Сбербанк спрогнозировал влияние генеративного ИИ на рост ВВП России

Согласно исследованию ЦМИ «Сбербанка», генеративный ИИ может увеличить российский ВВП на 2,8–9,8% к 2030 году. Итоговый результат будет зависеть от скорости внедрения технологий. Аналитики рассматривают два сценария. В первом ИИ применяется для отдельных операций, бизнес-процессы не меняются, а рост производительности труда не превышает 1,5% в год. Во втором компании перестраивают процессы и отраслевые связи, что обеспечивает прирост выше 1,5% ежегодно. Нижняя оценка — 2,8% — соответствует первому сценарию, верхняя — 9,8% — второму.

В отчете отмечается, что российская модель развития GenAI отличается от американской и китайской. Как и в Китае, в России ИИ опирается на внутренние ресурсы и крупные экосистемы, однако внутренний рынок меньше. То, что в США и КНР обеспечивают фондовые биржи, государственная поддержка и венчурные инвестиции, в нашей стране во многом создают крупнейшие корпорации. Для достижения максимального эффекта нужно перейти от индивидуального использования ИИ к реорганизации процессов на предприятиях, и для этого одновременно необходимы четыре фактора: вычислительные ресурсы, энергоснабжение, данные и квалифицированные кадры.

Второй сценарий предполагает не просто автоматизацию рутинных задач, а перестройку отраслевых цепочек. Ключевым становится не скорость обработки запросов, а способность ИИ быть аналитическим ядром, которое перераспределяет ресурсы между подразделениями и контрагентами. Это требует от компаний готовности менять управленческие модели, где решения принимаются на основе предиктивных алгоритмов, а не только опыта руководителей. Ограничивающим фактором остается инфраструктура. Без стабильного энергоснабжения и доступа к современным вычислительным кластерам даже самые продвинутые модели не смогут работать в промышленных масштабах. При этом нехватка квалифицированных специалистов, способных адаптировать ИИ под конкретные производственные задачи, становится острее, чем дефицит самих алгоритмов.

«Практическая реализация второго сценария в России будет зависеть от того, смогут ли крупные корпорации передать свои технологические наработки среднему и малому бизнесу. Создание отраслевых стандартов и общих платформ, доступных через экосистемы, может частично компенсировать разрыв в масштабе с США и Китаем», - отмечает преподаватель Ставропольского филиала Президентской академии Карибджанян Давид.