Research Line · Проникновение прикладного ИИ в малый и средний бизнес

Проникновение прикладного ИИ в малый и средний бизнес

Полевые исследования: почему МСБ не пользуется ИИ при наличии инструментов; барьеры и условия внедрения.

Lead

Джафер Джемилев

Соучредитель, директор по развитию

Publications

Researchers

Publications

Recent work from this line

All 3 → →

технический отчётТехнические отчёты ИПИИР · 2026

Открытый набор данных об использовании ИИ в МСБ России: спецификация и словарь данных (версия 0.1)

Технический отчёт фиксирует спецификацию открытого набора данных об использовании ИИ-инструментов в российском малом и среднем бизнесе: состав полей, словарь данных, процедуры обезличивания и лицензию распространения (CC BY 4.0). Публикация спецификации до начала сбора данных позволяет отрасли и исследователям прокомментировать структуру заранее. Версия 0.1 открыта для замечаний; сбор данных начнётся в рамках полевого исследования направления.

Джафер Джемилев, Шевкет Семедляев

Проникновение прикладного ИИ в малый и средний бизнес

0 cites

препринтРабочие документы ИПИИР · 2026

Первые 90 дней внедрения ИИ в малой компании: рамка наблюдения и роль внутреннего энтузиаста

Рабочий документ описывает рамку наблюдения за первыми девяноста днями внедрения ИИ-инструмента в малой компании: ключевые развилки, типовые точки отказа и роль «внутреннего энтузиаста» — сотрудника, который фактически тащит внедрение без формального мандата. Рамка построена на полевых наблюдениях за внедрениями в компаниях малого и среднего бизнеса и будет уточняться по мере накопления кейсов основного исследования направления.

Джафер Джемилев

Проникновение прикладного ИИ в малый и средний бизнес

0 cites

препринтРабочие документы ИПИИР · 2026

Барьеры внедрения ИИ-инструментов в малом и среднем бизнесе России: дизайн полевого исследования

Рабочий документ описывает дизайн полевого исследования барьеров внедрения ИИ-инструментов в российском малом и среднем бизнесе: выборку по отраслям и регионам, опросный инструментарий, протокол кейс-стади и планируемые количественные бенчмарки уровня адопции. Отдельное внимание уделено расхождению между декларируемым и фактическим использованием ИИ и роли «внутреннего энтузиаста» в первые 90 дней внедрения. По итогам исследования планируется открытый набор данных и аналитический отчёт для институтов поддержки предпринимательства.

Джафер Джемилев, Шевкет Семедляев

Проникновение прикладного ИИ в малый и средний бизнес

0 cites

Team

Researchers on this line

All people →

Джафер Джемилев

Соучредитель, директор по развитию

0pubs

Events

Seminars and readings

Цифровая эволюция (VI Всероссийский форум)

→

Questions about this research line

Why do small and medium firms not use AI when the tools are available?

Availability is not adoption. IPIIR's line on applied AI in small and medium business separates three kinds of barrier: technical (data, integrations, in-house skills), cultural (expectations and the team's attitude) and economic (the cost of deployment against a realistic effect). Sector matters as well — retail, services, manufacturing and IT behave differently.

How does the Institute measure AI adoption among smaller firms?

Through field surveys and panel studies across Russian regions, case studies of individual firms, and quantitative adoption benchmarks comparable with international ones. Results are released as open datasets and analytical reports, so that businesses, sector regulators and entrepreneurship support institutions can recompute the conclusions on their own data.

What return on an AI deployment is realistic for a small firm?

The line promises no universal figure. It describes the conditions under which an effect appears at all: a volume of repetitive operations, usable data, an internal champion, and a willingness to redesign the process itself. Realistic effects and payback periods are published by sector, alongside cases where the deployment never paid off.

Does the Institute help individual companies deploy AI?

No. The line studies and publishes patterns; it does not sell deployment consulting. Companies take part as research sites and sources of data, and receive the findings on the same terms as everyone else, through open reports and datasets. Proposals to host a field study go to research@ipiir.ru.