Руководитель пресс-службы сервиса по поиску работы и сотрудников HeadHunter (hh.ru) Северо-Запад Мария Бузунова в своем ТГ-канале привела следующие данные. За год (c февраля 2025 по февраль 2026) количество вакансий с требованиями навыков ИИ выросло на 15% и достигло почти 16 тысяч. 65% компаний в мире уже используют искусственный интеллект для решения бизнес-задач. По прогнозам, к 2028 году ИИ-грамотность станет ключевой компетенцией для большинства профессий.
Рекордный рост вакансий с ИИ-навыками за год:
В сферах маркетинга, рекламы, искусства, развлечений, масс-медиа и PR — стабильный рост на 16% и 7% соответственно.
Где ИИ пока бессилен? Есть 2 большие группы профессий, которые ИИ в обозримом будущем не заменит:
Что будет с зарплатами? «У специалистов с ИИ-навыками медианная зарплата уже на 34% выше, чем у коллег без них (100 000 рублей против 75 000 рублей), и разрыв продолжает расти. Пока базовое владение ИИ не стало обычной компьютерной грамотностью, работодатели готовы доплачивать», — отметила Мария Бузунова.
Тема внедрения искусственного интеллекта поднималась и на недавно прошедшем форуме Российского союза промышленников и предпринимателей (РСПП). Председатель XXXV съезда РСПП Александр Шохин в этой связи обратил внимание на два тезиса. По его мнению, главная проблема состоит в том, что искусственный интеллект меняет содержание многих профессий, рутинные специальности уходят, а профессии с субстантивом и креативом требуют поддержки со стороны ИИ. Второй момент, требующий серьезной проработки — важно чересчур не зарегулировать эту сферу, чтобы она развивалась. В то же время необходимо обозначить рамки использования ИИ для избежания нарушения норм и «бунта машин».
Преподаватель кафедры бизнес-информатики Президентской академии в Санкт-Петербурге
Преподаватель кафедры бизнес-информатики Президентской академии в Санкт-Петербурге Святослав Державин подсчитал: Санкт-Петербург и СЗФО по уровню интереса к ИИ и цифровизации входят в число лидеров среди российских регионов. По данным операторов и аналитиков, именно здесь резко вырос спрос на ИИ‑решения для делового общения, онлайн‑обучения и аналитики, а активность в сфере ИИ‑сервисов в 2025 году выросла в несколько раз. При этом в отличие от Москвы здесь больше внимания уделяется не только «фасадным» сервисам, но и промышленным и инфраструктурным задачам — от судостроения до логистики и аэропортов.
Лидерами по цифровизации в Северной столице выступают ИТ‑компании, финансовый сектор, логистика/транспорт, ритейл и крупные производственные предприятия («Газпром», «Силовые машины», «Балтика», «Пулково» и другие).
Петербургские компании чаще всего внедряют ИИ в следующих процессах:
В судостроении и морской индустрии ИИ‑алгоритмы используются для оптимизации маршрутов, выбора режимов эксплуатации и прогнозирования технических отказов, что напрямую повышает эффективность флота и снижает эксплуатационные издержки. В ИТ‑секторе и среди крупных промышленных холдингов заметна тенденция к созданию собственных или кастомных ИИ‑решений.
Самые частые проблемы масштабирования ИИ‑решений в СЗФО — дефицит квалифицированных кадров, нехватка «связующих мостов» между бизнесом и техническими специалистами, а также высокая стоимость внедрения и сложность интеграции в старые ИТ‑инфраструктуры.
Несмотря на мощный вузовский кластер рынок испытывает острую нехватку специалистов по ИИ, машинному обучению и аналитике данных, причем дефицит кадров в смежных ИТ‑сферах к 2023 году уже составлял около 45% от занятых. Параллельно ведутся программы профессиональной переподготовки и повышения квалификации (от курсов по машинному обучению до программ «Инструктор по использованию нейросетей в организации»), что помогает локализовать часть запроса на внутренние компетенции.
Риски связаны и с отсутствием четкой стратегии внедрения ИИ: многие компании «пробуют» генеративные нейросети для отдельных задач, но не выстраивают системный подход и не интегрируют их в ключевые показатели эффективности (КПЭ) и бизнес‑процессы, из‑за чего эффект остается разрозненным.
В качестве иллюстрации типичной траектории внедрения можно описать ситуацию, характерную для многих петербургских предприятий: крупная промышленная компания запускала проект по автоматизации обработки сервисных запросов и внутренней документации. Сначала компания протестировала ИИ‑ассистентов на второстепенных процессах (оформление заявок, формирование типовых отчетов), затем выделила пилотный участок и провела переподготовку группы сотрудников, включая обучение принципам работы генеративного ИИ и техник интеграции инструментов в рабочие процессы.
Основные трудности: низкая цифровая культура части коллектива и первоначальный скепсис руководителей. «После фиксации четких КПЭ (сокращение времени ответа на запрос, снижение доли ручных операций) и поэтапного масштабирования результатом стало сокращение трудозатрат на 20-30% в ряде функций и заметное ускорение внутреннего документооборота, что бизнес‑руководство оценило как реальную отдачу», — указал Святослав Державин.
При этом сами компании определяют применение ИИ в своих бизнес-процессах, что называется, по здравому смыслу. «По нашему опыту, искусственный интеллект может быть полезен в решении, прежде всего, организационных задач, таких как протоколирование совещаний, планирование, отбор кандидатов, подготовка и визуализация отчетов. В то же время аналитику фармацевтических данных ИИ пока не может выполнять из-за закрытости информации на государственных сайтах (Минздрава и Минпромторга)», — подчеркнул исполнительный директор компании «Активный Компонент» Анатолий Смирнов, выступая по этому вопросу на конференции Деловой ассоциации Network Северо-Запад.
Первый заместитель генерального директора компании «Балтийский лизинг»
В компании «Балтийский лизинг» нейросети применяют как эффективный инструмент в оптимизации ручного труда и повышении скорости реализации задач на всех участках работы компании. «ИИ — эффективный помощник как в решении креативных задач, так и в задачах, требующих глубокой и точной аналитики. Мы учим наши внутренние нейросети на основании пользовательских инструкций и высшей нервной деятельности (ВНД). Сейчас у нас запущен пилотный проект по использованию быстрого поиска данных для сотрудников сопровождения — это помогает им оперативно в моменте общения с клиентом предоставить ему корректный ответ на любой вопрос», — поделился первый заместитель генерального директора компании «Балтийский лизинг» Антон Сапожков. По его словам, с помощью ИИ на предприятии проводится сопоставление марок и моделей предметов лизинга, распознавание документов, первичный анализ контрагентов, мониторинг портфеля. Кроме того, нейросети применяются для анализа предложений по продаже транспортных средств на ведущих торговых площадках. ИИ отлично помогает выявлять рыночные цены предметов лизинга. «В перспективе мы планируем получать от работы с искусственным интеллектом рекомендации по географическому перераспределению нашего стока портфельных активов для улучшения показателей продаж. Второе важное направление на перспективу — получать от нейросетей готовые рекомендации по оптимальным условиям лизинговой сделки для конкретного клиента или сегментов клиентов», — сказал Сапожков.
Отдельный блок работы — интеграция с внешними сервисами (Федеральная служба судебных приставов, сервис Контур. Фокус и Бюро кредитных историй). Одним из наиболее ярких примеров стал реализованный компанией в 2025 году ко Всемирному дню лизинга проект по созданию цифрового двойника руководителя, который привлек внимание отрасли. С использованием нейросетей и доступных инструментов монтажа коллектив отдела маркетинга «Балтийского лизинга» сделал медиапродукт, сопоставимый по эффекту с профессиональной съемкой и работой полноценной продакшн-команды. Этот кейс стал первым публичным опытом создания аватара руководителя в российской лизинговой отрасли и фактически продемонстрировал, что барьеры входа в креативные технологии стремительно снижаются.
