Москва, 27 июля 2026 г. — К2 НейроТех (входит в К2Тех) провел исследование среди 100 компаний корпоративного сегмента и зафиксировал: бизнес уже массово использует генеративный ИИ, но инфраструктура, данные и контуры безопасности во многих организациях не успевают за темпом внедрения.
По данным исследования, на уровне ожиданий и реальной готовности к внедрению ИИ 65% респондентов отмечают заметный разрыв между запросами топ менеджмента и фактическими возможностями компании. Еще 56% участников оценивают свои data ландшафты как частично готовые или неготовые к новым регуляторным требованиям, а 52% считают, что текущая ИТ инфраструктура либо требует серьезной модернизации, либо пока даже не была оценена под ИИ нагрузки.
Отдельное внимание эксперты обращают и на сохраняющуюся управленческую неопределенность: 28% респондентов еще не проводили нагрузочного планирования под ИИ сценарии, а 45% оценивают эффективность управления ИИ либо по качественным признакам, либо вовсе «по ощущениям».

На фоне этого компании пытаются компенсировать дефицит гибкостью архитектуры: 62% уже ориентируются на гибридную модель с сочетанием собственных мощностей и облака. 31% участников уже используют гибридный подход для обучения и инференса ИИ моделей, еще 31% считают его стратегически оптимальным. На втором месте — облачные решения и управляемые сервисы ИИ, тогда как 21% респондентов прямо говорят, что мощностей им не хватает и это главное ограничение для ИИ проектов.
Разрыв наметился и на уровне кибербезопасности: сотрудники 79% компаний уже используют публичные ИИ-сервисы в своей работе. При этом, по данным недавнего исследования К2 Кибербезопасности и «Лаборатории Касперского», лишь 61% компаний стремится хоть как-то контролировать этот процесс, испытывая технологические и организационные сложности. Реальный контроль и политики безопасности по использованию ИИ-сервисов реализованы лишь в трети (29%) компаний. Примечательно, что искусственный интеллект воспринимается как стратегический актив и 38% корпораций уже имеют собственные команды по разработке ИИ-решений для внутренних процессов. Но в 75% случаев эти процессы полностью или частично не соответствуют стандарту управления безопасностью собственных ИИ-разработок — MLSecOps.
