Что сдерживает распространение ИИ в российской науке? (экспресс-информация ИСИЭЗ НИУ ВШЭ)

Дата публикации: 04-08-2026 10:21:00

Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ изучил факторы, которые препятствуют...

Основное содержимое страницы с новостью.

Что сдерживает распространение ИИ в российской науке? (экспресс-информация ИСИЭЗ НИУ ВШЭ)

Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ изучил факторы, которые препятствуют более активному использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ) в академической сфере. Об этом CNews сообщили представители ВШЭ.

Эмпирической базой для анализа послужили результаты двух онлайн-опросов: 1) руководителей государственных вузов и НИИ (май–июнь 2026, N=424 организации, из них 250 — вузы, 174 — НИИ); 2) российских ученых (май 2026, N=1209 респондентов, из них 769 работают в вузах, 318 – в НИИ, 122 совмещают работу в организациях обоих типов).

Главные выводы

Несмотря на высокий интерес академического сообщества к ИИ (более 90% ученых, применяющих генеративный ИИ, считают, что он уже приносит пользу для развития их научной области), распространение данной технологии в российской науке пока не стало повсеместным. Ключевые барьеры различаются на уровне организаций и отдельных исследователей.

Среди государственных вузов и НИИ более четверти (28%) не используют ИИ. Почти половина из них (45%) объясняют это опасениями получить неверные результаты. К числу наиболее значимых барьеров также относятся нехватка квалифицированных кадров (36%), вычислительных мощностей (33%) и высокие затраты на внедрение технологий (31%). Почти четверть организаций в ИИ не видят потребности (24%) либо не сталкиваются с задачами, которые можно было бы решать с помощью ИИ (23%).

Среди ученых, не использующих генеративный ИИ (16% опрошенных), более половины (55%) не считают технологию необходимой для их работы. Еще по 23% называют ее бесполезной либо объясняют отказ от использования отсутствием необходимых навыков. Технические ограничения играют значительно меньшую роль: лишь 9% не применяют генеративный ИИ из-за отсутствия доступа к необходимым сервисам, столько же считают их использование небезопасным. Показательно, что среди тех, кто пока не работает с генеративным ИИ, освоить эти сервисы хотел бы лишь каждый второй (49%), тогда как среди уже использующих их 80% стремятся расширить практику применения.

Всеобщее благоденствие, робокоммунизм или цифровой фашизм? К каким сценариям человечество ведет искусственный интеллект цифровизация

Набор барьеров зависит и от типа ИИ. Для более активного использования генеративного ИИ ключевыми ограничениями становятся недостаток навыков (48%) и времени на освоение технологий (34%). Существенное влияние также оказывают сложности с оплатой (39%) и высокая стоимость подписок на зарубежные ИИ-сервисы (37%), правовая неопределенность их применения в исследованиях (32%), а также опасения, связанные с загружаемыми в ИИ данными и работой с чувствительной информацией (по 29%).

Почти треть ученых используют специализированные ИИ-решения: собственные или адаптированные модели, методы и алгоритмы. При этом каждый второй из них (51%) хотел бы расширить их применение. Главными препятствиями остаются нехватка навыков (57%) и времени на освоение технологий (50%), ограниченный доступ к необходимым инструментам (39%), недостаток оборудования (25%) и вычислительных мощностей (20%). Ситуацию усугубляют проблемы, связанные с данными, включая их недостаточный объем (19%), качество (18%) и высокие затраты на сбор и обработку (19%); недостаточное финансирование научных проектов с применением ИИ (25%); а также правовые ограничения на обмен данными между организациями и странами (19%).

Резюме: проведенные ИСИЭЗ НИУ ВШЭ опросы показывают, что и научные организации, и сами исследователи заинтересованы в более широком применении ИИ, однако сталкиваются с теми или иными барьерами. На институциональном уровне основными ограничениями остаются опасения относительно надежности результатов и дефицит ресурсов, тогда как на уровне ученых ключевую роль играют нехватка компетенций и времени на освоение технологий. Преодоление этих барьеров станет важным условием перехода от отдельных практик использования ИИ к его системному внедрению в российской науке.

• В каком ЦОД разместить оборудование Colocation? Найти ответ на ИТ-маркетплейсе CNewsMarket

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	ИСИЭЗ НИУ ВШЭ: как вузы и НИИ внедряют ИИ	0	9.03	30-07-2026
2	От индивидуальных практик к организационным: как вузы и НИИ внедряют ИИ (экспресс-информация ИСИЭЗ НИУ ВШЭ)	0	11.26	30-07-2026
3	ИСИЭЗ НИУ ВШЭ: масштабы и направления использования ИИ российскими учеными	0	5	01-07-2026
4	ИСИЭЗ НИУ ВШЭ: навыки работы с ИИ на российском рынке труда	0	5	19-06-2026
5	ИСИЭЗ НИУ ВШЭ: эффекты применения генеративного ИИ в российской науке	0	5	02-07-2026
6	ИСИЭЗ НИУ ВШЭ: структурные парадоксы рынка ИИ-компетенций	0	5	24-06-2026
7	Новый метод НИУ ВШЭ и «Т-Технологий» повышает качество работы ИИ	5	7	09-07-2026
8	Новый метод НИУ ВШЭ и «Т-Технологий» повышает качество работы ИИ	5	7	09-07-2026
9	Индустриальная аспирантура в России: кадры для технологического лидерства (доклад ИСИЭЗ НИУ ВШЭ)	0	5	14-07-2026

Классификация: Наука. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 9. Тональность: 0. Информативность: 10.42. Источник: www.cnews.ru.