ИИ становится массовой практикой для российского бизнеса, по мнению аналитиков UserGate
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ИИ становится массовой практикой для российского бизнеса, по мнению аналитиков UserGate ИИ становится массовой практикой для российского бизнеса, по мнению аналитиков UserGate
UserGate, российский разработчик решений в области информационной безопасности, изучил масштабы внедрения ИИ-инструментов и барьеры, сдерживающие их распространение. Компания провела аналитическое исследование в январе 2026 года. В опросе приняли участие 335 топ-менеджеров российских компаний с выручкой не менее 100 млн рублей в год.
В результате были получены данные, подтверждающие, что подавляющее большинство российских компаний уже внедрило инструменты на базе ИИ в бизнес-процессы либо планирует сделать это в ближайшее время.
В 97% компаний, где работают респонденты, уже используют решения на основе ИИ, проводят пилотные проекты либо собираются приступить к внедрению в обозримом будущем. Наиболее частотные сценарии применения связаны с генерацией отчётов и аналитики (42%), оптимизацией сетевой инфраструктуры (38%), анализом больших массивов логов (37%), ускорением расследований инцидентов (35%) и повышением эффективности Help Desk-служб (32%). Это говорит о том, что ИИ чаще всего используется для повышения операционной эффективности и усиления функций безопасности.
При этом в крупнейших компаниях Enterprise-сегмента анализ больших массивов логов заметно более востребован — его указали более 60% респондентов. В сегменте среднего бизнеса на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%), что отражает различие в масштабах ИТ-ландшафта и приоритетах автоматизации.
В 7% компаний пока не рассматривают внедрение ИИ. Главными барьерами остаются неясность его ценности (54%) и неопределённость рисков (38%). В числе препятствий также были упомянуты отсутствие чёткого распределения ролей и ответственности (29%), ограниченность бюджетов (29%) и нехватка экспертизы (17%). Эти результаты показывают, что дальнейшее распространение ИИ будет зависеть в том числе от понятности моделей применения и управляемости процессов внедрения, а также от роста экспертизы.
Отдельный блок исследования был посвящён оценке технологий, которые, по мнению респондентов, окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и технологии машинного обучения: их назвали около 50% представителей коммерческого и государственного сегментов. При этом даже компании, которые пока осторожно относятся к практическому внедрению ИИ из-за рисков и неопределённой ценности, уже рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации кибербезопасности в среднесрочной перспективе.
«Исследование показывает, что искусственный интеллект уже используется бизнесом в прикладных, в первую очередь — операционных и защитных, сценариях. При этом ожидания рынка в отношении ИИ и машинного обучения опережают практику: компании видят в этих технологиях один из ключевых факторов влияния на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев, даже если пока не готовы к их масштабному внедрению. Дальнейший эффект будет определяться зрелостью процессов, качеством данных и способностью управлять рисками», — говорит Юлия Косова, руководитель отдела стратегической аналитики UserGate.
Возврат к списку
UserGate, российский разработчик решений в области информационной безопасности, изучил масштабы внедрения ИИ-инструментов и барьеры, сдерживающие их распространение. Компания провела аналитическое исследование в январе 2026 года. В опросе приняли участие 335 топ-менеджеров российских компаний с выручкой не менее 100 млн рублей в год.
В результате были получены данные, подтверждающие, что подавляющее большинство российских компаний уже внедрило инструменты на базе ИИ в бизнес-процессы либо планирует сделать это в ближайшее время.
В 97% компаний, где работают респонденты, уже используют решения на основе ИИ, проводят пилотные проекты либо собираются приступить к внедрению в обозримом будущем. Наиболее частотные сценарии применения связаны с генерацией отчётов и аналитики (42%), оптимизацией сетевой инфраструктуры (38%), анализом больших массивов логов (37%), ускорением расследований инцидентов (35%) и повышением эффективности Help Desk-служб (32%). Это говорит о том, что ИИ чаще всего используется для повышения операционной эффективности и усиления функций безопасности.
При этом в крупнейших компаниях Enterprise-сегмента анализ больших массивов логов заметно более востребован — его указали более 60% респондентов. В сегменте среднего бизнеса на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%), что отражает различие в масштабах ИТ-ландшафта и приоритетах автоматизации.
В 7% компаний пока не рассматривают внедрение ИИ. Главными барьерами остаются неясность его ценности (54%) и неопределённость рисков (38%). В числе препятствий также были упомянуты отсутствие чёткого распределения ролей и ответственности (29%), ограниченность бюджетов (29%) и нехватка экспертизы (17%). Эти результаты показывают, что дальнейшее распространение ИИ будет зависеть в том числе от понятности моделей применения и управляемости процессов внедрения, а также от роста экспертизы.
Отдельный блок исследования был посвящён оценке технологий, которые, по мнению респондентов, окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и технологии машинного обучения: их назвали около 50% представителей коммерческого и государственного сегментов. При этом даже компании, которые пока осторожно относятся к практическому внедрению ИИ из-за рисков и неопределённой ценности, уже рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации кибербезопасности в среднесрочной перспективе.
«Исследование показывает, что искусственный интеллект уже используется бизнесом в прикладных, в первую очередь — операционных и защитных, сценариях. При этом ожидания рынка в отношении ИИ и машинного обучения опережают практику: компании видят в этих технологиях один из ключевых факторов влияния на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев, даже если пока не готовы к их масштабному внедрению. Дальнейший эффект будет определяться зрелостью процессов, качеством данных и способностью управлять рисками», — говорит Юлия Косова, руководитель отдела стратегической аналитики UserGate.
