ИИ в России: где деньги и кто зарабатывает?

1. EdTech и инфобизнес: курсы, марафоны, прогревы

Кто: Коучи, телеграм-гуру, фрилансеры, маркетологи, EdTech-платформы.

Что делают: Продают курсы по "работе с ИИ" и "как зарабатывать на нейросетях". Цены: от 3 до 100 тысяч рублей.

Как это работает: агрессивные прогревы в Telegram-каналах, марафоны с экспертами, а также специализированные курсы от EdTech-платформ, часто использующие телеграм-боты для привлечения на платные интенсивы.

Минусы: В продуктах часто нет технической глубины, высокая конкуренция, отток аудитории, когда люди понимают поверхностность материалов. Зато порог входа минимальный🙃

2. Корпоративные решения: типовая ИИ-разработка для большого бизнеса

Кто: Крупные IT-интеграторы, консалтинговые компании, зрелые стартапы с готовыми ИИ-продуктами.

Что делают: Внедряют сложные решения — от адаптации продвинутых чат-ботов и автоматизации рутинных процессов до разработки уникальных интеллектуальных систем (например, обработка неструктурированных данных, анализ звонков в call-центрах).

Где деньги: Спрос в крупном бизнесе консервативен, но именно здесь сосредоточены самые большие деньги для внешних контрагентов: до 94% всех проектов по внедрению ИИ приходится на крупный и средний бизнес (по данным РБК). Это штучные, высокостоимостные проекты, требующие глубокой экспертизы и индивидуальной проработки, что подтверждает и Рейтинг Рунета 2025 г.

3. Внутренняя (in-house) ИИ-разработка в крупных корпорациях

Кто: Внутренние R&D отделы, центры компетенций по ИИ, команды Data Science крупных российских корпораций.

Что делают: Разрабатывают собственные уникальные ИИ-решения, глубоко интегрированные в ключевые бизнес-процессы.

Типовые задачи: Создание точных моделей для финансового скоринга на собственных данных, систем управления производством, решений для анализа клиентского поведения и персонализации и тд.

Где деньги: Деньги остаются внутри компании, выражаясь в оптимизации издержек, повышении операционной эффективности и улучшении показателей бизнеса. Это инвестиции в собственную экспертизу и долгосрочное конкурентное преимущество.

Референсы: Крупные компании, известные мощными внутренними ИИ-лабораториями: Сбер, Яндекс, ведущие банки, Росатом, крупные производственные и энергетические холдинги.

4. ИИ-стартапы: от ботов и нейросотрудников до нишевых SaaS-решений

Тренд: Быстрое создание и запуск нишевых продуктов и небольших решений, ориентированных на конкретную проблему пользователя или сегмент. Это ИИ-боты, SaaS-сервисы, мини-приложения.

Что работает:

• — ИИ-боты (включая ботов первой линии): для автоматизации коммуникации, контент-генерации, рассылок, круглосуточной поддержки клиентов, ответов на типовые вопросы.
• — «Нейросотрудники»: ассистенты, выполняющие рутинные задачи (скрининг резюме, подготовка черновиков документов, ИИ-менеджеры в продажах).
• — Нишевые SaaS-продукты: сервисы, решающие конкретную задачу для профессиональных групп (от генерации текста под SEO до инструментов для дизайнеров, HR, юристов).

Этот сегмент хорош относительно низким порогом входа. Но здесь с каждым днем все выше становится конкуренция, одних ИИ-ботов и конструкторов для них — десятки штук😵

Специфика:

• — Бюджеты сильно меньше, чем у корпораций.
• — Спрос на "готовые к употреблению" решения или быстрые интеграции с быстрой окупаемостью.
• — Часто это автоматизация конкретной боли бизнеса (обработка заявок, ответы на частые вопросы, помощь в создании контента для соцсетей).

Вывод:

По классике, самые большие доходы сосредоточены в корпоративном сегменте, но и в МСБ есть чем заняться — особенно если польза от внедрения очевидна здесь и сейчас. Ну или идем в прогревы и запуски : )