ИИ в российской науке: потенциал есть, барьеры остаются
ИИ в российской науке: потенциал есть, барьеры остаются Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил результаты исследования факторов, сдерживающих внедрение технологий искусственного интеллекта в академической сфере. Несмотря на то что более 90% учёных, использующих ИИ, подтверждают его пользу для развития своих научных областей, повсеместной практикой применение ИИ пока не стало. Опросы, проведённые в мае–июне 2026 года среди 1209 исследователей и руководителей 424 государственных вузов и НИИ, позволили выявить ключевые барьеры как на институциональном, так и на индивидуальном уровне. Среди вузов и НИИ, не использующих ИИ (28% от общего числа опрошенных), почти половина (45%) ссылается на опасения получить неверные или ошибочные результаты. Также значимыми барьерами являются: - дефицит квалифицированных кадров — 36%; - нехватка вычислительных мощностей — 33%; - высокие затраты на внедрение — 31%. При этом почти четверть организаций не видит необходимости во внедрении ИИ (24%) или не сталкивается с задачами, которые можно было бы поручить этим технологиям (23%). Среди исследователей, не применяющих генеративный ИИ (16% от всех опрошенных), каждый второй (55%) не видит в этом необходимости, почти четверть считает такие технологии бесполезными (23%), и столько же ссылается на отсутствие необходимых навыков (23%). Но ключевой барьер для тех, кто хотел бы активнее использовать генеративный ИИ, — именно недостаток компетенций, его отметил почти каждый второй опрошенный (48%). На нехватку времени на освоение технологий указывает треть респондентов. Заметное влияние оказывают ограничения, связанные с подписками на зарубежные ИИ-сервисы, которые российские ученые пока предпочитают отечественным. Среди них: высокая стоимость этих подписок (37%), сложности с оплатой (39%), правовая неопределенность (32%) и опасения относительно судьбы загружаемых данных (29%). Почти треть российских ученых использует специализированные ИИ-решения — собственные или адаптированные модели, методы, алгоритмы. Среди них каждый второй (51%) хотел бы масштабировать эту деятельность, но препятствиями служат дефицит навыков (57%) и нехватка времени (50%), а также отсутствие доступа к необходимым инструментам (39%) и оборудованию (каждый четвёртый). Ознакомиться с исследованием: https://issek.hse.ru/news/1186202629.html