53% компаний региона заявляют об ИИ в production. Но главный тест начинается сейчас

53% компаний региона заявляют об ИИ в production. Но главный тест начинается сейчас

Компании Центральной Азии и Кавказа сообщают об использовании искусственного интеллекта в production более чем вдвое чаще глобальной выборки. Данные KPMG показывают второй, менее заметный процесс: внедрение технологий уже опережает способность компаний управлять ими, масштабировать их и считать экономический эффект.

В Euronews вышел материал о том, как компании Центральной Азии и Кавказа внедряют искусственный интеллект.

В его основе — KPMG Tech Report 2026: AI, Technology and Governance: Central Asia and the Caucasus и комментарии компаний региона.

Главная цифра действительно впечатляет:

53% компаний региона заявили, что уже используют ИИ в production с измеримым эффектом.

Глобально — 24%.

Кроме того, 79% ожидают, что ИИ станет одним из ключевых источников конкурентного преимущества в ближайшие два года.

53% — сильная цифра, но её важно правильно читать

В исследовании участвовали более 70 компаний Центральной Азии и Кавказа. Euronews уточняет: 40 респондентов представляли Кавказ и 32 — Центральную Азию. Отдельные графики KPMG рассчитаны на выборке n=70.

Для глобального сравнения использовались ответы 2 500 IT-руководителей из 27 стран.

Есть и ещё одна существенная оговорка.

Константин Аушев, партнёр и руководитель Technology Practice KPMG Caucasus and Central Asia, отмечает в комментарии Euronews, что часть респондентов региона могла трактовать понятие production достаточно широко — включая, например, отдельные текстовые и голосовые боты.

Поэтому показатель 53% правильнее воспринимать прежде всего как сигнал направления: компании региона действительно очень активно переводят AI-решения из экспериментов в реальную работу.

Это ещё не означает, что у половины бизнеса уже произошла полноценная AI-трансформация процессов.

Возникает первый важный вопрос: насколько глубоко ИИ меняет сам бизнес-процесс?

Одно дело — добавить AI-ассистента в существующий workflow.

Другое — перестроить вокруг ИИ весь процесс: от поступления данных до принятия решения и конечного результата.

Исследование эту границу пока почти не показывает.

Почему регион движется быстрее

Одна из причин — культура эксперимента.

44% компаний региона выбирают proactive experimentation против 21% глобально.

Ещё 43% ориентируются на rapid but selective adaptation против 36% в мире.

По словам Аушева, несколько лет назад внедрение ИИ в регионе напоминало «броуновское движение»: компании соревновались количеством AI use cases.

Сейчас подход становится более избирательным. Компании постепенно начинают различать, где ИИ действительно создаёт ценность, а где его использование остаётся экспериментом.

Помогает и накопленная цифровая база.

У многих крупных компаний уже есть ERP, CRM, цифровые каналы, корпоративные данные и опыт интеграции различных систем.

Поэтому следующий технологический слой — ИИ — подключать значительно проще.

Казахстан: от контакт-центра до собственных AI-агентов

Euronews приводит два показательных примера.

В АО «Казахтелеком» искусственный интеллект с середины 2025 года используется в клиентском сервисе и контакт-центрах, закупках, HR, финансах, работе с нормативными документами и других функциях.

Модель при этом смешанная.

Центральная команда отвечает за платформу, безопасность, качество и сложные продукты.

Для более локальных задач сотрудники могут самостоятельно создавать AI-агентов через корпоративную платформу без навыков программирования.

Другой пример — Business & Technology Services (BTS), IT-компания в составе Eurasian Resources Group (ERG).

Там computer vision используется для контроля состояния оборудования на горнодобывающих объектах, а AI-инструменты помогают при обработке геологических отчётов.

Внутренние показатели BTS показывают важное различие между двумя волнами искусственного интеллекта.

Около 80% пилотов классического машинного обучения и computer vision доходят до production.

У генеративного ИИ — около 10%.

Это одна из самых содержательных цифр всей истории.

Она показывает, что промышленная ценность ИИ сегодня далеко не исчерпывается LLM и чат-ботами.

Во многих задачах зрелые технологии машинного обучения и компьютерного зрения пока значительно проще довести до устойчивого производственного результата.

Внедрение опережает управление

Теперь посмотрим на обратную сторону 53%.

Формализованная AI-стратегия есть только у 34% компаний региона против 76% глобально.

Cross-functional AI governance — у 25% против 69%.

А централизованный подход к управлению цифровыми инициативами используют всего около 1% компаний региона.

Получается необычная картина: внедрение уже идёт быстро, а формальная система управления ещё только догоняет.

У децентрализации есть очевидное преимущество — она позволяет быстрее запускать эксперименты.

Но KPMG указывает и на обратный эффект: при масштабировании управление архитектурой, данными, ответственностью и рисками усложняется.

Возможно, это и есть главный вывод исследования.

Первый этап освоения ИИ регион проходит очень быстро. Второй будет значительно сложнее.

Теперь компаниям нужно научиться превращать десятки успешных локальных решений в единую систему:

• архитектура;

• доступ к данным;

• безопасность;

• ответственность;

• мониторинг;

• правила использования;

• контроль стоимости;

• измеримый бизнес-эффект.

Где скорость начинает давать сбой

Первые признаки уже видны.

Около 50% компаний региона не отслеживают системно ценность своих IT-инициатив.

Столько же — около 50% — признают, что AI-стратегия буксует именно на этапе масштабирования.

Есть и ещё один риск — technical debt.

Компании региона направляют на поддержку существующих систем около 21% IT-бюджета.

Глобально — примерно 34%.

То есть регион активно инвестирует в новые решения, но сравнительно меньше ресурсов направляет на обслуживание уже существующей технологической базы.

Это не обязательно проблема сегодня.

Но по мере увеличения количества AI-систем цена архитектурной сложности может начать быстро расти.

Получается важный сдвиг.

До сих пор главный вопрос звучал так: «Можем ли мы внедрить ИИ?»

Следующий вопрос гораздо сложнее: «Можем ли мы безопасно масштабировать его на всю компанию и доказать, что он создаёт экономическую ценность?»

А где экономика?

Исследование оставляет один из самых интересных пробелов.

Компании говорят об «измеримом эффекте».

Но какой именно эффект имеется в виду?

Снижение трудозатрат? Рост производства? Сокращение простоев? Меньше ошибок? Сокращение численности? Рост выручки? Или возможность тем же количеством сотрудников выполнять значительно больший объём работы?

Есть и второй вопрос: как именно считается экономика AI-проекта после масштабирования?

Стоимость модели — только одна часть расходов. Есть ещё: инфраструктура, интеграции, подготовка и хранение данных, информационная безопасность, мониторинг, сопровождение, обучение сотрудников, постоянное обновление моделей и решений.

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