Цифровая сфера — важнейший драйвер российской экономики. Об этом заявил председатель правительства России Михаил Мишустин на пленарной сессии форума «Цифровые решения» 6 октября. По данным, озвученным главой правительства, совокупный оборот цифровых компаний в 2025 году превысил 21 трлн руб., прирост составил почти 20%. «Укрепление отечественной цифровой индустрии является стратегической задачей, выполнение которой необходимо для достижения национальных целей, а также для повышения качества жизни граждан», — добавил премьер-министр.

В первом квартале 2026 года выручка IT-компаний от реализации собственных товаров и услуг выросла на 21% год к году, до 2,27 трлн руб., сообщает АНО «Цифровая экономика» по итогам мониторинга IT-отрасли. На нее пришлось около 79% совокупной выручки отрасли, что, по оценке аналитиков, говорит об усилении вклада собственных разработок и услуг в экономику сектора. При этом выручка от реализации собственных товаров и услуг и совокупная выручка IT-компаний — разные показатели: второй учитывает также доходы от перепродажи иностранного оборудования и программного обеспечения (ПО).

«Следующий этап для отрасли — не просто обеспечить независимость от зарубежных технологий, а создать условия для обеспечения цифрового суверенитета за счет комплексного развития собственных технологий, инфраструктуры и регуляторной среды», — отмечает директор по аналитике АНО «Цифровая экономика» Карен Казарян. Сегодня речь идет уже о формировании полноценной отечественной IT-экосистемы, поясняет он.

На развитие отрасли влияет рост спроса на российские решения в промышленности, финансах, телекоме и государственном управлении. Основными драйверами IT-рынка в 2026 году, по мнению Карена Казаряна, являются сразу несколько факторов: искусственный интеллект (ИИ), ПО и сервисы на его основе, собственная инфраструктура в виде облачных сервисов и дата-центров, информационная безопасность (ИБ) в части защиты цифровой инфраструктуры и данных.

Почему ИИ сегодня — главный драйвер IT-рынка

ИИ сейчас фактически задает повестку для всего рынка технологий, рассказывает партнер группы компаний Б1 Виталий Баум. По словам эксперта, компании перераспределяют IT-бюджеты в пользу трех типов проектов: внедрения ИИ-агентов в процессы, внедрения корпоративных ИИ-платформ и обеспечения безопасности при работе с внешними платформами.

Внедрение ИИ само по себе не обеспечивает экономический рывок, но становится одним из главных факторов изменения IT-рынка, считает руководитель направления «Т1 ИИ» (входит в IT-холдинг Т1) Сергей Голицын. Эффект становится заметным, когда технология встраивается в конкретные производственные и управленческие процессы, помогает повышать производительность, снижать издержки и быстрее принимать решения, констатирует эксперт.

Компании из промышленности, финансового сектора, логистики, ретейла, телекома и госсектора переходят к практическому применению ИИ и чаще всего используют его для контроля качества продукции, прогнозирования отказов оборудования, анализа документов, работы с обращениями клиентов и оптимизации процессов, отмечает Голицын.

Есть и примеры внедрения ИИ в повседневные сервисы. Например, МТС Web Services (MWS) — IT-дочка МТС — в конце 2025 года запустила пилотный проект с использованием технологии шумоподавления AI TelcoMixer, которая позволяет убирать лишний шум во время телефонного разговора, если собеседник находится в людном месте. Услуга работает для 600 тыс. абонентов Москвы и Подмосковья. А в госсекторе ИИ уже помогает правоохранителям: власти Пермского края внедрили систему распознавания лиц, которая, по данным региона, помогла раскрыть более 520 преступлений в 2025 году. Оперативность розыска выросла на 40–45%, отмечают правоохранители края.

Однако российские компании пока сталкиваются с трудностями при переходе от внедрения нейросетей к их промышленной эксплуатации. Одна из главных причин — хаотично выстроенные рабочие процессы и несистематизированные данные, объясняет руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин: «Мы видим рост потребления ИИ в конкретных задачах, но для полноценного внедрения ИИ компании будут перестраиваться вслед за технологией, и как именно — уже скоро увидим».

Одним из ключевых вопросов для ИИ-сегмента в России остается доступность оборудования и инфраструктуры. Сегодня сохраняется зависимость от зарубежных решений в области вычислительного оборудования: обучение крупных моделей и инференс (процесс, при котором уже обученная модель ИИ обрабатывает новые данные и выдает результат: ответ на вопрос, прогноз, сгенерированное изображение и так далее. — «РБК Отрасли») требуют производительных графических ускорителей (GPU), серверных компонентов и развитой инфраструктуры, отмечает Артур Самигуллин: «Вместе с тем технологический суверенитет в ИИ не сводится только к происхождению оборудования: критически важна собственная экспертиза в создании архитектур и весов моделей, подготовке данных, обучении и оптимизации инференса».

Создать полностью независимый стек — от производства чипов до создания фундаментальных моделей — сложная задача, добавляет Сергей Голицын. Более реалистичный путь — развитие собственного технологического контура: моделей, адаптированных к русскому языку и данным, вычислительной инфраструктуры и инструментов внедрения ИИ в бизнес, говорит эксперт.

Как ИИ встроен в цифровые платформы

Российские цифровые платформы перестают позиционировать ИИ как отдельный продукт — он становится слоем, на котором строятся остальные сервисы. Например, маркетплейсы используют ИИ для решения разных бизнес-задач — от поиска и рекомендаций до логистики, модерации и поддержки. Так, рекомендательные системы в Ozon анализируют около 50 млн релевантных товаров в секунду, а ML-модели (от англ. machine learning — машинное обучение. — «РБК Отрасли») ежедневно проверяют около 22 млн карточек товаров — они помогают выявлять ошибки и недопустимый контент. «Мы рассматриваем ИИ прежде всего как технологию, встроенную в существующие сервисы и процессы. Пользователь может взаимодействовать с ней через поиск, рекомендации, личный кабинет продавца, модерацию или логистические системы, не воспринимая ИИ как отдельный продукт», — говорит руководитель отдела разработки «Генеративный ИИ» Ozon Андрей Дядюнов.

В RWB (Wildberries & Russ) появился AI Office — центр компетенций, который помогает проектировать ИИ-модели как сервисы, рассказывает директор по данным компании Павел Раваев: «Мы используем как собственные разработки, так и решения с открытым кодом. В части задач используется собственная линейка больших языковых моделей (LLM) BerryLM, глубоко дообученных на русском языке и терминологии электронной коммерции». Модели этой линейки лежат в основе ИИ-помощников для продавцов, ИИ-ассистента в поиске для обработки запросов на естественном языке и функции сравнения товаров с помощью ИИ, поясняет эксперт. Однако решения по спорным проверкам, продуктовым и коммерческим вопросам принимает человек.

Если говорить о финансовой отрасли, Альфа-банк строит AI-native-модель банка (модель, в которой ИИ изначально встроен в бизнес-процессы, а не добавлен как отдельный инструмент. — «РБК Отрасли») и меняет подход к разработке продуктов, организации работы и принятию решений, говорит директор по ИИ в IT банка Святослав Соловьев. Компания развивает собственную ИИ-платформу AlfaGen, на базе которой работают внутренние ИИ-сервисы, корпоративные ассистенты и агентные системы, а также формирует собственную инфраструктуру для работы с ИИ — от GPU-мощностей до систем управления и контроля ИИ-агентов.

«ИИ берет на себя прежде всего рутинную и аналитическую работу: обработку документов и данных, поиск взаимосвязей, подготовку информации, выполнение части операций в сервисном обслуживании и решение части инженерных задач», — рассказывает эксперт, отмечая, что по некоторым направлениям сервисного обслуживания агенты выполняют до 90% операций без участия человека. По его мнению, следующим этапом развития ИИ-помощника клиента станет его интеграция с сервисами банка. При этом, поясняет Святослав Соловьев, Альфа-банк не рассматривает AI-native как модель «банка без людей».

Как импортозамещение и ИИ повлияли на разработку ПО

Выступая на форуме «Цифровые решения», вице-премьер — руководитель аппарата правительства России Дмитрий Григоренко отметил, что количество решений в реестре отечественного ПО превысило 32 тыс. Правительство поддерживает переход бизнеса на отечественные цифровые решения через отбор новых особо значимых инициатив с государственным финансированием — до 80% стоимости. Приоритет отдается проектам для базовых секторов промышленности, основанным на российских решениях с использованием искусственного интеллекта.

Российские компании находятся на разных стадиях замещения ПО, отмечает директор департамента «Заказная разработка» компании «Рексофт» Евгений Грачев. По его словам, есть организации, которые существенно продвинулись в этом вопросе и сейчас решают задачи стабилизации и развития, а есть те, кто по разным причинам находится только в начале пути.

Сфера разработки софта в России, как и многие сегменты IT-рынка, изменилась с развитием ИИ-технологий. По мнению Грачева, главным эффектом стало ускорение работы при сохранении качества: «Сегодня сервисный провайдер не только помогает своим специалистам работать с ИИ, но и во многом перестраивает весь цикл разработки ПО, включая элементы взаимодействия с командой клиента, развивает новые методологии и принципы взаимодействия в командах и помогает клиенту развиваться и работать иначе».

Разработчик встраивает ИИ-технологии в бизнес-процессы своих клиентов: например, помогает оптимизировать бэк-офис, минимизировать ошибки и работать с большим объемом информации, добавляет эксперт.

Как ИИ влияет на кибербезопасность

Российский рынок кибербезопасности адаптируется к новым вызовам, связанным с распространением ИИ. Согласно результатам исследования Б1, ГК «Солар», Ассоциации ФинТех и HiveTrace, проведенного в сентябре 2026 года (в нем участвовали около 60 российских компаний), 97% опрошенных организаций тестируют ИИ в пилотных проектах, используют его или считают значимым для бизнеса. Для 35% он входит в тройку стратегических приоритетов, для 46% служит важным элементом процессов.

Компании все активнее внедряют новые инструменты для выявления угроз и предотвращения инцидентов. По данным исследования «Контур.Эгиды», в 2026 году 26% опрошенных российских компаний уже используют ИИ для выявления внутренних угроз и утечек данных, еще 37% его тестируют.

При этом внедрение ИИ в российских компаниях опережает развитие средств его защиты. По данным совместного исследования «Лаборатории Касперского» и «К2 Кибербезопасность», безопасность ИИ входит в топ-5 приоритетов у четверти опрошенных российских компаний, но отдельный бюджет на нее выделили лишь 22%.

«Одна из главных угроз — утечка конфиденциальных данных, ее признают более 80% компаний. Среди других рисков — галлюцинации и некорректная генерация контента (67%), компрометация данных и источников знаний (54%), регуляторные риски (47%), «отравление» данных и моделей, а также неавторизованные действия ИИ-агентов (по 42%)», — подчеркивает директор центра технологий кибербезопасности ГК «Солар» Иван Вассунов.

ИИ открыл новый канал утечек данных, при котором конфиденциальные сведения передает во внешний мир сам сотрудник — например, когда финансовые аналитики загружают в публичные ИИ-сервисы закрытую отчетность, а маркетологи и HR-специалисты передают клиентские базы, рассказывает руководитель ML-разработки Positive Technologies Николай Лыфенко.

ИИ-агенты могут и самостоятельно нанести ущерб компании. «Например, летом 2025 года ИИ-агент платформы Replit при разработке приложения для сообщества SaaStr проигнорировал запрет на изменения кода и удалил рабочую базу данных, содержавшую более 1,2 тыс. записей о руководителях компаний», — рассказывает эксперт.

Хакеры могут использовать ИИ-агентов, установленных на устройствах разработчиков, для своих целей — например, заставить их найти важные файлы или конфиденциальную информацию и отправить эти данные атакующему, добавляет руководитель центра исследований технологий ИИ «Лаборатории Касперского» Владислав Тушканов: «Есть целые новые классы атак, направленных непосредственно на большие языковые модели и системы на их основе, например джейлбрейки (взломы. — «РБК Отрасли») и промпт-инъекции, против которых необходимо защищаться, особенно если приложение доступно публично, имеет доступ в интернет или работает с непроверенными и конфиденциальными данными».

В ответ на развитие киберугроз российские разработчики совершенствуют инструменты превентивной защиты, в том числе с применением самого ИИ. Например, система PT Dephaze от Positive Technologies моделирует действия злоумышленников и выявляет возможные пути атак и уязвимости инфраструктуры. В обновленной версии решения применяется ИИ для поиска учетных данных, которые могут быть использованы при атаке.

Каков экспортный потенциал российского ИИ

Представители IT-отрасли сходятся во мнении, что в России уже давно существуют компании-лидеры с успешным международным бизнесом. В текущих условиях они трансформировали свои бизнес-процессы и переориентировались на новые рынки, отмечает Карен Казарян: «Среди успешных направлений можно выделить широкий класс решений с использованием ИИ для анализа речи и изображений, которые применяют в транспорте, идентификации и медицине, а также решения в области кибербезопасности».

Экспортный потенциал есть у российских IT-продуктов в области ИБ, корпоративного ПО, облачных платформ и инструментов для разработчиков, добавляет исполнительный директор Ассоциации предприятий компьютерных и информационных технологий (АПКИТ) Николай Комлев. По его мнению, отечественный ИИ также может стать экспортным продуктом — как в виде моделей и платформ, так и в составе отраслевых решений, адаптированных под конкретный сектор. Для таких продуктов перспективными будут рынки, где востребованы локальное развертывание, защита данных, поддержка национальных языков и независимость от глобальных платформ.

Кроме того, высокий потенциал на зарубежных рынках имеют и практики применения ИИ в различных отраслях, которые показывают эффективность, считают эксперты. Такие практики могут охватывать весь спектр смежных задач: обучение, адаптацию бизнес-процессов, внедрение и сопровождение ИИ-решений, создание защищенной информационной и вычислительной инфраструктуры.