиг от пилотных... [Конец части 3]

...перехода проектов к промышленной эксплуатации. Появление референсных кейсов промышленного масштаба за счет успешных пилотных проектов.

Рекомендации для крупных промышленных компаний

1. Организационная трансформация

• Выделить отдельный процесс управления ИИ-проектами или модифицировать текущие процессы управления проектами, адаптировав их под специфику ИИ/GenAI.

2. Оценка эффектов

• Начинать оценивать бизнес-эффекты от реализации ИИ-инициатив с этапа пилотного проекта.

• Фокусироваться не только на экономии ФОТ, но и на эффектах, которые помогут достичь новых возможностей: ускорения критичных процессов, повышения качества принимаемых решений, масштабирования экспертизы, создания конкурентных преимуществ.

3. Инвестирование в качество данных

• Улучшать управление данными и развивать культуру работы с ними до начала пилотных проектов, чтобы обеспечить точность и надежность результатов, создав устойчивую основу для масштабирования.

4. Обучение сотрудников

• Систематически обучать сотрудников разных уровней (включая специалистов производственных процессов) промпт-инжинирингу, валидации данных, информационной безопасности.

• Демонстрировать возможности и бизнес-ценность решений, чтобы снизить психологический барьер сотрудников и недоверие к технологии.

• Повышать ИИ-культуру.

5. Построение доверия к технологии через практику

• Не ждать «идеальной технологии», начинать постепенное пилотирование и внедрение GenAI в некритичные процессы.

• Выстраивать положительные референсные кейсы и демонстрировать реальную ценность технологии, чтобы получить поддержку руководства для полномасштабного внедрения.

04. Приложение

Модель ИИ-зрелости Strategy Partners может применяться как для оценки GenAI-зрелости, так и для оценки ИИ-зрелости в целом.

Модель зрелости оценивает системность и осознанность использования ИИ, позволяя определить текущее состояние, выявить точки роста и выстроить переход от разрозненных экспериментов к устойчивой управляемой ИИ-экосистеме.

Пять уровней зрелости:

1. Уровень 1: Зарождение

• Осознание потенциала.

• Хаотичные инициативы.

• Отсутствие выделенного бюджета.

2. Уровень 2: Эксперименты

• Низкая координация.

• Пилотные проекты и прототипы.

• Первые эффекты.

• Обучение на практике.

3. Уровень 3: Систематизация

• Потребность в стандартах.

• Роли и процессы.

• Единая методология.

• Управление эффектами.

4. Уровень 4: Масштабирование

• Измерение эффектов.

• Формирование команды.

• Интеграция.

• ИИ-платформа.

• Централизация управления.

• Измеримый ROI.

5. Уровень 5: Трансформация

• Устойчивые результаты.

• Переосмысление бизнес-модели.

• База знаний компании, доступная для всех ИИ-систем.

• Автономные решения.

• Стратегическая интеграция.

• Инновационная культура.

Точка перелома: Точка, где использование корпоративных ИИ-инструментов становится эффективнее персональных инструментов.

Основные критерии модели оценки ИИ-проникновения:

• Стратегия. Оценивается глубина интеграции ИИ/GenAI в стратегию и его роль как инструмента достижения бизнес-целей.

• ИИ-проекты. Определяются системность и результативность реализации ИИ/GenAI-инициатив.

• Организация. Измеряется зрелость организационной модели управления ИИ/GenAI — наличие ролей, процессов и регламентов.

• Данные. Рассматриваются качество, управляемость и уровень доверия к данным.

• Инфраструктура. Оценивается готовность техсреды поддерживать разработку, внедрение и масштабирование ИИ/GenAI-решений.

• Культура. Определяется уровень вовлеченности и готовности сотрудников применять ИИ/GenAI в повседневной работе.

Обобщенные портреты компаний для каждого из пяти уровней GenAI-зрелости

* По каждому уровню представлено обобщенное описание портретов компаний, а не жесткие критерии оценки.

05. Глоссарий

Глоссарий (1/2)

Источники: открытые источники, анализ Strategy Partners

...в которых могут вызвать серьезные социальные, экономические и экологические последствия.

Искусственный интеллект — это набор компьютерных технологий и алгоритмов, предназначенных для выполнения задач, которые традиционно требуют человеческого интеллекта, таких как обучение, логическое рассуждение, распознавание образов и принятие решений.

ФСТЭК (Федеральная служба по техническому и экспортному контролю) — Государственный орган исполнительной власти, отвечающий за контроль в области технической защиты информации, экспортного контроля, а также за защиту государственной тайны. ФСТЭК выдает разрешения (лицензии и заключения) и проводит сертификацию средств защиты информации.

СЦТ — Стратегия цифровой трансформации.

КИИ — Критическая информационная инфраструктура.

ИБ (информационная безопасность) — Комплекс мер и технологий для защиты информации от несанкционированного доступа, неправомерного изменения, обеспечивающих ее доступность для авторизованных пользователей.

Глоссарий (2/2)

Источники: открытые источники, анализ Strategy Partners

Практика «Цифровая трансформация» Strategy Partners

Практика успешно работает на рынке цифрового и ИТ-консалтинга более 10 лет. Команда объединяет профессионалов разных отраслей и специализаций с опытом оказания цифровых и ИТ-услуг.

Практика сопровождает клиентов в решении широкого круга задач, включая следующие:

• Искусственный интеллект и управление данными.

• Стратегия цифровой трансформации и ИТ-стратегия.

• Управление ИТ-процессами.

• Управление непрерывностью и кризисное управление.

Чем Strategy Partners может вам помочь

1. Оценка зрелости в применении искусственного интеллекта

Для кого: Компании, где нужно сформировать или выровнять понимание руководства о возможностях ИИ и путях его внедрения.

Что вы получите:

• Подробный отчет с оценкой готовности вашей компании к масштабированию ИИ-решений.

• Оценку текущего уровня зрелости с реалистичным сравнением с компаниями вашей отрасли.

• Карту барьеров интеграции: какие закрытые системы блокируют масштабирование.

• Диагностику культурных барьеров и сопротивления изменениям в организации.

• Конкретные рекомендации по устранению трех критических пробелов.

• Прогноз экономического эффекта с учетом специфики вашей отрасли.

2. Стратегическая сессия по искусственному интеллекту

Для кого: Компании с пилотами ИИ, которые не масштабируются, или компании, планирующие начать внедрение искусственного интеллекта.

• Общее видение руководства: как ИИ изменит вашу отрасль в ближайшие три года.

• Дорожную карту трансформации с учетом культурных и организационных особенностей компании.

• Анализ текущих процессов: что нужно менять для эффективного внедрения ИИ.

• План повышения цифровой грамотности руководителей и ключевых сотрудников.

• Стратегию управления изменениями и преодоления сопротивления.

• Список приоритетных проектов с учетом готовности организации к изменениям.

3. Оценка и сопровождение ИИ-инициатив

Для кого: Компании с портфелем ИИ-инициатив или текущими пилотными проектами, которым нужна экспертная помощь в приоритизации и сопровождении.

• Оценку и приоритизацию всего портфеля ИИ-инициатив по единой методологии.

• Экспертное сопровождение трех-пяти текущих пилотных проектов: повышение вероятности их успеха.

• Рекомендации по корректировке подходов в режиме реального времени.

• Выявление и остановку нежизнеспособных инициатив до потери значительных ресурсов.

• Дорожную карту развития портфеля: какие инициативы запускать следующими и почему.

• Экономию 30–50% ресурсов через правильную приоритизацию проектов.

4. Быстрый старт с искусственным интеллектом

Для кого: Компании на начальном этапе применения ИИ, где руководству нужна демонстрация реальной ценности технологии на практике.

• Анализ и приоритизацию десятков гипотез применения ИИ — от идей к конкретным проектам.

• Запуск трех-пяти пилотных проектов с измеримыми результатами за три месяца.

• Объективную оценку: в каких областях ИИ будет эффективен, а в каких — нет.

• Доказательство ценности технологии для руководства компании.

• Методологию выбора следующих проектов для внедрения.

• Экономию 6–12 месяцев на проектах, которые не принесли бы результата.

О компании Strategy Partners

Strategy Partners — ведущая российская консалтинговая компания. Мы помогаем командам разных отраслей быстро адаптироваться к изменениям и находить эффективные решения для достижения целей. На это работают сильнейшие консультанты, за плечами которых опыт в реальном секторе и сотни реализованных проектов.

Мы поддерживаем клиентов на любом этапе развития: анализируем рынки, создаем и внедряем стратегии, оптимизируем процессы и системы управления, готовим инвестиционные проекты к привлечению финансирования, сопровождаем сделки M&A и выход на IPO, внедряем цифровые решения и оказываем инжиниринговые услуги.

Являясь дочерней компанией Сбера, Strategy Partners открывает клиентам возможности одного из крупнейших банков России. Аналитическое направление — Research Hub Strategy Partners — позволяет отслеживать тренды и действовать на опережение. Компания на протяжении последних четырех лет входит в топ-5 в сегменте стратегического консалтинга (согласно рейтингу RAEX).

Решения, которые работают

Контакты:

• Михаил Ермилов, Управляющий партнер

• ermilov@strategy.ru

• Сергей Кудряшов, Партнер

• kudryashov@strategy.ru

Адрес и общие контакты:

• 121099, г. Москва, ул. Композиторская, д. 17

• inbox@strategy.ru

• Сайт: strategy.ru

• Telegram: t.me/strategypartners

Новости рынка, информация о мерах господдержки, исследования и комментарии экспертов в наших социальных сетях.