📎 Исследование: как компании внедряют ИИ на самом деле

Уровень использования ИИ в реальных бизнес-процессах разных компаний сегодня отличается кардинально. У одних ИИ уже системно встроен в ежедневную работу сотрудников, у других остается на уровне пилотов без доказанной эффективности.

Мы проводим исследование «ИИ в российском бизнесе». Соберем честный срез по рынку:
🟨 как компании подходят к внедрению ИИ
🟨 где застревают ИИ-инициативы
🟨 как управляют ИИ-проектами
🟨 какие направления внедрения сегодня в приоритете

Ответьте на несколько вопросов — это займет не более 5 минут. Делитесь ссылкой на опрос с коллегами, которые вовлечены в ИИ-проекты.

Результаты исследования мы обязательно опубликуем в этом канале.

☑️ Участвую!

📎 Большие данные без иллюзий: что реально движет рынком аналитики

Рынок больших данных и аналитики в России продолжает расти, но вместе с этим становится сложнее и требовательнее. Для бизнеса данные уже не просто ресурс для отчетности, а основа процессов, решений и прогнозирования.

Спросили Константина Смирнова, управляющего партнёра «ДАР» (входит в ГК «КОРУС Консалтинг»), о прогнозах развития рынка и собрали в одной публикации ключевые тренды из обзора Cnews.

1️⃣ Данные — основа управления
Это база для выстраивания бизнес-процессов, принятия решений и прогнозирования. Без качественной работы с данными уже сложно развивать аналитику, персонализацию, ИИ и киберустойчивость.

2️⃣ Рынок растет на системном спросе
Развитие сегмента поддерживают и государственная политика, и запрос бизнеса. Национальный проект «Экономика данных» задает общий вектор, а компании усиливают работу с данными как с ключевым элементом цифровой трансформации.

По экспертным оценкам, рынок решений для работы с данными в России в 2024 году составил около 433 млрд рублей, а в 2025-м приблизился к 500 млрд. Долгосрочные прогнозы сходятся в одном: к 2030 году он превысит 1 трлн рублей.

3️⃣ ИИ повышает цену ошибок в данных
Чем активнее компании внедряют ИИ-инструменты, тем выше требования к качеству данных и инфраструктуре. Данные должны быть корректными и верифицированными, иначе ИИ не ускорит работу, а лишь быстрее масштабирует ошибки.

4️⃣ От пилотов — к прагматике
Масштабируются в первую очередь те решения, которые уже доказали экономическую эффективность. Поэтому ценность сегодня создаёт сквозная аналитика, которая помогает принимать решения и прогнозировать события на уровне реальных процессов.

Рынок больших данных в России сейчас быстро взрослеет: от экспериментальной стадии к промышленной. На этом фоне попадание

«ДАР»

в ТОП‑10

крупнейших поставщиков решений для анализа данных

и рост позиций в рейтингах — не просто красивая строчка, а подтверждение, что мы умеем работать в этой новой реальности: считать экономику, тянуть большие миграции, строить платформы и закрывать дефицит компетенций у заказчиков.

5️⃣ Импортозамещение означает не перенос, а пересборку
Проекты замены аналитических систем остаются одними из самых трудоемких. Вместе с данными приходится перестраивать аналитические модели, отчетность и бизнес-процессы, чтобы новая платформа действительно работала как единая система.

6️⃣ Поэтапная миграция становится рабочим стандартом
Чтобы снизить риски, компании чаще внедряют новые платформы параллельно со старыми, синхронизируют данные и постепенно переводят нагрузку. Такой подход помогает избежать простоев и выстроить новую логику работы до полного переключения.

7️⃣ Болезненный дефицит — не в идеях, а в людях и вычислительных ресурсах
Рынку не хватает архитекторов данных и инженеров распределенных систем. Параллельно сохраняется дефицит графических ускорителей и инфраструктуры для ИИ-нагрузок. Компании вынуждены проектировать решения с оглядкой на реальные ограничения по команде и железу.

8️⃣ К 2030 году рынок станет еще более платформенным
Следующий этап развития рынка — это ИИ-агенты, интернет вещей, роботизация, распределенные вычисления, решения в реальном времени и платформенный подход к работе с данными. На практике это означает рост интереса к LakeHouse, S3-хранилищам, Kubernetes и внутренним платформам самообслуживания для команд.

👉 Полный обзор рынка больших данных и аналитических решений читайте на Cnews.