Журнал "Системы Безопасности" № 2‘2026

Ц И Ф Р О В А Я Т Р А Н С Ф О Р М А Ц И Я , И И , И Н Т Е Р Н Е Т В Е Щ Е Й 104 Р ынок ИИ-решений в России в настоящее время находится на этапе становления. Причины недоверия и инструменты преодоления Мы наблюдаем дефицит реализованных кейсов с доказанной эффективностью: поставщики пока не накопили длительной истории успеш- ных промышленных внедрений. Параллельно сохраняется асимметрия компетенций, выра- женная в отсутствии у заказчика глубокого или просто достаточного понимания технологиче- ских принципов ИИ. При этом профильных спе- циалистов, способных предиктивно обосновать экономический эффект от внедрения, критиче- ски не хватает, так же как и единых методик, способных предсказывать потенциальный эко- номический результат. В совокупности эти факторы приводят к ситуа- ции, когда молодые вендоры предлагают доро- гостоящие продукты заказчикам с завышенны- ми ожиданиями. Итогом становятся проекты с непредсказуемой отдачей, которые не оправ- дывают вложенных средств. Ситуацию усугуб- ляет устойчивый медийный нарратив об "ИИ- пузыре" и сомнительной эффективности техно- логии. Критическая масса этих факторов сфор- мировала устойчивый кризис доверия, кото- рый, в свою очередь, сдерживает потребитель- ский спрос и препятствует дальнейшему разви- тию рынка. Потенциальным решением проблемы систем- ного дефицита доверия выступает независи- мый отраслевой центр экспертизы, созданный как ответ на прямой запрос участников рынка. Будучи инициативой, сформированной снизу, такая структура обеспечивает естественную адаптацию методологии под реальные потребности заказчиков. Бенефициарами модели становятся корпоративный и госу- дарственный сектора, получающие инструмент снижения рисков инвестиций в бесперспек- тивный продукт, а также технологически силь- ные и добросовестные разработчики, для которых сертификация становится прямым конкурентным преимуществом. Фактически центр выполняет функцию рыночного фильт- ра, обеспечивая приоритет поставщиков с документально подтвержденными компетен- циями. Подобные институты формируются на любом технологическом рынке по мере его роста и взросления, а введение процедур сер- тификации следует рассматривать как началь- ный этап перехода к зрелой экосистеме стан- дартизации. Критерии независимой оценки Системное решение проблемы независимой оценки вендора подразумевает внедрение чет- кой, открытой и воспроизводимой методоло- гии. В рамках независимого отраслевого центра экспертизы предполагается использование мно- гокритериальной модели оценки вендоров, это позволило бы объективно производить ранжи- рование по измеримым критериям. Ожидается, что в основе методологии будет лежать многокритериальная модель, где вес каждого параметра отражает его влияние на общую надежность поставщика. С точки зрения приоритизации влияния крите- риев на оценку поставщика ведущее место потенциально отдается возможности вендора качественно осуществлять разработку продукта, его тестирование и последующее сопровожде- ние. Далее предлагается обратить внимание на ранее реализованные командой клиентские кейсы. Такой подход позволил бы оценить прак- тическую востребованность продуктов конкрет- ного поставщика на рынке, а также проследить и зафиксировать экономический эффект для покупателя. Следующим пунктом, формирующим рейтинг вендора, могла бы стать финансовая устойчи- вость организации, служащая индикатором долгосрочной стабильности. Однако ее вес в общей оценке следовало бы сознательно скорректировать с учетом специфики ИИ-стар- тапов, так как для данного сегмента рынка крат- кая финансовая история не всегда коррелирует с качеством предоставляемого продукта. Отдельное внимание планируется уделить оценке кибербезопасности поставляемого решения. Реализация процедуры оценки по этому блоку в будущем предполагается осу- ществлять совместно с технологическими партнерами независимого отраслевого центра экспертизы. Данный шаг мог бы послужить ответом на растущие требования заказчиков к безопасности решения и его устойчивости к кибератакам, утечкам данных и злонамерен- ным эксплуатациям уязвимостей. Методоло- гия верификации в данном случае могла бы базироваться на лабораторных испытаниях с привлечением аккредитованных специали- стов по тестированию на проникновение ("белых хакеров"). Последним, немаловажным потенциальным критерием оценки может стать юридическая чистота как маркер минимизации транзакцион- ных, регуляторных и репутационных рисков. Для заказчика прохождение поставщиком дан- ного этапа означало бы снижение рисков срыва контракта из-за блокировок счета или отзыва лицензии на стороне вендора. Итоговый скоринг мог бы рассчитываться с уче- том динамического взвешивания критериев: так, при запросе со стороны госсектора или регулируемых отраслей вес критериев кибербе- зопасности и юридической чистоты мог бы быть увеличен, тогда как для коммерческих заказчи- ков приоритет мог бы сместиться в сторону кли- ентских кейсов и технологической зрелости раз- работки. Предлагаемый механизм сбора данных выстраивается по трехуровневой гибридной схеме, принципиально отличающейся от тради- ционных отраслевых реестров, которые опи- раются преимущественно на самоотчеты поставщиков или автоматизированный парсинг публичных источников. Базовый контур может быть сформирован инструментами RPA- и API- интеграции с государственными реестрами (ЕГРЮЛ, ФНС, картотека арбитражных дел, рее- стры Минцифры и т.п.), обеспечивая оператив- ную верификацию юридического статуса, финансовой устойчивости и отсутствия регуля- торных нарушений. Ключевым методологическим ядром модели может выступить структурированное профиль- ное интервью с представителями вендора. В отличие от автоматизированного парсинга открытых источников или формального аудита документации прямой диалог в режиме "вопрос – ответ" позволяет получить сведения, которые принципиально не афишируются в маркетинговых материалах, презентациях или публичных кейсбуках. Эксперты могут детально исследовать реальные процессы управления проектами, архитектурные ограничения, подхо- ды к работе с данными и фактические резуль- таты внедрений, отделяя технологическую зре- лость команды от внешних атрибутов. Комму- никация будет выстраиваться при соблюдении процедур NDA и строгой профессиональной этики, что гарантирует защиту коммерческой тайны при одновременном обеспечении глуби- ны проверки. апрель – май 2026 www.secuteck.ru Вячеслав Береснёв Генеральный директор АНО ЦТИ "Нейролаб", исполнительный директор Ассоциации лаборатории по развитию искусственного интеллекта Проблема доверия на рынке ИИ: методы решения Молодой рынок продуктов искусственного интеллекта (ИИ) в России проходит фазу становления, сталкиваясь с кризисом доверия, сформированным малым числом успешных внедрений, неквалифицированностью заказчиков, высокой стоимостью решений и отсутствием единой методики оценки потенциального экономического эффекта. Ситуацию усугубляет медийный нарратив о "пузыре" и неэффективности ИИ-решений. Потенциальным выходом из этой ситуации видится создание отрасле- вого центра экспертизы, готового ответить на запросы рынка.