Искусственный интеллект перешел от экспериментальных пилотов к стандартному инструменту повседневного бизнеса. Согласно глобальному опросу McKinsey State of AI, в 2025 году 88% организаций заявили, что используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, против 78% годом ранее.

Это внедрение распределено по экономике неравномерно. Разработчики ПО, банки, врачи, юристы, журналисты, ритейлеры и производители сталкиваются с разными издержками, нормативными условиями и рисками, и данные опросов отражают эти различия. В этом обзоре рассматриваются последние цифры по каждому сектору.

Поскольку данные получены из отдельных опросов с разными методами, совокупностями респондентов и вопросами, их не следует воспринимать как точное параллельное сравнение. Тем не менее они ясно показывают, где использование ИИ зашло глубже всего, а где оно по-прежнему ограничено.

Общая статистика внедрения ИИ в бизнесе

Stanford AI Index 2026, опирающийся на глобальный опрос McKinsey State of AI, установил, что в 2025 году 88% организаций использовали ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Для сравнения: в 2023 году этот показатель составлял 55%, а в 2024 году — 78%.

Генеративный ИИ рос еще быстрее. Регулярное использование организациями выросло с 33% в 2023 году до 71% в 2024 году и 79% в 2025 году, при этом более половины респондентов сообщили, что ИИ применяется как минимум в трех бизнес-функциях.

Однако использовать ИИ в одной области — не то же самое, что перестроить вокруг него всю компанию. Stanford установил, что в 2025 году внедрение ИИ-агентов оставалось на уровне однозначных чисел почти во всех бизнес-функциях. Это делает 2026 год переходным, когда первая волна ИИ-ассистентов уступает место второй волне более самостоятельных ИИ-агентов.

Внедрение ИИ по отраслям вкратце

Каждая цифра внедрения, приведенная в этой статье, взята из отдельного опроса другой совокупности респондентов с другими вопросами и методами. Вместе они показывают, что ИИ больше не ограничивается технологическими компаниями. Он стал частью повседневной работы во многих секторах экономики. В следующих разделах приводятся цифры, сценарии использования и проблемные точки по каждой отрасли.

Статистика ИИ в финансах и банковском деле

Финансовый сектор использовал машинное обучение за годы до бума генеративного ИИ. Банки, страховщики и платежные компании давно применяют его для выявления мошенничества, кредитного скоринга, проверок на отмывание денег, трейдинга и управления рисками. Генеративный ИИ теперь внедряется в клиентский сервис, комплаенс, исследования и разработку ПО.

Совместный опрос Банка Англии и Управления по финансовому надзору (FCA) показал, что 75% опрошенных финансовых компаний Великобритании уже используют ИИ, а еще 10% планируют внедрить его в течение трех лет. В 2022 году доля использующих ИИ составляла 58%. Внутри сектора внедрение неравномерно: страховщики и международные банки сообщают о самых высоких показателях.

Где финансы применяют ИИ

Медианная компания сообщила примерно о девяти сценариях использования ИИ; компании ожидают, что это число вырастет до 21 в течение трех лет. Крупные международные банки уже сообщают о медиане, близкой к 49.

Операции и IT составляют наибольшую долю заявленных сценариев использования — около 22%, далее следуют розничный банкинг (около 11%) и общее страхование (около 10%). Базовые модели — крупные системы, лежащие в основе генеративного ИИ, — составляют 17% сценариев использования.

Финансы остаются одной из самых зрелых отраслей для ИИ, однако компании проявляют осторожность в решениях с высокой отдачей, поскольку ошибки в кредитовании, трейдинге, страховании или комплаенсе влекут значительные финансовые и юридические издержки.

Статистика ИИ в здравоохранении

Здравоохранение традиционно медленнее внедряет новые технологии, потому что ошибки могут навредить пациентам, но использование ИИ быстро растет. Американская медицинская ассоциация (AMA) установила, что доля врачей, использующих ту или иную форму медицинского ИИ, выросла с 38% в 2023 году до 66% в 2024 году — прирост на 28 процентных пунктов за один год.

К распространенным применениям относятся медицинские записи, коды биллинга, сводки приемов, планы лечения, выписные инструкции, перевод и сообщения пациентам. Некоторые врачи также используют ИИ для поддержки диагностики и радиологии.

Главный драйвер — бумажная работа. Врачи тратят много часов на документирование, а инструменты ИИ-транскрипции могут прослушивать прием и составлять черновик клинической записи, снижая эту нагрузку. Для пациентов изменения пока в основном административные — записи, сводки и сообщения, — тогда как диагностика остается задачей, которую ведут люди, а ИИ играет лишь вспомогательную роль.

Врачи видят пользу, но требуют гарантий

Около 68% опрошенных врачей заявили, что ИИ дает хотя бы некоторые преимущества их практике, но эта поддержка была обусловлена. Большинство хотели четких гарантий перед более широким использованием.

Требования к точности в медицине выше, чем в большинстве бизнес-задач. Ошибка в маркетинговом слогане — неудобство; ошибочный диагноз может быть опасен. По этой причине проверка человеком, вероятно, останется центральной.

Статистика ИИ в юриспруденции

Юридическая работа связана с огромными объемами текста, что сделало ее ранним кандидатом для генеративного ИИ. Инструменты могут искать судебную практику, проверять договоры, резюмировать документы, составлять меморандумы, сравнивать условия и поддерживать раскрытие информации, и в результате внедрение быстро растет.

Thomson Reuters установил, что использование генеративного ИИ в юридических организациях выросло с 14% в 2024 году до 26% в 2025 году. Личное использование опережает официальное корпоративное: среди специалистов в области права, налогообложения, рисков и госсектора 41% заявили, что используют публичные инструменты вроде ChatGPT, а 17% — отраслевые генеративные ИИ-системы.

Юридические фирмы переходят от тестирования

Исследование Thomson Reuters 2026 года указывает на сдвиг в дискуссии. Вопрос уже не в том, использовать ли ИИ, а в том, как быстро перестроить работу вокруг него. Более трех четвертей опрошенных высокорейтинговых юристов заявили, что в их фирме есть ИИ-стратегия.

Давление растет. Около 38% сотрудников юридических фирм сообщили о финансовом давлении, побуждающем быстрее действовать в области ИИ, а 32% корпоративных юристов заявили, что пересматривают отношения с фирмами, не продемонстрировавшими ценности, создаваемой ИИ.

ИИ может также поставить под сомнение биллинг по часам. Если система выполняет часы проверки документов за минуты, клиенты могут не захотеть платить за время, что подтолкнет фирмы к ценообразованию на основе ценности.

Проблемой остается управление. Thomson Reuters установил, что 34% сотрудников юридических фирм использовали ИИ-инструменты, не одобренные их фирмами.

Статистика ИИ в разработке ПО

Разработка ПО — это область, где генеративный ИИ наиболее глубоко встроен в повседневную работу. Опрос разработчиков Stack Overflow 2025 года показал, что 84% разработчиков используют или планируют использовать ИИ-инструменты против 76% годом ранее. Среди профессиональных разработчиков 51% используют ИИ-инструменты каждый день.

Разработчики используют ИИ для написания кода, объяснения незнакомого кода, поиска багов, написания тестов, создания документации и конвертации кода между языками. Такие инструменты, как GitHub Copilot, ChatGPT и Claude, стали обычным делом.

Высокое использование, низкое доверие

Активное использование не равно сильному доверию. Stack Overflow установил, что 46% разработчиков не доверяют точности результатов ИИ против 33%, которые доверяют. Лишь 3% заявили о высоком доверии.

Главная жалоба касается ответов, которые почти правильные, но не совсем: 66% респондентов назвали это источником раздражения. Еще 45% заявили, что исправление кода, написанного ИИ, часто занимает больше времени, чем ожидалось.

Разработчики осторожны с ответственными задачами: около 76% не планируют полагаться на ИИ в развертывании и мониторинге, а 69% не планируют активно использовать его для планирования проектов. ИИ выступает в роли копилота, а не замены.

ИИ-агенты в разработке ПО

ИИ-агенты остаются менее распространенными, чем базовые ассистенты. Stack Overflow установил, что 52% разработчиков либо не используют агентов, либо остаются с более простыми ИИ-инструментами, а 38% не планируют их внедрять. Среди разработчиков, использующих агентов, около 70% заявили, что агенты сократили время на задачи, а 69% отметили рост продуктивности. Код проще тестировать и проверять, чем многие реальные задачи, что объясняет ранний интерес отрасли.

Статистика ИИ в медиа и журналистике

Медиа представляют одновременно большую возможность и проблему доверия. ИИ может обрабатывать транскрипцию, перевод, заголовки, резюме, анализ данных, проверку фактов и персонализацию, а также создавать тексты и изображения.

Исследование Reuters Institute, охватившее 1 004 британских журналистов, показало, что 56% используют ИИ в работе как минимум раз в неделю, еще 27% — реже. Лишь 16% заявили, что никогда не использовали ИИ для журналистских задач, и около 27% используют его ежедневно хотя бы для одной задачи.

Издатели сосредоточены на закулисных задачах

Медиа-руководители больше всего интересуются эффективностью. Среди издателей-респондентов 96% заявили, что автоматизация закулисных процессов будет важна. Далее следуют персонализация и рекомендации (80%), создание контента (77%), сбор новостей (73%), программирование (67%) и коммерческое использование (63%).

Некоторые издатели уже используют ИИ для переработки или дистрибуции материалов в масштабе, но отношение аудитории ограничивает эти возможности. Reuters Institute установил, что лишь 12% потребителей comfortable с новостями, полностью созданными ИИ, при этом доверие росло, когда человек оставался у руля. Полностью созданные людьми новости получили наибольшую поддержку — 62%.

Для читателей это означает, что след ИИ в новостях, скорее всего, проявится в менее заметной работе — транскрипции, переводах, резюме и анализе данных, — а не в полностью автоматизированных материалах. Эти результаты указывают, что мейнстрим-журналистика, вероятно, будет ИИ-ассистированной, а не написанной ИИ.

Статистика ИИ в ритейле

Ритейл-ИИ давно вышел за рамки рекомендаций товаров и теперь охватывает выявление мошенничества, ценообразование, инвентарь, прогнозирование спроса, клиентскую поддержку, маркетинг, цепочки поставок и работу магазинов.

Deloitte Global Retail Outlook 2026 обнаружил широкое использование ИИ в ключевых функциях. Лидируют выявление мошенничества и кибербезопасность: 64% опрошенных ритейлеров уже используют там ИИ, и ожидается рост в течение следующих 12 месяцев. Еще 41% ритейлеров ожидает добавить ИИ-видимость цепочек поставок, а 38% планируют внедрить оптимизацию цен и промоакций.

Агентские покупки могут стать следующими

Ритейл может стать одной из первых отраслей, почувствующих влияние ИИ-агентов. Покупатель может попросить агента найти кроссовки дешевле €150, сравнить отзывы и цены и купить лучшую пару. Это сместит влияние от поисковых систем и сайтов ритейлеров к ИИ-посредникам.

Deloitte установил, что около 68% ритейл-респондентов ожидают использовать агентский ИИ для важных операционных или корпоративных задач в течение 12–24 месяцев. ИИ-реферальный трафик уже значим для некоторых ритейлеров, и со временем он может изменить продуктовое открытие и рекламу.

Статистика ИИ в производстве

Производство отличается от разработки ПО и юриспруденции тем, что ИИ должен работать с физическим оборудованием. Распространенные применения включают предиктивное обслуживание, компьютерное зрение, контроль качества, планирование производства, робототехнику, цифровые двойники и экономию энергии.

Развертывание сложнее. Разработчик ПО может быстро предоставить ИИ-инструмент тысячам сотрудников; производителю, возможно, придется подключить ИИ к машинам возрастом 10, 20 или 30 лет.

Большинство производителей не достигли полного масштаба

McKinsey опросил более 100 операционных директоров производителей с годовой выручкой свыше $1 млрд. Около двух третей заявили, что их работа с ИИ находится на стадии исследований или точечного внедрения, и лишь 2% сообщили, что ИИ полностью интегрирован в операции.

Планы расходов тем не менее велики. Около 93% планируют в течение следующих пяти лет тратить более 1% себестоимости на цифровизацию и ИИ, а почти треть ожидает тратить не менее 5%.

Передовые заводы показывают другую картину

Глобальная сеть маяков Всемирного экономического форума отслеживает ведущие заводы. К 2026 году она включала более 220 площадок, и ИИ с машинным обучением фигурировали примерно в 62% ключевых сценариев использования на этих площадках. Доля генеративного ИИ среди ведущих решений выросла с 9% в 2024 году до 23% в 2025 году. Традиционное машинное обучение отвечает за прогнозирование и оптимизацию, тогда как генеративный ИИ помогает работникам общаться с машинами, создавать инструкции и находить корпоративные знания.

Физический ИИ и робототехника

Deloitte Manufacturing Outlook 2026 установил, что 9% производителей используют физический ИИ, а 22% ожидают внедрить его в течение двух лет. Физический ИИ охватывает роботов, действующих более гибко, а не повторяющих фиксированное движение. Такие машины могут перемещать грузы, инспектировать заводы, сортировать детали и работать в меняющихся условиях. Производство может оказаться отраслью, где ИИ окажет наибольшее влияние на физический выпуск.

Какие отрасли лидируют во внедрении ИИ?

Идеального рейтинга не существует, поскольку опросы измеряют разные вещи. Однако из данных можно сделать некоторые общие выводы.

Разработка ПО демонстрирует наиболее глубокое индивидуальное использование: при 84% разработчиков, использующих или планирующих использовать ИИ, и половине профессионалов, использующих его ежедневно, ИИ-инструменты кодирования близки к стандартному оснащению.

Финансы демонстрируют самую зрелую институциональную практику: около трех четвертей финансовых компаний Великобритании используют ИИ, а показатели среди страховщиков и международных банков превышают 90%.

Здравоохранение быстро растет для сферы с высокой ценой ошибки: использование ИИ врачами выросло с 38% до 66% за год, несмотря на строгие правила безопасности и приватности.

Право быстро меняется по мере совершенствования специализированных инструментов. Медиа показывают высокое профессиональное использование, но низкий комфорт потребителей с автоматизацией. Ритейл применяет ИИ во многих операциях, тогда как производство отстает, поскольку ИИ должен подключаться к машинам и цепочкам поставок.

От ИИ-ассистентов к ИИ-агентам

Следующий сдвиг может произойти от ИИ, отвечающего на вопросы, к ИИ, выполняющему действия. Сегодня человек пишет запрос, читает ответ ИИ и принимает решение. В рабочем процессе агента человек ставит цель, ИИ планирует и использует ПО для выполнения задачи, а человек проверяет результат.

Примеры могут включать ИИ, проверяющий транзакции на мошенничество в финансах, или ИИ, резюмирующий записи и записывающий на анализы в здравоохранении. В праве он мог бы проверять тысячи документов и составлять анализ дела. В разработке ПО — находить баг, писать исправление и отправлять его на проверку.

Stanford установил, что внедрение агентов оставалось на уровне однозначных чисел в большинстве бизнес-функций в 2025 году, хотя раннее использование уже заметно в разработке ПО и других технологически насыщенных областях.

Препятствия для внедрения ИИ

Несколько проблем повторяются во всех отраслях. Одна из них — точность: ИИ-модели могут уверенно утверждать неверную информацию, что наиболее критично в медицине, финансах и праве.

Другая — приватность данных. Компании не могут загружать конфиденциальные клиентские, пациентские или юридические данные в открытые публичные инструменты. Регулирование добавляет ограничений, поскольку решения ИИ в регулируемых сферах должны соответствовать существующим правилам.

Интеграция часто оказывается самой сложной частью. Задача не столько в получении модели, сколько в связке с базами данных, ПО и рабочими процессами, а персонал должен знать, когда ИИ не следует доверять.

Пробелы в управлении распространены. Thomson Reuters установил, что 34% сотрудников юридических фирм использовали несанкционированные ИИ-инструменты, а его исследование профессиональных услуг 2026 года показало, что лишь 18% специалистов заявили, что их организации отслеживают возврат инвестиций в ИИ, а 40% не знали, делает ли это их организация.

Инвестиции в ИИ и рынок труда

Stanford AI Index показывает масштабы денег. Глобальные корпоративные инвестиции в ИИ достигли около $581,7 млрд в 2025 году. Частные инвестиции в ИИ составили около $344,7 млрд, а инвестиции в генеративный ИИ выросли более чем на 200% за год.

Текущие данные указывают, что ИИ изменяет части рабочих задач больше, чем устраняет целые профессии. Юрист может тратить меньше времени на поиск документов, врач — на написание записей, а журналист — автоматизировать транскрипцию.

Есть ранние признаки напряжения на начальном уровне. Stanford сообщает, что занятость среди разработчиков ПО в возрасте 22–25 лет упала почти на 20% с 2024 года. Если младших специалистов будут нанимать меньше, таким областям, как право, бухгалтерия и разработка ПО, понадобятся новые способы подготовки будущих экспертов.

Итог

Внедрение ИИ больше не является только историей технологического сектора. К 2025 году 88% опрошенных организаций использовали ИИ в той или иной части бизнеса, а 79% регулярно использовали генеративный ИИ.

Глубина использования различается по отраслям. Разработка ПО лидирует по ежедневному личному использованию — 84%. У финансов самая зрелая инфраструктура: 75% компаний Великобритании используют ИИ. Использование ИИ в здравоохранении выросло с 38% до 66% за год, а применение генеративного ИИ в праве почти удвоилось между 2024 и 2025 годами. Больше половины британских журналистов используют ИИ каждую неделю, хотя потребители предпочитают ИИ, помогающий журналистам, а не заменяющий их. Ритейлеры используют ИИ в безопасности, ценообразовании и прогнозировании, тогда как производители сталкиваются с самым сложным путем к масштабу, даже если передовые заводы показывают, что возможно.

Вопрос для большинства компаний меняется: от того, могут ли они использовать ИИ, к тому, могут ли они перестроить работу вокруг него, сохраняя точность, безопасность и подотчетность человека. Следующие выпуски регулярных опросов, лежащих в основе этих цифр — от McKinsey, Stanford, Stack Overflow, AMA, Thomson Reuters, Deloitte и Банка Англии, — покажут, выйдет ли внедрение агентов за пределы однозначных чисел и превратятся ли планы расходов производителей в развертывание в масштабе.

Источники

• Stanford AI Index 2026 Report: глобальные данные о внедрении корпоративного ИИ, инвестициях, занятости и ИИ-агентах.
• Stanford AI Index 2026: Economy: статистика внедрения и инвестиций организациями.
• Банк Англии: Искусственный интеллект в финансовых услугах Великобритании: опрос об использовании ИИ в банкинге, страховании и на финансовых рынках.
• Американская медицинская ассоциация: Двое из трех врачей используют медицинский ИИ: рост использования ИИ врачами с 38% до 66%.
• Thomson Reuters 2026 AI in Professional Services Report: использование ИИ в юридической, налоговой, бухгалтерской работе, рисках и госсекторе.
• Thomson Reuters 2025 Generative AI in Professional Services Report: данные о внедрении в юридических и профессиональных фирмах.
• Thomson Reuters Institute: Превращение ИИ-стратегий юридических фирм в практику: ИИ-стратегии, давление клиентов и изменения рабочих процессов в юрфирмах.
• Stack Overflow 2025 Developer Survey: AI: использование ИИ разработчиками, доверие и агенты.
• Reuters Institute: Внедрение ИИ британскими журналистами и их редакциями: опрос 1 004 британских журналистов о профессиональном использовании ИИ.
• Reuters Institute: Generative AI and News Report 2025: общественное отношение к ИИ в журналистике.
• Deloitte 2026 Retail Industry Global Outlook: использование ИИ в ритейл-операциях, ценообразовании, прогнозировании и цепочках поставок.
• National Retail Federation: Retail AI Trends 2025: опрос ИИ-лидеров американских ритейлеров.
• McKinsey: From Pilots to Performance, How COOs Can Scale AI in Manufacturing: опрос крупных производителей о развертывании ИИ и расходах.
• Deloitte 2026 Manufacturing Industry Outlook: умное производство, агентский ИИ и физический ИИ.
• Всемирный экономический форум: Global Lighthouse Network: использование ИИ и генеративного ИИ на передовых заводах.
• Источник: CoinCentral