ИИ в российской науке: потенциал есть, но барьеры сильнее — 11 августа 2026 г. в 13:55:57.114
ИИ в российской науке: потенциал есть, но барьеры сильнее 85% российских ученых применяют искусственный интеллект в своей работе, а более 90% представителей науки считают, что генеративный приносит реальную пользу их области. Несмотря на все плюсы, технология пока не стала повсеместной, и до широкого ее внедрения в вузах и повседневной работе ученых пока далеко. Что мешает распространению ИИ в науке, выяснил Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ. Что говорят организации* Среди государственных вузов и НИИ 28% вообще не применяют ИИ в своей деятельности. Главная причина — страх получить ошибочные результаты (45%). Дальше идут: 🔹дефицит квалифицированных кадров (36%), 🔹нехватка вычислительных мощностей (33%), 🔹высокие затраты на внедрение (31%). Почти четверть организаций просто не видит в ИИ необходимости или считает, что у них нет подходящих задач. А вот проблемы с данными и доступом к зарубежным сервисам упоминают реже. Что мешает самим учёным 16% исследователей до сих пор не используют генеративный ИИ. Среди них: 🔹55% не видят необходимости, 🔹23% считают технологию бесполезной, 🔹23% указывают на отсутствие навыков. Интересная деталь: только половина «непользователей» хочет начать применять ИИ. А вот среди тех, кто уже работает с ним, 80% стремятся использовать его ещё интенсивнее. В этой связи любопытно выявить барьеры для тех, кто хочет больше. По данным исследования, для генеративного ИИ главные препятствия: 🔹недостаток навыков (48%), 🔹нехватка времени на их освоение (треть опрошенных), 🔹сложности с оплатой зарубежных подписок (39%) и их высокая стоимость (37%), 🔹правовая неопределённость (32%) и опасения за судьбу загружаемых данных (29%). Со специализированными ИИ-решениями (собственными моделями и алгоритмами) ситуация жёстче. Здесь на первый план выходят дефицит компетенций (57%) и времени (50%), отсутствие доступа к инструментам (39%), нехватка оборудования и вычислительных мощностей. Добавляются проблемы с финансированием проектов и обменом данными. И организации, и учёные видят в ИИ серьёзный потенциал. Но на уровне людей этот потенциал упирается в навыки и время, на уровне институтов — в страх ошибок и ограниченные ресурсы. Это главные причины того, что внедрение ИИ в российской науке пока больше точечное, чем системное. Подробности - в материале Ивана Юдина и Екатерины Стрельцовой из ИСИЭЗ НИУ ВШЭ * Опрос российских ученых проводился в мае 2026 г. Подписаться на Столыпин 2.0 |Дзен | ТГ |Сайт