мы в дзене
Еще несколько лет назад искусственный интеллект воспринимался как футуристическая технология, которая обойдет нас стороной и будет доступна лишь следующим поколениям. Однако благодаря технологическому прогрессу сегодня ИИ – это часть реальности, особенно для бизнеса, науки и даже госструктур во всем мире. В 2026 году есть даже государственные стратегии развития ИИ. Как это случилось, что уже сделано и какие перспективы ждут технологии в ближайшем будущем?
Появление искусственного интеллекта в России
Можно сказать, что история ИИ началась в 1950-х годах в СССР – тогда появились первые советские компьютеры. Логично, что после создания мощного инструмента были разработаны и первые программы для ЭВМ, которые использовались для решения задач в математике, физике и химии.
Однако многие эксперты сходятся во мнении, что первый искусственный интеллект, решающий задачи на уровне человека, появился в 1970-х. Он назывался «Интеллектика» и был разработан учеными Института кибернетики Академии наук СССР. «Интеллекту» использовали для управления космическими аппаратами – кстати, сейчас именно в этой сфере наиболее используется искусственный интеллект.
Тем не менее распад Советского Союза негативно повлиял на развитие ИИ: отсутствие финансирования погубило некоторые проекты, и они были свернуты.
Активное развитие ИИ началось только во второй половине 2010-х. В 2017 году был создан Федеральный центр искусственного интеллекта, который занимался внедрением технологий в различные сферы жизни. Развитие ИИ получило и официальную поддержку государства: в 2019 году был учрежден нацпроект «Цифровая экономика», где в том числе закладывались основы для поддержки ИИ-разработок в промышленности и медицине.
Недостаточная нормативная база как проблема перед использованием ИИ
Сегодня ИИ применяется все чаще, но использовать его возможности в полной мере сложно из-за отсутствия нормативной базы – именно на это направлена часть усилий специализированных ведомств. Известно, что в правительстве обсуждают законопроект о гибком регулировании ИИ – по задумке он не будет касаться коммерческого сектора, но будет регулировать использование в здравоохранении, образовании и так далее.
Эксперты уточняют, что при формировании законодательной базы важен гибкий подход, чтобы не ввести чрезмерные ограничения, но и не жертвовать безопасностью.
Кроме того, важно определить понятие «российские ИИ», а также утвердить права и обязанности разработчиков, ответственность за ошибки нейросетей и маркировки ИИ-контента. Чтобы это сделать, можно ориентироваться в том числе на опыт других стран (например, сейчас Китай и США приходят к окончательным правилам регулирования ИИ).
Правительство поручило Минцифры подготовить предложения по регулированию ИИ, которые будут представлены в ближайшее время. Обсуждается концепция регулирования до 2030 года с учетом принципов технологического суверенитета, человекоориентированного подхода и минимизации вреда.
Достижения российских специалистов
Тем не менее громкие примеры применения ИИ в России уже гремят не только в стране, но и в мире. Некоторым проектам только предстоит перевернуть мир. Расскажем о некоторых из них.
В образовании: ученые Тольяттинского государственного университета разработали методику оперативного сбора и анализа данных о студентах, проходящих онлайн-курсы. Система на базе ИИ позволяет собирать обратную связь, чтобы выявить пробелы и улучшить дистанционное образование уже сейчас.
В сфере безопасности: в Казани уже применяется система видеоаналитики на основе российского ИИ – с ее помощью ищут пропавших людей и преступников, находящихся в розыске.
В государственных процессах: нейросеть Gigachat собирала обращения на «Прямую линию президента» в 2026 году. Технология сортировала их по важности и направляла в ведомства, формируя новые тематические разделы по необходимости.
Сейчас российские власти обсуждают использование нейросетей в контексте выборов.
В медицине: в октябре 2025 года компания «Триколор» анонсировала выход приложения «Триколор Здоровье». Платформа объединит диагностику, профилактику и заботу о физическом и ментальном благополучии, включая модули «AI-Дерматология», «AI-Психолог» и «AI-Биомаркеры».
Перспективы ИИ: путь России в мировой гонке
Объективно Россия остается в гонке за лидерство в сфере ИИ. В 2024 году затраты компаний России на внедрение и использование ИИ составили более 203 млрд рублей, что на 39% больше показателей 2023 года.
По данным аналитиков, около 70% потенциала ИИ приходится на транспорт, логистику, банкинг, ритейл, добывающую промышленность, производство товаров и IT-отрасль.
Этот подход оценивают во всем мире. В Институте общественных наук Президентской академии сообщили, что российские языковые модели ИИ заняли весь топ-6 в инструменте для оценки SLAVA (включает 14 000 вопросов по истории, обществознанию, политологии, географии и национальной безопасности).
Исследование «Яков и Партнеры» провело опрос среди технических директоров 100 крупнейших компаний России в 15 индустриях и выяснило, что более 40% компаний уже внедряют ИИ-решения в различные функции.
Крупные организации уже автоматизируют рутинные процессы с помощью ИИ-агентов и будут продолжать это делать ради оптимизации. Но не стоит бояться повсеместного сокращения, ведь в оценке действий и последствий человеческая экспертиза станет определяющей.
Среди трендов 2026 года – «облегчение» моделей. В Китае уже представили облегченную версию DeepSeek-Lite: качество ее ответов сопоставимо с мини-версиями американского конкурента производства OpenAI, а стоимость запуска снижена на 76%. В России «облегчением» ИИ занимается AvitoTech, которая представила модель A-vibe для работы с текстами объявлений, поиска и диалоговых сценариев.
Одним из вызовов остается разрыв между скоростью развития ИИ и готовностью компаний встроить его в реальные процессы. Поэтому одним из вопросов станет возможность выстроить экономически оправданный и контролируемый контур ИИ.
Разумеется, для усиления позиций и разработок необходим кадровый резерв. Эксперты предполагают, что в скором времени тренд на обучение ИИ-специалистов только возрастет. Кроме того, следует ожидать углубление образовательных программ по ИИ и создание условий для масштабирования уже существующих и новых моделей и сервисов.
Фото: «Триколор», Unsplash
