ИИ в обороне 2025: 5 сигналов, которые нельзя игнорировать

В 2025 году оборонные новости неожиданно часто «выстреливали» не из‑за новых самолетов или громких учений, а из‑за скучных на первый взгляд вещей: кто контролирует цепочки поставок, как государство покупает технологии, почему отменяют тендеры и что происходит, когда союзники сокращают присутствие. Это и есть нерв современной обороны — решения, процессы и скорость.

Я смотрю на список самых читаемых оборонных материалов года как на набор маркеров: где болит у военных ведомств и какие управленческие решения будут определять 2026-й. И если вы работаете на стыке «ИИ в обороне и национальной безопасности» — в аналитике, кибербезопасности, автономных системах, C2/C4ISR, GovTech/DefenseTech — эти маркеры превращаются в практический чек‑лист: где ИИ реально нужен, а где он станет дорогой игрушкой.

Ниже — пять сюжетов, которые лучше всего показали настроение 2025 года, и главное: какую роль в каждом из них играет ИИ как инструмент управления, а не как модное слово.

1) Реформа закупок: «адаптируйся или уйди» — и это про данные

Ключевой сигнал 2025 года звучит жестко: крупным подрядчикам больше не гарантируют «спасательный круг», а экосистему хотят открыть более гибким игрокам. Это не только про конкуренцию. Это про смену модели управления рисками: государство пытается быстрее получать результат и меньше платить за просрочки, изменения ТЗ и «вечные» программы.

Почему здесь нужен ИИ

Ответ простой: закупки — это данные, но чаще всего разрозненные, неструктурированные и политически чувствительные. Когда ведомство говорит «будем встряхивать рынок», оно неизбежно упирается в вопросы:

• как доказуемо сравнивать предложения (стоимость владения, сроки, риски)?
• как видеть ранние признаки срыва графика?
• как не закупать «презентации вместо продукта»?

ИИ в управлении закупками работает не как «черный ящик», а как слой аналитики:

1. Прогноз срыва сроков по сигналам из отчетности, логистики, испытаний, переписки по изменениям требований.
2. Аномалии цены и состава работ (например, резкий рост субподрядов, странные изменения спецификаций).
3. Сопоставление требований и доказательств: автоматизированная проверка, что заявленные характеристики подтверждены тестами/демо/сертификатами.

Практика: какой артефакт нужен заказчику

Если вы поставщик AI/analytics в оборонную сферу, самый полезный deliverable — «панель здоровья программы» (Program Health Dashboard) с понятными метриками: вероятность срыва в 90 дней, риск поставки по критическим позициям, индекс зрелости технологии (TRL) и индекс зрелости внедрения (IRL).

Сильная позиция 2025 года: закупки без измеримых метрик зрелости — это закупки на доверии. А доверие в обороне дорого обходится.

2) Отмена дорогого тендера: ИИ не спасает, если нет внятного «зачем»

История с отменой крупной закупки носимых устройств (wearables) в оборонной медицине стала популярной не случайно. Массовый читатель слышит «96 млн» и думает про расточительность. Профессионалы слышат другое: заказчик не смог (или не захотел) доказать необходимость и реализуемость.

Что это говорит про рынок военного ИИ

ИИ‑проекты чаще всего «умирают» не на этапе моделей, а на этапе:

• постановки задач (что именно оптимизируем?)
• данных (есть ли доступ, качество, юридические основания?)
• внедрения (кто меняет регламенты и отвечает за эффект?)

Носимые устройства — классический пример: можно собрать тонны биометрии, но без строгой операционной цели это превращается в дорогое хранилище.

Как делать правильно: 4 вопроса перед стартом

Чтобы не повторить судьбу отмененного тендера, я бы начинал с короткой рамки:

1. Какое решение принимает человек, и как часто? (например, допуск к нагрузкам, эвакуация, профилактика теплового удара)
2. Какая цена ошибки? (ложноположительные/ложноотрицательные)
3. Какие данные уже есть? (медкарта, условия службы, климат, нагрузка)
4. Какая процедура меняется? (иначе ИИ останется в «пилоте»)

Для лидогенерации в DefenseTech это важнейший урок: заказчик покупает не «нейросеть», а изменение процесса.

3) Сокращение присутствия и борьба за влияние: ИИ как «усилитель штаба»

Предупреждение командования, отвечающего за Африку, о том, что другой крупный игрок пытается копировать американские форматы помощи и обучения, — это про конкуренцию моделей присутствия. Когда один сокращает ресурсы, второй заполняет вакуум.

Где ИИ дает реальный эффект

В условиях ограниченных людей и времени штабам нужен не «универсальный интеллект», а ускорение циклов OODA (observe–orient–decide–act):

• автоматизированная сводка обстановки из разнородных источников (отчетность, OSINT, дипломатические сигналы, логистика)
• раннее предупреждение о нестабильности (продовольственные риски, миграционные волны, эскалация)
• моделирование вариантов помощи: что даст больше устойчивости партнеру — обучение, ремонтная база, связь, медподдержка?

Важная оговорка про доверие

В международных сюжетах «ошибка модели» становится политической ошибкой. Поэтому ценность дают решения, которые:

• объяснимы (почему модель считает риск высоким)
• проверяемы (какие источники)
• аудируемы (кто и когда изменил параметры)

ИИ в национальной безопасности обязан оставлять следы для проверки. Иначе его не допустят к реальным решениям.

4) Боеприпасы 155 мм: промышленная мощность — это тоже «цифра»

Дефицит артиллерийских боеприпасов калибра 155 мм стал одним из самых наглядных уроков последних лет: война «на истощение» упирается не только в тактику, но и в производство. А история о возможном пересмотре роли крупного промышленного исполнителя на новых линиях — сигнал, что терпимость к задержкам снижается.

Почему ИИ здесь критичен

Производство боеприпасов — сложная система качества, безопасности и поставок. На практике ИИ дает четыре прикладных результата:

1. Предиктивное обслуживание оборудования (меньше незапланированных остановок).
2. Компьютерное зрение для контроля качества (дефекты, геометрия, маркировка, упаковка).
3. Оптимизация планирования: узкие места, сменность, доступность критических компонентов.
4. Аналитика цепочки поставок: риск поставщиков, задержки по логистике, альтернативы.

Что часто упускают

Самая частая ошибка — внедрять ИИ «на одном участке», не меняя управления производственным контуром. Для оборонных производств нужен единый контур MES/SCADA + аналитика + управление качеством, где модель — это модуль, а не отдельный проект.

Запрос 2025 года звучит прагматично: не обещайте “умный завод”, покажите снижение брака и простоя в цифрах и за фиксированный срок.

5) Боевое применение и экспорт: ИИ влияет даже там, где его не видно

Первое боевое применение конкретного истребителя в регионе само по себе привлекает внимание. Но экспортная перспектива зависит не только от летных характеристик. Она зависит от доверия к поставщику, политических решений и того, насколько платформа вписывается в будущие стандарты управления войсками.

Где в этой истории появляется ИИ

Даже если речь не о «беспилотнике» и не о «роях», ИИ влияет на:

• бортовые и наземные системы поддержки принятия решений (приоритизация целей, предупреждения, управление нагрузкой)
• интеграцию в контуры командования и управления (совместимость с сетями, обмен данными)
• оценку боевого опыта: постмиссионный анализ (разбор полетов), поиск тактических паттернов, обучение

Фактически экспортная конкурентоспособность все больше определяется тем, насколько платформа готова к сетевой войне — и здесь появляются большие программы уровня CJADC2 (объединенное много-доменное командование и управление). Такие контуры невозможны без автоматизации и ИИ, потому что человеку не обработать поток событий в реальном времени.

Что объединяет эти пять сюжетов: три вывода для 2026 года

Ответ прост: в 2025 году оборона обсуждала не «железо», а управляемость. А управляемость упирается в данные, процессы и доверие.

1) ИИ становится инструментом дисциплины, а не магии

Если ваш ИИ не помогает:

• быстрее принимать решения,
• снижать риски срыва,
• объяснять причины,
• улучшать контроль качества,

то в оборонной реальности он не пройдет отбор.

2) Рынок откроется тем, кто приносит измеримый эффект за 90–180 дней

Длинные программы останутся, но аппетит к «вечным пилотам» падает. Работают проекты, где можно быстро показать:

• снижение времени обработки информации на 30–50%,
• снижение простоев/брака на конкретной линии,
• рост точности прогнозов по срокам и бюджету.

3) Объяснимость и аудит — обязательны

В национальной безопасности любой спор быстро превращается в вопрос ответственности. Поэтому MLOps, контроль версий, журналы решений, тестирование смещения (bias) и красные команды — не бюрократия, а входной билет.

Мини‑FAQ: что чаще всего спрашивают про ИИ в обороне

Какой ИИ «заходит» быстрее всего?

Тот, что работает поверх существующих систем: аналитика закупок, обнаружение аномалий, автоматизация сводок, компьютерное зрение для контроля качества, инструменты для киберзащиты.

Где самый высокий риск провала?

В проектах без владельца процесса и без данных: «сделайте нам ИИ для всего». Такие инициативы часто заканчиваются отменой закупки или заморозкой.

Что важнее: модель или интеграция?

Интеграция. В обороне 80% успеха — это данные, доступы, контуры принятия решений и регламенты.

Что делать компаниям и командам уже сейчас

Если вы хотите попасть в 2026 год не наблюдателем, а участником, я бы начал с трех шагов:

1. Выберите один сценарий с четким владельцем: закупки, производственная линия, штабная аналитика, кибероперации.
2. Сформулируйте метрику эффекта (время, точность, стоимость, риск) и срок доказательства.
3. Подготовьте пакет доверия: модельные карточки (model cards), описание данных, журналирование, план тестов и отказоустойчивость.

Эта заметка — часть серии «Искусственный интеллект в обороне и национальной безопасности». Сюжеты 2025 года показали: побеждает не тот, у кого больше терминов и аббревиатур, а тот, у кого быстрее работает контур решений и надежнее промышленная база. В 2026-м вопрос будет звучать еще жестче: какие процессы вы готовы автоматизировать так, чтобы ответственность оставалась у человека, а скорость — у машины?