В 2026 году ИИ используют почти 9 из 10 компаний, но самые интересные цифры начинаются там, где можно измерить деньги, время и ошибки.
Нейросети ускоряют разработку программ до 26%, помогают врачам тратить меньше времени на документы и уже отвечают почти на половину запросов в Поиске Яндекса. При этом ИИ все еще проваливает каждую третью компьютерную задачу и требует все больше электричества.
Ключевая статистика искусственного интеллекта
- ИИ используют 88% компаний.
- Вложения компаний в ИИ выросли более чем в 2 раза за год.
- ИИ повышает продуктивность разработчиков программ до 26%.
- ИИ-агенты выполняют 66.3% компьютерных задач без помощи человека.
- Дата-центры потребляют около 1.5% мировой электроэнергии.
- Более 80% старшеклассников и студентов используют ИИ для учебы.
- За месяц нейросетями пользуются 32% россиян старше 12 лет.
- Алиса AI отвечает на 42% запросов в Поиске Яндекса.
- За год зарегистрировано 362 инцидента, связанных с ИИ.
Присоединяйтесь к ✨19 000+ подписчиков в телеграм-канале Бегин (или макс-канал), где я рассказываю, как использовать ИИ в бизнесе.
Сколько россиян используют ИИ?
В России ИИ уже стал массовым инструментом. За месяц нейросетями пользуются 32% жителей старше 12 лет.
- За год месячная аудитория ИИ-сервисов в России выросла в 4 раза.
- Среди россиян 12-17 лет нейросетями пользуются 59%.
- В группе 18-24 лет ИИ-сервисами пользуются 54%.
- Алиса AI отвечает на 42% запросов в Поиске Яндекса.
- Для поиска информации ИИ используют 63% российских пользователей нейросетей.
Какой процент россиян пользуется ИИ в разных возрастных группах:
| Возраст пользователей ИИ | Месячный охват в России |
|---|---|
| Все россияне старше 12 лет | 32% |
| Россияне 35-44 лет | 35% |
| Россияне 45-54 лет | 31% |
Источники: Mediascope, ВЦИОМ, Яндекс.
Как российские компании используют ИИ
Российский бизнес чаще всего применяет ИИ для работы с изображениями и принятия решений. Компьютерное зрение используют 66% крупных и средних компаний, которые уже внедрили ИИ.
- Системы поддержки решений используют 50% российских компаний с ИИ.
- Технологии распознавания и обработки речи применяют 35.7% компаний.
- С текстом при помощи ИИ работают 35.6% организаций.
- Заказную разработку или доработку ИИ-программ выбирают 56% компаний.
- Собственные ИИ-программы создают 23% российских компаний.
Какой результат российские компании получают от ИИ:
| Результат внедрения ИИ в России | Доля компаний |
|---|---|
| Выше качество и скорость процессов | Около 50% |
| Больше доходов и клиентов | Более 33% |
| Выше производительность труда | Около 20% |
Источники: НИУ ВШЭ (1, 2), Коммерсантъ.
Что мешает бизнесу внедрять ИИ в России
Главный барьер для российского бизнеса связан с деньгами. Высокую стоимость внедрения называют проблемой 58% компаний.
- Около трети компаний не хватает подходящей ИТ-инфраструктуры для работы с ИИ.
- Примерно каждая третья организация не может найти сотрудников с нужными навыками.
- Дефицит данных мешает внедрять ИИ примерно трети российских компаний.
- Только 15% компаний сокращают штат после внедрения ИИ.
- У 63% российских компаний ИИ не влияет на число сотрудников.
Где находятся российские компании, которые уже используют ИИ:
| Регионы России | Доля компаний с ИИ |
|---|---|
| Москва и Московская область | 18.5% |
| 11 регионов с городами-миллионниками | 25.4% |
| Остальные 73 региона | 56.1% |
Источники: НИУ ВШЭ (1, 2), Коммерсантъ.
Сколько денег в мире вкладывают в ИИ?
В 2026 году компании вкладывают в ИИ больше денег, чем когда-либо. Основные расходы приходятся на модели, чипы, дата-центры и готовые решения для бизнеса.
- Число сделок, в которых ИИ-компания получила не менее $1 млрд, почти удвоилось.
- Частные инвестиции в ИИ в США достигли $285.9 млрд.
- Китай привлек $12.4 млрд частных инвестиций в ИИ.
- Частные инвесторы в США вложили в ИИ в 23 раза больше денег, чем инвесторы в Китае.
- Google потратил на развитие инфраструктуры более $150 млрд за год. В эту сумму входят серверы и дата-центры для ИИ.
Сколько компании вкладывают в разные направления ИИ:
| Инвестиции в ИИ | Годовое изменение |
|---|---|
| Корпоративные вложения | Рост более чем в 2 раза |
| Частные инвестиции | +127.5% |
| Новые профинансированные компании | +71% |
Источники: Stanford, DemandSage, Exploding Topics.
Как быстро компании и люди внедряют ИИ
В 2026 году ИИ используют 88% организаций. Нейросети уже помогают компаниям работать с документами, кодом и обращениями клиентов.
Подробные данные по отраслям и задачам есть в статье о том, как компании используют ИИ.
- ИИ набрал массовую аудиторию быстрее, чем персональные компьютеры и интернет в первые годы распространения.
- В Сингапуре нейросетями пользуется 61% населения.
- В ОАЭ ИИ использует 64% населения.
- Около трети компаний ожидают, что ИИ позволит сократить штат в течение года.
Как компании и обычные пользователи внедряют ИИ:
| Внедрение ИИ | Доля компаний или людей |
|---|---|
| Компании с ИИ | 88% |
| Компании с ИИ для контента и кода | 70% |
| Люди, которые пользуются ИИ | 53% населения |
| Внедрение ИИ-агентов | Менее 10% в большинстве функций |
Источники: Stanford, McKinsey, Forbes Advisor.
Как ИИ влияет на продуктивность людей
В 2026 году ИИ лучше всего помогает там, где результат легко проверить. Например, можно измерить число обработанных обращений, готовых текстов или завершенных задач в коде.
Практические кейсы и причины неудач мы разобрали в материале о том, почему компании возвращают людей после автоматизации.
В каких рабочих задачах ИИ сильнее всего повышает продуктивность:
| Рабочая задача | Прирост продуктивности |
|---|---|
| Маркетинговые материалы | До 50% |
| Разработка программ | До 26% |
| Клиентская поддержка | 14-15% |
| Сложные рассуждения | Эффект ниже и нестабилен |
| Начинающие сотрудники поддержки | Получают больше пользы, чем опытные коллеги |
Источники: Stanford, McKinsey, Forbes Advisor.
Как ИИ меняет мировой рынок труда
ИИ заберет часть привычных задач, но одновременно создаст новые роли. К 2030 году изменения затронут около 22% рабочих мест.
Отдельно мы собрали статистику об использовании ИИ в найме сотрудников.
- Почти 40% ключевых рабочих навыков изменятся к 2030 году.
- Пробелы в навыках называют главным препятствием для развития 63% работодателей.
- Более двух третей работодателей планируют нанимать сотрудников на роли, напрямую связанные с ИИ.
- ИИ, большие данные и кибербезопасность входят в число навыков с самым быстрым ростом спроса.
Как изменится занятость к 2030 году из-за ИИ и других крупных перемен:
| Изменение занятости | Число рабочих мест |
|---|---|
| Новые рабочие места | 170 млн |
| Исчезающие рабочие места | 92 млн |
| Чистый прирост | 78 млн |
| Работники, которым нужно обучение | 59 из 100 |
Источники: World Economic Forum, Stanford, Forbes Advisor.
На что способны современные ИИ-модели
ИИ быстро осваивает сложные тесты, но все еще ошибается в простых заданиях. Одна и та же модель может решить олимпиадную задачу и неверно определить время на часах.
- Результат лучших ИИ-моделей в сложном тесте по разным наукам вырос на 30%.
- Разработчики 6 из 10 лучших ИИ-моделей не публикуют их параметры.
- Человек правильно определяет время на аналоговых часах в 90.1% случаев.
- В профессиональных тестах по налогам, ипотеке, финансам и праву лучшие модели показывают от 60% до 90%.
Как ИИ справляется со сложными и простыми тестами:
| Тест возможностей ИИ | Результат ИИ-модели |
|---|---|
| Олимпиадная математика | Золотой результат, 35 баллов |
| Аналоговые часы | 50.6% правильных ответов |
| SWE-bench Verified | Почти человеческий уровень |
| Ошибки в популярных тестах | До 42% вопросов |
Источники: Stanford, Epoch AI, DemandSage.
Как развиваются ИИ-агенты и роботы
ИИ-агенты хорошо работают на компьютере, а роботам пока трудно действовать в обычном доме. Разрыв между цифровыми и физическими задачами остается огромным.
Подробные данные о корпоративном применении собраны в статье со статистикой ИИ-агентов.
- В тесте компьютерных задач результат ИИ-агентов примерно на 6% ниже результата человека.
- Даже лучшие агенты проваливают примерно каждую третью компьютерную задачу.
- Waymo выполняет около 450 тысяч поездок с пассажирами в неделю.
- Число поездок Apollo Go выросло на 175% за год.
Как ИИ-агенты и роботы справляются с цифровыми и физическими задачами:
| Задача для ИИ | Доля успешных попыток |
|---|---|
| Работа с приложениями в тесте OSWorld | 66.3% |
| Бытовые задачи в реальном мире | 12% |
| Перемещение предметов в виртуальном тесте RLBench | 89.4% |
| Беспилотные поездки Apollo Go | 11 млн |
Источники: Stanford, Epoch AI, DemandSage.
Сколько энергии потребляет ИИ
Новые чипы расходуют меньше энергии на одну операцию, но ИИ-задач становится все больше. Поэтому дата-центры уже потребляют около 1.5% мировой электроэнергии.
- На дата-центры приходится примерно 1.5% мирового потребления электричества.
- Энергопотребление дата-центров растет более чем в 4 раза быстрее общего спроса на электричество.
- ИИ становится главным источником прироста энергопотребления дата-центров.
- Обучение Grok 4 могло привести к выбросам 72 816 тонн CO₂-эквивалента.
- Годовое потребление воды при работе GPT-4o может превысить питьевые потребности 1.2 млн человек.
Как растет потребление электроэнергии дата-центрами для ИИ и других задач:
| Период | Потребление электроэнергии дата-центрами |
|---|---|
| Сейчас | 415 ТВт·ч |
| Прогноз на 2030 год | 945 ТВт·ч |
| Прогноз на 2035 год | 1 200 ТВт·ч |
Источники: Международное энергетическое агентство, Stanford, Exploding Topics.
Как ИИ применяют в медицине
ИИ может готовить медицинские записи и помогать с диагнозом. Врачи тратят на документы до 83% меньше времени, но многие системы еще не прошли надежную клиническую проверку.
- Автоматизация медицинских записей принесла больнице $1.12 прибыли на каждый вложенный $1.
- Большинство новых медицинских устройств с ИИ являются обновленными версиями уже одобренных продуктов.
- Только 2.4% медицинских ИИ-устройств прошли строгие испытания с участием пациентов.
- Через год работы с цифровым двойником 71% пациентов с диабетом достигли здорового уровня сахара и стали принимать меньше лекарств.
- Обзор более 500 исследований клинического ИИ показал, что только 5% работ использовали реальные клинические данные.
Как ИИ помогает врачам с документами и диагностикой:
| Задача в медицине | Результат использования ИИ |
|---|---|
| Подготовка врачебных записей | До 83% меньше времени |
| Диагностика сложных случаев | 85.5% |
| Новые разрешенные устройства | 258 |
Источники: Stanford, FDA, DemandSage.
Как ИИ используют в образовании
Ученики и студенты осваивают ИИ быстрее, чем школы успевают вводить понятные правила. Для учебы нейросети используют более 80% старшеклассников и студентов.
Начать самостоятельное обучение можно с подборки бесплатных курсов по нейросетям.
- Информатику преподают в начальной или средней школе более 90% стран.
- Число выпускников магистратуры по программам, связанным с ИИ, выросло на 17%.
- Общий набор на программы информатики в четырехлетних университетах снизился на 11%.
Как ученики, учителя и учебные заведения используют ИИ:
| Использование ИИ в образовании | Доля или изменение |
|---|---|
| Учащиеся, использующие ИИ | Более 80% |
| Школы с правилами об ИИ | 50% |
| Учителя с понятными правилами | 6% |
| Рост числа новых PhD по ИИ | 22% за 2 года |
Источники: Stanford, UNESCO, DemandSage.
Насколько безопасен ИИ
ИИ становится мощнее, но компании не всегда успевают обновлять проверки и внутренние правила. За год число зарегистрированных инцидентов выросло до 362.
Почему развитие ИИ вызывает тревогу у исследователей, объясняет Джеффри Хинтон в интервью о будущем технологии.
- За год зарегистрировано 362 инцидента, связанных с ИИ.
- Годом ранее база содержала 233 инцидента.
- Если GPT-4o подталкивают принять ложное утверждение, точность ответа падает с 98.2% до 64.4%.
- В таком же тесте точность DeepSeek R1 падает с более чем 90% до 14.4%.
- Средняя оценка прозрачности разработчиков ИИ-моделей снизилась с 58 до 40 баллов из 100.
Почему компании не успевают управлять рисками ИИ:
| Проблема при контроле ИИ | Доля компаний |
|---|---|
| Недостаток знаний | 59% |
| Недостаток бюджета | 48% |
| Нет правил ответственного ИИ | 11% |
Источники: Stanford, OECD, AI Incident Database.
Заключение
Больше всего пользы ИИ дает в задачах, где результат легко проверить. Это видно в разработке программ, работе поддержки и подготовке медицинских документов. Роботы и автономные агенты пока ошибаются намного чаще.
В России компании сталкиваются с теми же ограничениями, что и бизнес в других странах. Им не хватает денег, данных и сотрудников с нужными навыками. Поэтому внедрение стоит начинать с одной задачи, для которой можно посчитать время, расходы и качество.
Присоединяйтесь к ✨19 000+ подписчиков в телеграм-канале Бегин (или макс-канал), где я рассказываю, как использовать ИИ в бизнесе.
