Skip to main contentSkip to footer
IT-News.uz

Почему бизнес Центральной Азии внедряет ИИ быстрее мира — и где скрыт главный риск

Руководители технологической команды анализируют внедрение ИИ в компании Центральной Азии

Компании Центральной Азии и Кавказа внедряют искусственный интеллект в рабочие процессы заметно быстрее среднемирового уровня, однако управление этими системами пока отстаёт от темпа экспериментов. Такой вывод следует из KPMG Tech Report 2026, опубликованного 25 июня 2026 года. Для бизнеса Узбекистана это важный сигнал: конкурентное преимущество всё чаще зависит не от самого факта запуска ИИ, а от способности масштабировать его безопасно и измерять экономический результат.

Что показало исследование KPMG

Региональная часть отчёта основана на опросе более 70 компаний Центральной Азии и Кавказа и сопоставлена с ответами 2500 IT-руководителей из 27 стран. По данным KPMG, 53% компаний региона уже вывели решения на основе ИИ в промышленную эксплуатацию и получают измеримый эффект. Глобальный показатель составляет 24%.

Ещё 79% респондентов региона ожидают, что в ближайшие два года ИИ станет одним из главных источников конкурентного преимущества. При этом 99% считают инвестиции в передовые технологии важным фактором конкурентоспособности на горизонте трёх лет.

Но высокая скорость не равна зрелости. Формализованная AI-стратегия есть лишь у 34% компаний региона против 76% в глобальной выборке. Межфункциональная модель AI Governance действует у 25% против 69% в мире. Около половины региональных компаний не отслеживают системно ценность IT-инициатив, а половина признаёт, что масштабирование AI-стратегии буксует.

Почему регион оказался впереди по внедрению

Один из факторов — децентрализованный подход. Только 1% опрошенных компаний региона централизованно управляет цифровыми инициативами. Бизнес-подразделения могут быстрее запускать пилоты без длинного согласования через единый центр компетенций. Это помогает проверять гипотезы и получать первые результаты, особенно в продажах, клиентском сервисе, аналитике и автоматизации внутренних операций.

Однако та же децентрализация создаёт разрозненные решения, несовместимые данные и неясную ответственность. Пилот может хорошо работать в одном департаменте, но при переносе на всю компанию возникают вопросы интеграции, качества данных, информационной безопасности, соблюдения законодательства и контроля затрат.

Технический долг становится скрытой ценой

Компании региона направляют на поддержку существующих систем около 21% IT-бюджета, тогда как глобально — примерно 34%. На коротком горизонте это освобождает деньги для новых проектов. На длинном — повышает риск накопления технического долга: устаревшие интеграции, слабая документация, недостаточное тестирование и зависимость от отдельных специалистов усложняют масштабирование ИИ.

Для узбекских компаний проблема особенно практична. AI-сервис почти никогда не существует отдельно: ему нужны качественные данные, устойчивые API, контроль доступа, журналирование и понятный жизненный цикл моделей. Если базовая архитектура не подготовлена, стоимость сопровождения растёт быстрее ожидаемого эффекта.

Что это означает для бизнеса Узбекистана

Отчёт не даёт отдельной статистики по Узбекистану для каждого показателя, поэтому переносить региональные проценты на местный рынок напрямую нельзя. Тем не менее выявленные управленческие разрывы хорошо описывают типичный путь компаний, которые быстро переходят от пилотов к промышленным решениям.

  • Назначить владельца результата. У каждого AI-проекта должен быть бизнес-заказчик, отвечающий за метрику, бюджет и решение о масштабировании.
  • Создать единые правила. Нужны требования к данным, безопасности, допустимым моделям, работе с подрядчиками и проверке ответов ИИ.
  • Считать полную стоимость. Помимо лицензии или API следует учитывать интеграцию, вычисления, мониторинг, разметку данных, обучение сотрудников и поддержку.
  • Проверять эффект до масштабирования. Успех пилота лучше подтверждать сравнением с базовым процессом: временем выполнения, стоимостью операции, качеством или выручкой.
  • Не откладывать модернизацию ядра. Часть бюджета должна оставаться на обновление систем, управление техническим долгом и наблюдаемость.

Практический план для CIO и руководителей

Первый шаг — инвентаризировать все используемые AI-инструменты, включая неформальные подписки сотрудников. Затем стоит разделить сценарии по риску: внутренние помощники, клиентские коммуникации, принятие решений, обработка персональных или коммерчески чувствительных данных. Чем выше потенциальный ущерб ошибки, тем строже должны быть человеческий контроль и процедура проверки.

Второй шаг — выбрать несколько общих компонентов вместо множества изолированных решений: корпоративный шлюз к моделям, каталог разрешённых инструментов, мониторинг качества и затрат, единый подход к доступу к данным. Это не требует превращать все эксперименты в один большой проект, но создаёт основу для повторного использования.

Третий шаг — ежеквартально пересматривать портфель. Проекты без подтверждённой ценности нужно закрывать или перепроектировать, а успешные — переводить на промышленный уровень с SLA, ответственными и бюджетом сопровождения.

Главный вывод

Центральная Азия уже не выглядит рынком, который только наблюдает за глобальным развитием ИИ. Регион быстро внедряет технологию и получает измеримый результат. Следующий барьер — управленческий: стратегия, архитектура, безопасность и оценка ценности. Для компаний Узбекистана выигрыш даст не максимальное число пилотов, а небольшое количество решений, которые можно надёжно масштабировать.

Проценты отражают ответы участников исследования и не являются оценкой всех компаний Узбекистана или региона. Перед внедрением ИИ организациям следует отдельно оценить требования к персональным данным, информационной безопасности и отраслевому регулированию.

Первоисточники

 

Интересное

Похожие статьи