ИИ и автоматизация в Узбекистане: разрыв во внедрении и где автоматизация окупается первой

Узбекистан десять лет строил цифровую инфраструктуру. Мобильных подписок в стране больше, чем жителей, девять из десяти человек пользуются интернетом, а государство располагает одной из самых развитых систем электронного правительства среди развивающихся рынков. Однако в искусственном интеллекте страна только начинает путь. Сочетание сильной цифровой базы и слабого использования ИИ встречается нечасто — и многое говорит о том, где возможности для компаний, работающих здесь.

В этом материале — что данные говорят об использовании ИИ в Узбекистане, насколько быстро движется государство, почему местные зарплаты меняют бизнес-логику и где автоматизация обычно окупается первой. В конце — ограничения, вокруг которых стоит проектировать любой проект.

Страна в интернете, но ещё не в ИИ

Серия Microsoft по распространению ИИ оценивает долю людей трудоспособного возраста, пользовавшихся продуктом генеративного ИИ за период. Во II квартале 2026 года показатель Узбекистана составил 7,6% против 7,2% в I квартале. Среднемировой уровень — 18,8%.

Очевидное объяснение — доступ — не подтверждается. По данным Всемирного банка, в 2024 году интернетом пользовались 89,5% жителей Узбекистана — больше среднемирового уровня в 73,6%. Если сопоставить два ряда, разница становится очевидной: на каждые 100 пользователей интернета в Узбекистане приходится около 8,5 пользователей генеративного ИИ, а в мире — примерно 25.

Иными словами, доступ к интернету превращается в использование ИИ в Узбекистане примерно втрое реже, чем в среднем по миру. Часть разрыва объясняется методикой: данные Microsoft строятся на её собственной телеметрии, и использование через местные сервисы или боты в мессенджерах может недоучитываться. Но масштаб разницы — и то, что в Казахстане при схожем уровне подключения показатель более чем вдвое выше, — говорит о том, что разрыв реален. Вероятные причины знакомы: язык (большинство инструментов лучше всего работают на английском и русском, хуже — на узбекском), стоимость относительно местных доходов и то, что большинство компаний ещё не встроили ИИ в свою работу.

Для бизнеса такой разрыв — одновременно предупреждение и возможность. Клиенты и сотрудники пока не ждут сервиса на основе ИИ, а значит, планка для тех, кто начнёт первым, ниже.

Государство движется быстрее бизнеса

В политике Узбекистан заметно опережает частный сектор.

Выделяются две детали. Во-первых, позиция в индексе готовности улучшилась на 25 мест за два года, и до официальной цели — топ-50 — осталось двенадцать позиций. Во-вторых, вычислительные мощности начинают появляться внутри страны. Ташкентский проект DataVolt получил до 150 млн долларов финансирования от ЕБРР, DEG, Proparco и Фонда ОПЕК, а Министерство цифровых технологий сообщило Euronews, что новый государственный вычислительный кластер вышел на 90% загрузки уже в первый месяц. Для компаний, которым нужно хранить данные в стране, местные мощности важны — об этом ниже, в разделе об ограничениях.

Практическое следствие: спрос со стороны государства — от госуслуг на основе ИИ до цели по программным продуктам к 2030 году — какое-то время будет расти быстрее частного. Компании, которые выстроят компетенции сейчас, найдут и клиентов, и партнёров.

Зарплаты меняют бизнес-логику

В странах с высокими зарплатами аргумент в пользу автоматизации во многом строится на сэкономленных часах. В Узбекистане тот же инструмент должен преодолеть другую планку, потому что час работы стоит значительно дешевле.

По предварительным данным Национального комитета статистики, средняя месячная зарплата в 2025 году составила около 6,38 млн сумов — примерно 507 долларов по среднему официальному курсу года. В Ташкенте — около 10,75 млн сумов, а в банковском и страховом секторе, где платят больше всего, — около 17,6 млн.

Восемь часов в месяц — невысокая планка для инструмента, который готовит черновики, делает выжимки или отвечает на типовые вопросы. Но таблица показывает, где аргумент сильнее всего: в Ташкенте, в финансах и в другой хорошо оплачиваемой интеллектуальной работе окупаемость только на часах наступает быстро. В остальных случаях главные доводы редко связаны с численностью персонала. Речь о скорости ответа, доле ошибок, работе на трёх языках без трёх отдельных команд и росте объёмов без найма дефицитных и дорогих специалистов.

Такой подход согласуется и с данными о рынке труда. По оценке Международной организации труда, около четверти занятых в мире работают в профессиях, в той или иной мере подверженных влиянию генеративного ИИ; сильнее всего — канцелярская работа, а наиболее вероятный исход — трансформация, а не замещение. В секторе услуг Узбекистана, по данным Всемирного банка, уже занята около половины работников, так что потенциал для усиления офисной работы велик.

Где автоматизация окупается первой

У сценариев, которые раньше других оправдывают себя на узбекском рынке, три общие черты: большие объёмы, измеримый результат и языковая нагрузка.

Ни один из этих сценариев не требует исследовательской лаборатории. Большинство сочетают коммерческую модель ИИ с данными компании и её существующим программным обеспечением — поэтому ИИ-проекты на практике часто оказываются в той же мере проектами по разработке и интеграции ПО.

Ограничения, вокруг которых нужно проектировать

Локализация данных. С апреля 2021 года статья 27-1 Закона о персональных данных требует, чтобы персональные данные граждан Узбекистана, обрабатываемые с помощью информационных технологий, собирались, систематизировались и хранились на технических средствах, физически расположенных в Узбекистане, а базы данных регистрировались в государственном реестре. Для ИИ-проектов это определяет архитектуру: основную клиентскую базу держать в стране, передавать зарубежным ИИ-сервисам только необходимое (в идеале — обезличенное или минимизированное) либо запускать модели на местной инфраструктуре, что с появлением новых дата-центров становится проще.

Новый закон об ИИ. Закон ЗРУ-1115 от 21 января 2026 года закрепил определение ИИ в Законе об информатизации, установил общие правила использования ИИ в информационных ресурсах и системах и ввёл административную ответственность за незаконную обработку персональных данных с применением ИИ. Он вносит изменения в действующее законодательство, а не создаёт отдельный закон об ИИ, поэтому привычные нормы о персональных данных, защите прав потребителей и отраслевом лицензировании продолжают действовать.

Язык и качество данных. Для большинства моделей узбекский — язык с ограниченными ресурсами, к тому же в ходу и латиница, и кириллица. Всё, что обращено к клиентам, стоит тестировать на реальных местных сообщениях до запуска, а документы часто нужно очищать, прежде чем их можно будет надёжно распознавать.

Компетенции и ответственность. Самая частая причина неудачи — не техническая. Это пилот без владельца, без критерия успеха и без плана масштабирования.

Что мировой опыт говорит о получении отдачи

Опрос McKinsey 2025 года показал, что 88% организаций регулярно используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции против 78% годом ранее. Однако почти две трети ещё не начали масштабировать его на уровне всей компании, и лишь 39% сообщили о каком-либо влиянии на прибыль на уровне организации. Вывод: экспериментировать легко, а отдача появляется, когда конкретный процесс перестраивается вокруг инструмента и результат измеряется.

Для узбекских компаний, начинающих позже, это преимущество. Можно пропустить этап разрозненных пилотов и сразу начать с одного-двух процессов, через которые проходит реальный объём работы.

Практическая последовательность

1. Выберите один-два процесса с измеримым объёмом — обращения в месяц, обработанные документы, подготовленные отчёты — и зафиксируйте исходный уровень времени, затрат и ошибок.
2. Сначала проверьте данные и требования: какие персональные данные затрагиваются, где они хранятся и что может покидать страну.
3. Встраивайте решение в инструменты, которыми уже пользуются, — сайт, мессенджер, CRM или учётную систему, — а не добавляйте ещё один экран.
4. Через шесть-восемь недель измерьте результат относительно исходного уровня, закрепите ответственного за качество и только затем переходите к следующему процессу.

GSI сопровождает компании в Узбекистане на каждом из этих шагов — от выбора процесса до разработки и интеграции системы: см. наши услуги ИИ-решения и автоматизация и разработка ПО, сайтов и приложений. Более широкий экономический контекст — в наших материалах о росте Узбекистана в мировом сравнении и о десяти тихо растущих отраслях, среди которых экспорт ИТ-услуг.

Материал носит общий информационный характер и не является инвестиционной, юридической или технологической консультацией. Данные взяты из перечисленных ниже источников и могут уточняться.