Обновление (2 октября 2026 г.): TÜİK (Турецкий статистический институт) опубликовал бюллетень «Статистика искусственного интеллекта, 2026». Доля предприятий, использующих искусственный интеллект (ИИ), выросла с 7,5% в 2025 году до 14,0% в 2026 году; среди предприятий с численностью работников 250 и более она составляет 37,1%. Среди предприятий, которые рассматривают возможность использования ИИ, главным препятствием по-прежнему остаётся нехватка экспертизы (72,3%); за ней следуют неопределённость правовых последствий (66,4%) и опасения по поводу защиты данных (65,4%). Приведённый ниже анализ основан на данных 2025 года.
TÜİK впервые опубликовал данные об использовании ИИ в качестве официальной статистики 1 октября 2025 года. Картина ясна: среди предприятий с 10 и более работниками уровень использования ИИ в 2021 году составлял 2,7%, а в 2025 году вырос до 7,5%. Рост быстрый, однако отправная точка низкая. В том же году по странам ОЭСР, для которых есть данные, 20,2% компаний сообщили об использовании ИИ.
Следующий бюллетень TÜİK по этой теме был опубликован 2 октября 2026 года; актуальные цифры приведены в примечании в начале статьи. Ниже мы рассмотрим, что говорят данные 2025 года и как организации могут закрыть этот разрыв.
Картина: каково положение Турции?
Разница между предприятиями разного масштаба очевидна. По данным TÜİK, в 2025 году доля предприятий, использующих ИИ, распределяется по масштабу следующим образом:
- 10–49 работников: 6,6%
- 50–249 работников: 9,6%
- 250 и более работников: 24,1%
Подобный разрыв наблюдается и в странах ОЭСР в целом: ИИ используют 52,0% крупных компаний, тогда как среди малых его применяют 17,4%. Поскольку два набора данных составлены разными организациями, сопоставление носит ориентировочный характер; тем не менее вывод один: с ростом масштаба использование ИИ заметно увеличивается.
Если смотреть на цели использования, предприятия Турции, применяющие ИИ, чаще всего обращаются к этой технологии в сферах маркетинга или продаж (46,5%), производственных или сервисных процессов (41,1%), а также бухгалтерского учёта, контроля или управления финансами (33,7%).
Препятствия: экспертиза, затраты, правовая неопределённость
TÜİK сообщил, что доля предприятий, которые не используют ИИ, но рассматривают такую возможность, в 2025 году составила 9,0%. Основные причины, которые называют эти предприятия:
- Отсутствие на предприятии необходимой экспертизы: 74,2%
- Слишком высокие затраты: 67,4%
- Правовая неопределённость в вопросе ответственности в случае возможного ущерба: 62,4%
Все три препятствия связаны скорее с организационной готовностью, чем с самой технологией. То есть решение — не просто выбрать инструмент, а выстроить вместе компетенции, бюджетную дисциплину и модель управления.
Глобальная картина: использование распространено, ценность избирательна
Опыт организаций, которые раньше других начали использовать ИИ, также призывает к осторожности. В глобальном опросе McKinsey 2026 года 80% респондентов говорят, что ИИ повысил их индивидуальную производительность; однако доля тех, кто сообщает хотя бы о некотором влиянии ИИ на прибыль до вычета процентов и налогов (EBIT), остаётся на уровне 37%. Доля же «высокоэффективных» организаций, которые связывают с ИИ не менее 5% своего EBIT и характеризуют этот эффект как «существенный», составляет около 6%.
Похожее предупреждение Gartner делает и в отношении более амбициозных проектов: по его прогнозу, более 40% проектов на основе ИИ-агентов будут отменены к концу 2027 года из-за роста затрат, неясной бизнес-ценности или недостаточного контроля рисков.
Эти два вывода указывают и на преимущество тех, кто начинает позже: извлекая уроки из чужих издержек на пробы и ошибки, можно сразу начинать с областей, которые напрямую создают ценность.
От пилота к масштабу: дорожная карта из пяти шагов
1. Выберите сферу применения по ценности
Определите первый проект не по привлекательности технологии, а по сроку окупаемости. По данным опроса финансовых руководителей, проведённого Gartner, такие сферы применения, как извлечение данных, автоматизация процессов кредиторской и дебиторской задолженности и подготовка отчётов, обычно приносят отдачу в течение 9–10 месяцев. Кроме того, Gartner рекомендует применять агентный подход только там, где он создаёт очевидную ценность; для рутинных рабочих процессов — автоматизацию, для простого поиска информации — ассистентов.
Практический чек-лист:
- Процесс регулярно повторяется и имеет большой объём?
- Можно ли уже сегодня измерить критерий успеха (время, долю ошибок, затраты)?
- Определена ли точка одобрения человеком на случай ошибки?
2. С самого начала выстройте работу с данными и модель управления
Правовая неопределённость — одно из трёх главных препятствий в данных TÜİK. Первый документ, к которому следует обратиться по этой теме в Турции, — «Руководство по генеративному искусственному интеллекту и защите персональных данных», подготовленное Kişisel Verileri Koruma Kurumu (KVKK; Управление по защите персональных данных Турции). Руководство раскрывает принцип минимизации данных как «ограничение персональных данных только необходимым» и подчёркивает важность того, чтобы контролёры данных определяли цель обработки на каждом этапе отдельно.
Внутри организации это означает следующее:
- Политика использования, определяющая, данные каких классов можно вводить в какие инструменты
- Чёткое распределение ролей контролёра и обработчика данных в отношениях с поставщиками
- Процесс согласования, в рамках которого проверяются результаты работы модели
3. Составьте карту регуляторных сроков
Для организаций, работающих с рынком ЕС, график применения Закона Европейского союза об искусственном интеллекте также должен стать частью планирования. Согласно нормативному акту, вступившему в силу 27 июля 2026 года, правила для систем высокого риска (Приложение III) будут применяться с 2 декабря 2027 года, а для систем, встроенных в продукты, — с 2 августа 2028 года. Перенесённый срок даёт время на подготовку; однако если начать инвентаризацию систем и классификацию рисков уже сегодня, работа упростится.
4. Наращивайте компетенции внутри организации
По данным TÜİK, нехватка экспертизы — наиболее часто называемое препятствие (74,2%). Gartner теперь также называет главным препятствием в финансовой функции низкую грамотность в сфере ИИ. Внешняя поддержка может ускорить процесс, однако устойчивая ценность возникает тогда, когда команды, знающие процесс, способны адаптировать инструмент под собственную работу. Хорошее начало — назначить для каждого пилотного проекта владельца из бизнес-подразделения и запланировать короткое обучение под конкретные роли.
5. Измерьте, остановите или масштабируйте
Данные McKinsey показывают, что рост индивидуальной производительности не превращается автоматически в финансовый эффект для организации. Поэтому для каждого пилота на старте необходимо определить критерий, срок и точку принятия решения. Это подкрепляет и портфельный подход, который Gartner рекомендует финансовым руководителям: знать, куда вкладывать средства и когда прекращать инициативы с низкими результатами.
Практическая схема на первые 90 дней
Привязка дорожной карты к конкретному календарю не даёт откладывать решения. Приведённая ниже схема — отправная точка, которую можно адаптировать для большинства организаций независимо от их масштаба:
- Дни 1–30 — Исследование: Проведите инвентаризацию процессов; определите три процесса-кандидата — повторяющихся, объёмных и поддающихся измерению. Составьте список функций ИИ, которые уже есть в используемых инструментах, но не применяются.
- Дни 31–60 — Рамки: Закрепите в письменном виде классификацию данных и политику использования; зафиксируйте критерии успеха пилота и текущие показатели (время, ошибки, затраты).
- Дни 61–90 — Пилот: Проведите пилот на одном процессе, с ограниченной командой и определённой точкой одобрения человеком. По окончании периода примите решение о продолжении, изменении или остановке по установленным критериям.
Такая последовательность разбивает инвестиции на небольшие шаги и на каждом этапе переносит то, чему научилась организация, на следующий шаг.
Заключение
Использование ИИ в Турции быстро растёт, но заметно отстаёт от показателя по ОЭСР в целом. При правильном подходе этот разрыв становится возможностью: начать с областей с коротким сроком окупаемости, с самого начала выстроить рамки работы с данными и нормативными требованиями и наращивать компетенции внутри организации — именно это переводит организации от стадии экспериментов к масштабируемому использованию.
Если вы хотите оценить, на каком этапе этого пути находится ваша организация, и совместно уточнить приоритеты, давайте вместе спланируем дорожную карту вашей трансформации.
#interimmanagement #forwarddeployedengineering