«Как нам, малым и средним предприятиям (МСП), использовать искусственный интеллект (ИИ) и достаточно ли готовых инструментов?» Особенно часто этот вопрос звучит в последние два года, когда инструменты генеративного ИИ в легкодоступных версиях оказались на столе у каждого сотрудника. Для ответа на него есть недавний источник: 13 апреля 2026 года ОЭСР опубликовала результаты опроса 2026 года в рамках инициативы Digital for SMEs (D4SME). Согласно резюме ОЭСР, внедрение готовых ИИ-приложений продолжается, однако стратегическая, целевая и безопасная интеграция этих инструментов в бизнес-процессы остаётся неравномерной.
Оценку цифровизации МСП в Турции и показатели использования ИИ, характерные именно для Турции, мы разбирали в статье об Индексе политики ОЭСР для МСП. Здесь мы сосредоточимся на другом вопросе: как малому или среднему предприятию, уже использующему ИИ, выйти за рамки готовых инструментов?
Кого описывает опрос?
Опрос D4SME проводился в период с четвёртого квартала 2025 года по первый квартал 2026 года; в нём собрано 2 018 ответов из 12 стран ОЭСР, причём 1 376 из этих ответов — из Японии. Турции в выборке нет. Участники — МСП, являющиеся клиентами цифровых платформ; ОЭСР прямо указывает, что выборка не является случайной, а результаты не репрезентативны для всей совокупности МСП этих стран.
Поэтому приведённые в опросе доли следует читать не как ответ на вопрос «Какая часть МСП использует ИИ?», а как снимок того, как ИИ применяется в относительно продвинутых в цифровом отношении МСП. В этом и состоит главная ценность доклада: он предлагает рамку для понимания глубины использования.
Широко, но поверхностно: четырёхступенчатая картина
ОЭСР интерпретирует результаты с помощью классификации, разработанной ею для G7. Эта классификация делит МСП, использующие ИИ, на четыре группы в зависимости от сложности применяемого инструмента и охвата его использования:
- Новички (AI Novices): используют готовые инструменты для отдельных задач. В эту группу входят 76% пользователей ИИ.
- Оптимизаторы (AI Optimisers): используют стандартные инструменты в нескольких функциях; 15,3%.
- Исследователи (AI Explorers): в ограниченном масштабе экспериментируют с адаптированным под организацию или продвинутым ИИ; 5%.
- Лидеры (AI Champions): распространили адаптированный или агентный ИИ на большую часть работы; 3,6%.
Та же картина видна и в охвате использования: 56,6% участников применяют ИИ лишь для отдельных задач, тогда как доля тех, кто использует его в нескольких функциях или в масштабах всей организации, составляет 19%.
Две группы различаются и по сферам применения. Среди тех, кто пользуется готовыми инструментами, 70% используют их для создания маркетингового контента, а 56% — для подготовки черновиков документов и отчётов. В небольшой группе, применяющей решения, адаптированные под организацию, на первый план выходят прогнозирование клиентского спроса (39%) и автоматизация процессов (34%). Агентный ИИ, в свою очередь, применяется в многошаговых рабочих процессах, таких как управление бронированиями, счетами или кампаниями. Готовые инструменты нацелены на индивидуальную продуктивность, а адаптированные решения — на бизнес-процессы.
Отдача растёт вместе с широтой использования
54% участников говорят, что получают от ИИ как минимум умеренную ценность; однако доля сообщивших о значительном или преобразующем эффекте остаётся на уровне 21%, а 44% отмечают, что эффект очень мал или вовсе отсутствует.
Пожалуй, самый полезный ориентир, который даёт доклад, получен на японской выборке. Среди МСП, использующих ИИ только для отдельных задач, о преобразующем эффекте сообщают лишь 2%; среди применяющих его в одной функции — 4%, в нескольких функциях — 11%, в масштабах всей организации — 23%. ОЭСР подчёркивает, что эти результаты основаны на заявлениях самих респондентов, а не на измеренных показателях эффективности, и не доказывают причинно-следственной связи. Тем не менее направление очевидно: ценность определяется не столько самим инструментом, сколько тем, насколько широко он распространён в бизнес-процессах.
Растёт и разрыв между предприятиями разного масштаба. По официальной статистике ОЭСР, использование ИИ на малых предприятиях выросло с 7,1% в 2023 году до 17,4% в 2025 году; однако разрыв с крупными предприятиями за тот же период увеличился с 23,4 до 34,6 процентного пункта.
Барьеры: время, обслуживание и навыки
Среди барьеров при использовании цифровых инструментов участники чаще всего называют затраты на обслуживание (39%), нехватку времени на обучение (38%) и затраты на оборудование (37%). Потребность в навыках, как правило, закрывается неформальными путями: поиск в интернете — 32%, внешний консультант — 29%, друзья и семья — 24%, генеративный ИИ — 21%. В анализе по Японии структурированное обучение и развитие внутренних компетенций связаны с более высокой цифровой зрелостью, тогда как для неформальных путей такой связи не наблюдается.
Отстаёт и сфера безопасности. 22% участников сообщают, что пережили киберинцидент, а 46% — что вовсе не принимали мер безопасности либо ограничивались минимальными. Доступ персонала к системам регулярно пересматривают 13%, формальное обучение по безопасности проводят 12%, а оценку безопасности с привлечением внешнего специалиста не реже одного раза в год — 7%.
От готового инструмента к стратегическому использованию: практический путь
Приведённые ниже шаги — это общая схема, выведенная из результатов доклада; её необходимо адаптировать к масштабу, отрасли и действующим системам каждой компании.
- Сделайте текущее использование видимым. Составьте перечень того, какие готовые инструменты сотрудники используют и для каких задач. Добавьте в этот перечень и встроенные функции уже используемого вами программного обеспечения; подробнее — в нашей статье о встроенном ИИ.
- Определите свою ступень. Четырёхступенчатую классификацию ОЭСР можно использовать как простой инструмент самооценки: используются ли инструменты для отдельных задач, в нескольких функциях или внутри процессов?
- Перейдите от индивидуальной продуктивности к процессу. Выберите один пилотный проект, который свяжет инструмент, остающийся на уровне отдельных задач, с измеримым бизнес-процессом (например, подготовка коммерческих предложений, прогнозирование спроса, обработка документов). Доклад показывает, что ценность растёт по мере распространения использования.
- Выбирайте способ приобретения осознанно. Готовый инструмент, разработка внешним поставщиком и собственная команда — варианты с разным профилем затрат и зависимости; для сравнения загляните в нашу статью о способах приобретения ИИ-решений.
- Заложите обслуживание и время в бюджет с самого начала. Самые частые барьеры — затраты на обслуживание и время на обучение. Укажите в плане пилота ресурсы на обновление, обслуживание и обучение сотрудников с первого дня.
- Сохраняйте навыки внутри компании. Внешний консультант или поиск в интернете дают временное решение; структурированное внутреннее обучение и обмен знаниями повышают устойчивость результата. Включайте в каждый проект пункт о передаче знаний.
- Наращивайте безопасность вместе с использованием. Регулярно пересматривайте права доступа, разъясняйте сотрудникам, какие данные можно вводить в ИИ-инструменты, и не реже одного раза в год проводите оценку с привлечением внешнего специалиста.
- Измеряйте эффект. Для каждой сферы применения заранее определите критерий успеха; вместо заявления «было полезно» отслеживайте конкретные показатели — время, долю ошибок или объём выпуска.
Заключение
Опрос ОЭСР D4SME 2026 года показывает, что подавляющее большинство МСП, использующих ИИ, применяют готовые инструменты для отдельных задач, а о существенной отдаче сообщает меньшинство. Готовые инструменты — хорошее начало, но одних их недостаточно: ценность растёт по мере того, как использование распространяется на процессы и на несколько функций. Для МСП путь состоит не столько в увеличении числа новых инструментов, сколько в том, чтобы сделать текущее использование видимым, выбрать один процесс и измерить результат, а навыки и безопасность наращивать в одном темпе.
#interimmanagement #forwarddeployedengineering