Регион компанияларының 53%-ы ЖИ-ды production-да қолданып жатыр. Бірақ басты сынақ енді басталады

Регион компанияларының 53%-ы ЖИ-ды production-да қолданып жатыр. Бірақ басты сынақ енді басталады

Орталық Азия мен Кавказ компаниялары жасанды интеллектті (ЖИ) production-да қолдану жиілігі бойынша жаһандық көрсеткіштен екі еседен астам озып тұр. KPMG деректері бойынша, технологияларды енгізу компаниялардың оларды басқару, ауқымды деңгейде кеңейту және экономикалық тиімділігін есептеу қабілетінен әлдеқайда алда.

Euronews сайтында Орталық Азия мен Кавказ компанияларының жасанды интеллектті қалай енгізіп жатқаны туралы материал жарияланды.

Материал негізінде KPMG Tech Report 2026: AI, Technology and Governance: Central Asia and the Caucasus зерттеуі және өңір компанияларының пікірлері жатыр.

Негізгі көрсеткіш шынымен де таң қалдырады:

Өңірдегі компаниялардың 53%-ы ЖИ-ды production-да өлшенетін тиімділікпен қолданып жатырмыз деп мәлімдеді.

Жаһандық көрсеткіш — 24%.

Сонымен қатар, респонденттердің 79%-ы алдағы екі жылда ЖИ бәсекелестік артықшылықтың негізгі көзіне айналады деп күтеді.

53% — күшті көрсеткіш, бірақ оны дұрыс оқу керек

Зерттеуге Орталық Азия мен Кавказдың 70-тен астам компаниясы қатысты. Euronews деректері бойынша: 40 респондент Кавказды, 32-сі Орталық Азияны білдірді. KPMG диаграммаларының бөлектері n=70 таңдама бойынша есептелген.

Жаһандық салыстыру үшін 27 елден 2 500 IT-басшының жауаптары пайдаланылды.

Тағы бір маңызды ескерту бар.

KPMG Caucasus and Central Asia серіктесі және Technology Practice басшысы Константин Аушевтің Euronews берген түсіндірмесінде респонденттердің бір бөлігі production ұғымын кеңінен түсінген болуы мүмкін — мысалы, жекелеген мәтіндік және дауыстық боттарды да қоса алғанда.

Сондықтан 53% көрсеткішін ең алдымен бағыт сигналы ретінде қабылдаған дұрыс: өңір компаниялары шын мәнінде AI шешімдерін эксперименттерден нақты жұмысқа белсенді түрде көшіруде.

Бұл кәсіпорындардың жартысында толыққанды AI-трансформация жүрді дегенді білдірмейді.

Таңдайтын алғашқы маңызды сұрақ: ЖИ өз бизнес-процесін қаншалықты терең өзгертеді?

Бір жағдай — бар workflow-ға AI-ассистент қосу.

Екінші жағдай — ЖИ негізінде бүкіл процесті қайта құру: деректер түскеннен бастап шешім қабылдауға және соңғы нәтижеге дейін.

Зерттеу бұл шекараны әлі жартылай көрсетпейді.

Неге аймақ тезірек қозғалады

Себептерінің бірі — эксперимент мәдениеті.

Өңір компанияларының 44%-ы proactive experimentation тәсілін таңдайды, жаһандық көрсеткіш — 21%.

Тағы 43%-ы rapid but selective adaptation бағытын ұстанады, әлемдік көрсеткіш — 36%.

Аушевтың айтуынша, бірнеше жыл бұрын аймақта ЖИ-ды енгізу «броундық қозғалысқа» ұқсас болған: компаниялар AI use cases санымен жарысқан.

Қазір тәсіл дәлдірек болды. Компаниялар ЖИ нақты құндылық тудыратын жерді және оның қолдануы әлі де эксперимент болып қалатын жерді біртіндеп ажырата бастады.

Жинақталған цифрлық база да көмектеседі.

Көптеген ірі компанияларда ERP, CRM, цифрлық арналар, корпоративтік деректер және әртүрлі жүйелерді интеграциялау тәжірибесі бар.

Сондықтан келесі технологиялық қабат — ЖИ — қосу әлдеқайда жеңіл.

Қазақстан: контакт-орталықтан өз AI-агенттеріне дейін

Euronews екі көрнекті мысал келтіреді.

«Қазақтелеком» АҚ-да жасанды интеллект 2025 жылдың ортасынан бері клиенттік қызмет пен контакт-орталықтарда, сатып алуда, HR-де, қаржыда, нормативтік құжаттармен жұмыс істеуде және басқа да функцияларда қолданылып келеді.

Модель бұл жерде аралас.

Орталық команда платформа, қауіпсіздік, сапа және күрделі өнімдерге жауапты.

Жергілікті міндеттер үшін қызметкерлер бағдарламалау дағдысынсыз корпоративтік платформа арқылы AI-агенттерді өз бетінше жасай алады.

Екінші мысал — Business & Technology Services (BTS), Eurasian Resources Group (ERG) құрамындағы IT-компания.

Мұнда computer vision шахталардағы жабдықтың күйін бақылау үшін, ал AI құралдары геологиялық есептерді өңдеуге көмектеседі.

BTS ішкі көрсеткіштері жасанды интеллекттің екі толқыны арасындағы маңызды айырмашылықты көрсетеді.

Классикалық машиналық оқыту мен computer vision пилоттарының шамамен 80%-ы production-ға жетеді.

Генеративті ЖИ-де бұл — шамамен 10%.

Бұл бүкіл оқиғаның ең мағыналы көрсеткіштерінің бірі.

Бұл ЖИ-дің өнеркәсіптік құндылығы бүгінде LLM және чат-боттарымен шектелмейтінін көрсетеді.

Көптеген міндеттерде машиналық оқыту мен компьютерлік көрудің кемел технологияларын тұрақты өндірістік нәтижеге дейін жеткізу әлдеқайда оңай.

Енгізу басқарудан бұрып отыр

Енді 53%-тың екінші жағына назар аударыңыз.

Ресми AI-стратегия өңір компанияларының тек 34%-ында бар, жаһандық көрсеткіш — 76%.

Cross-functional AI governance — 25%-да, әлемде — 69%.

Ал цифрлық бастамаларды басқаруға орталықтандырылған тәсілді өңір компанияларының тек шамамен 1%-ы ғана қолданады.

Көрініп тұрғандай, күрделі сурет қалыптасқан: енгізу тез жүріп жатыр, ал ресми басқару жүйесі әлі де қуып жатыр.

Децентрализацияның айқын артықшылығы бар — ол эксперименттерді тезірек іске қосуға мүмкіндік береді.

Бірақ KPMG та кері әсерді де көрсетеді: ауқымды деңгейде кеңейткенде архитектура, деректер, жауапкершілік және тәуекелдерді басқару қиындайды.

Бәлкім, бұл зерттеудің басты қорытындысы осы шығар.

ЖИ-ды игерудің алғашқы кезеңін аймақ өте тез өтуде. Екіншісі айтарлықтай қиын болмақ.

Енді компаниялар ондаған сәтті жергілікті шешімдерді бірыңғай жүйеге айналдыруды үйренуі керек:

• архитектура;

• деректерге қол жеткізу;

• қауіпсіздік;

• жауапкершілік;

• мониторинг;

• қолдану ережелері;

• құны бақылау;

• өлшенетін бизнес-әсер.

Жылдамдық қайда ілініп қалуда

Бірінші белгілер бұдан бұрын көрінеді.

Өңір компанияларының шамамен 50%-ы IT-бастамалардың құнын жүйелі түрде бақыламайды.

Соншалықты — шамамен 50% — AI-стратегиясы дәл ауқымды деңгейде кеңею кезеңінде шамадан тыс жүктелгенін мойындайды.

Тағы бір тәуекел бар — техникалық қарыз (technical debt).

Аймақ компаниялары бар жүйелерді қолдауға IT-бюджеттің шамамен 21%-ын бөледі.

Жаһандық деңгейде — шамамен 34%.

Яғни аймақ жаңа шешімдерге белсенді инвестициялауда, бірақ бар технологиялық базаны қызмет көрсетуге салыстырмалды түрде аз ресурс жұмсайды.

Бұл бүгін міндетті түрде мәселе емес.

Бірақ AI жүйелерінің саны артқан сайын архитектурлық күрделіліктің құны тез өсуі мүмкін.

Маңызды ығысу орын алуда.

Бұған дейін негізгі сұрақ былай қойылды: «Біз ЖИ енгізе аламыз ба?»

Келесі сұрақ әлдеқайда қиын: «Біз оны бүкіл компания бойынша қауіпсіз ауқымды деңгейде кеңейте аламыз ба және ол экономикалық құндылық тудыратынын дәлелдеуіміз катере ме?»

Ал экономика қайда?

Зерттеу ең қызықты бос орындардың бірін қалдырады.

Компаниялар «өлшенетін әсер» туралы айтады.

Бірақ нақты қандай әсер жатқызылып отыр?

Еңбек шығындарын азайту? Өндірістің өсуі? Тоқтаулардың қысқаруы? Қателердің азаюы? Штаттың қысқаруы? Кірістің өсуі? Немесе қызметкердің дәл сол санымен айтарлықтай үлкен жұмыс көлемін орындау мүмкіндігі ме?

Екінші сұрақ: ауқымды деңгейде кеңейтуден кейін AI жобасының экономикасы қалай есептеледі?

Модель құны — шығындардың тек бір бөлігі.

Бар招生考试: инфрақұрылым, интеграция, деректерді дайындау және сақтау, ақпараттық қауіпсіздік, мониторинг, сүйемелдеу, қызметкерлерді оқыту, модельдер мен шешімдерді үздіксіз жаңарту.

Если считать только время, которое AI-инструмент экономит сотруднику, и стоимость API-запросов, можно получить очень привлекательный ROI.

Но реальная экономика enterprise AI значительно сложнее.

В конечном счёте бизнесу важен не сам факт внедрения ИИ. Вопрос проще: компания после внедрения стала производить больше, зарабатывать больше или делать тот же объём работы с меньшими затратами?

И ещё один вопрос — безопасность

По мере распространения корпоративных AI-агентов вопрос безопасности становится частью самой архитектуры бизнеса.

Особенно если сотрудники получают возможность самостоятельно создавать агентов и подключать их к рабочим материалам.

Казахтелеком подчёркивает, что центральная команда отвечает в том числе за безопасность.

KPMG также говорит о необходимости более зрелого governance и риск-ориентированного подхода.

Но следующий уровень вопросов уже практический:

• к каким данным может обращаться агент;

• кто выдаёт ему права;

• может ли он самостоятельно совершать действия;

• как ведётся аудит;

• как контролируется работа с внешними моделями;

• что происходит при prompt injection;

• кто отвечает за ошибочное действие автономного агента.

Для чат-бота эти вопросы ещё можно было считать техническими. Для AI-агента, который способен выполнять действия внутри корпоративных систем, — уже нет.

Казахстан: доверие плюс контроль

Отдельно в исследовании выделяется Казахстан.

86% казахстанских компаний доверяют рекомендациям ИИ при принятии бизнес-решений. Это самый высокий показатель в регионе.

Одновременно 57% организаций говорят, что руководство ограничивает использование AI-инструментов сотрудниками.

А доля компаний с выраженным risk aversion составляет 28% против 17% в среднем по региону.

Получается интересная модель: высокое доверие к ИИ сочетается с высоким стремлением сохранить контроль над его использованием.

KPMG видит в этом характерную особенность казахстанского подхода: компании готовы ускоряться тогда, когда сохраняются понятные правила, контроль и ощущение управляемости рисков.

И именно эта модель может оказаться особенно важной на следующем этапе.

Следующий этап — уже про масштаб

Регион действительно показывает необычно высокий уровень внедрения ИИ.

Но преимущество следующих нескольких лет, вероятно, будет определяться уже другими вещами: насколько глубоко перестраиваются процессы, насколько безопасно работает новая архитектура и насколько точно компания умеет считать экономический результат.

Материал Euronews и отчёт KPMG Tech Report 2026 дают важную отправную точку. REAL DIGITAL планирует обратиться в KPMG с просьбой предоставить дополнительный комментарий по развитию ИИ в регионе — в частности, о том, как компании решают вопросы масштабирования, кибербезопасности и подсчёта экономического эффекта.

Подготовлено RD media

Источники

1. KPMG Tech Report 2026 — AI, Technology and Governance: Central Asia and the Caucasus

2. Euronews — Central Asia and Caucasus companies adopt AI at twice the global rate

3. KPMG Caucasus and Central Asia — дополнительные результаты исследования Tech Report 2026