Еще пять лет назад искусственный интеллект был инструментом для избранных: сложные модели, обучавшиеся на гигантских датасетах, решали специфические задачи и к ним имели доступ в основном команды дата-сайентистов. Сегодня с одной строкой ввода нейросеть готова помочь не только инженеру, но и менеджеру, дизайнеру, бухгалтеру.
Даже если вы никогда не писали ни одной строки кода – генеративный ИИ уже упростил или изменил часть ваших повседневных процессов
- Когда произошел тот самый поворот, сделавший ИИ доступнее?
- «Геймчейнджером» стало появление больших языковых моделей (LLM) последнего поколения, ярким примером которых является решение от OpenAI. Они сделали ИИ доступным и понятным для широкой аудитории, не требуя от пользователя глубоких технических знаний. Это можно сравнить с переходом от командной строки к графическому интерфейсу в персональных компьютерах – технология стала ближе к человеку.
- А до LLM, что было и как работало?
- До LLM разработчикам решений на основе нейросетей приходилось самостоятельно обучать модели под каждую задачу. Это требовало наличия в командах ML специалистов, готовности инвестировать в инфраструктуру, закупку датасетов для обучения и эксперименты с непрогнозируемой успешностью результатов. Те команды, которые обладали достаточными инвестициями, терпением и техническим визионерством смогли добежать до необходимого скачка в развитии графических процессоров и добиться успеха. Именно они подарили нам следующий этап развития – переход к LLM.
Ранние попытки создать решения для общения с пользователями на основе ИИ, такие как голосовые ассистенты или чат-боты, имели существенные ограничения по качеству, поэтому легко считывались людьми как роботы и не вызывали у пользователей большого желания общаться.
Исторически искусственный интеллект в бизнесе развивался вокруг узких задач в основном в области работы с данными: распознавание изображений, автоматизация обработки данных, анализ текста и извлечение смыслов. Пользователи не имели осмысленного диалога с моделью и не влияли на получение результата, а взаимодействовали в основном с результатами, которые удалось получить с помощью комплексных решений, где ML был одной из многочисленных используемых технологий.
Ключевое, что нужно понимать в сравнении периодов и решений «до LLM и после», - это как сравнивать полет на воздушном шаре и на ракете, абсолютно несопоставимые по характеристикам исходные данные и результат. Если раньше каждая отдельная нейронка была натренирована на специфические узкие задачи на специально собранных датасетах и решение, которое имеет под капотом 3 млн документов, было значимым, то лучшие LLM, которые мы видим сейчас, научены без преувеличения на всем интернете. Это в свою очередь положило начало спорам о том, насколько законно и этично идти таким путем – фактически игнорировать авторское право. Но это тема для отдельного разговора.
- Кто сегодня задает стандарты в области нейросетей?
- Сегодня на рынке генеративного ИИ мы наблюдаем настоящую гонку за когнитивным превосходством. Глобальные технологические гиганты, такие как OpenAI, Google (с их разработками DeepMind), Microsoft (интегрирующая ИИ во все свои продукты) и Anthropic (создатели модели Claude), являются пионерами, задающими темп. Их модели демонстрируют впечатляющие результаты, особенно в задачах, связанных с пониманием и генерацией естественного языка, открывая новые горизонты для бизнес-приложений. Активно развиваются и решения из других регионов, в частности, китайские компании, такие как DeepSeek, представляют серьезную конкуренцию. На этом фоне и региональные игроки, включая российских, стремятся занять свою нишу и сократить технологическое отставание.
Чтобы понимать, какие решения стоит использовать, опытные команды ориентируются не на пресс-релизы с громкими заголовками и не на обещания объема когнитивности, а ориентируются только на реальные показатели, полученные собственноручно. Для этого в зависимости от цели разрабатываются бенчмарки. Замерять можно стоимость, скорость, процент качества и другие интересующие параметры в зависимости от задачи и требований.
Например, для задач поиска и структурирования знаний в корпоративных хранилищах (от документов до медиаконтента) качество извлечения информации у LLM-лидеров может превышать отметку 90%, тогда как молодые решения в отдельных странах справляются на уровне 30–35%. Это формирует интересную асимметрию: корпоративные клиенты, обеспокоенные безопасностью данных или регулированием, вынужденно ищут баланс между качеством, контролем и инфраструктурными затратами.
Пример из моей практики. Бенчмарк оценки качества распознавания состоит из датасета, включающего 13 типичных корпоративных документов объемом 50-100 страниц. Каждый документ включает в разной степени тексты, таблицы, графики и визуализации. Датасет состоит из специально подготовленных 1220 пар «вопрос-ответ».
- Как сейчас применяется генеративный ИИ в компаниях?
- Применение генеративных моделей в компаниях оказалось сродни феномену микрокомпьютеров в прошлом: инструмент стремительно распространяется, меняет саму «ткань» рабочего дня, часто радикально оптимизируя там, где раньше царили рутина и потеря информации. Наиболее ярко это проявляется в трех сферах:
1. Управление знанием и снижение шума
Многочисленные исследования продуктивности сотрудников говорят о том, что до трети рабочего времени уходит на поиски информации, разбросанной по документам, чатам, письмам, таск-трекерам.
С каждый годом количество информации внутри компании растет как снежный ком, в компаниях увеличивается количество решений для коммуникаций и управления данными, что приводит к информационному хаосу. Развитие LLM позволило создать для этой проблемы решение – интеллектуальную базу знаний, корпоративный поисковик с диалоговым интерфейсом. Это некий хаб, к которому подключаются любые источники данных, хранилища документов, чаты проектов, видеотуториалы и трекеры задач. Сотрудники в чате легко находят в два клика то, что раньше искали два часа.
Ответы подаются в человеческой логике: где обсуждалась тема, кто был вовлечен, где найти подробности или куда обратиться за уточнением. Таким образом, существенно сглаживается проблема утери знаний при смене персонала, снижаются транзакционные издержки при адаптации новых сотрудников.
2. Обучение, онбординг и развитие навыков
С появлением генеративных моделей обучающие платформы стали интерактивными и персонализированными. На смену одноразовым курсам приходят тренажеры, которые не только учат, но сразу дают фидбек и оценивают прогресс сотрудника. ИИ-тьюторы адаптируются под темп и уровень пользователя, разбирают реальные кейсы из жизни сотрудника и фиксируют достижения не абстрактно, а по конкретным метрикам. Наши внутренние исследования крупных клиентов нередко выявляют неожиданное: даже при наличии доступа к эффективной ИИ-платформе уровень реального использования может оставаться низким без практики и поддержки. Решением становится методика погружения через практические задачи, где ИИ-помощник буквально берет пользователя за руку, проводя через рабочие сценарии. Такой подход уже начал формировать своеобразный стандарт: развитие ИИ-грамотности становится частью хардскиллов наряду с владением специализированными программами бухгалтерии, документооборота или аналитики.
3. Клиентский сервис
Генеративный ИИ активно внедряется в системы обработки клиентских обращений и тикет-системы, а также в чат-боты для первой линии поддержки. Однако здесь крайне важна осторожность. Генеративные модели, несмотря на всю их мощь, могут «галлюцинировать» – выдавать неточную или даже вымышленную информацию. Цена такой ошибки при общении с клиентом может быть чрезвычайно высока, вплоть до судебных исков и серьезного репутационного ущерба. Оптимальным сценарием для многих компаний становится использование ИИ-копайлотов для операторов поддержки. Система анализирует запрос клиента, предлагает оператору варианты ответа, быстро находит релевантную информацию в базе знаний, но окончательное решение о содержании ответа и непосредственную коммуникацию осуществляет человек. Это особенно актуально в сложных отраслях, таких как банкинг или страхование, где часто требуется глубокое понимание нестандартной ситуации и проявление эмпатии. В то же время, в сферах с более стандартизированными запросами, например, в e-commerce (ответы на вопросы о свойствах товара, условиях доставки), решения на основе ИИ могут быть более продуктивны, чем люди.
- Что помогает внедрению ИИ в бизнесе?
- Вместо сложных многоуровневых меню и многочисленных фильтров все чаще предлагается единая диалоговая строка для ввода запроса на естественном языке. Пользователь просто «говорит» системе, что ему нужно, а ИИ интерпретирует запрос и предоставляет необходимую информацию или выполняет действие. Примеры такого подхода уже можно видеть в работе современных поисковых систем или на порталах государственных услуг.
- А что наоборот мешает компаниям внедрять ИИ в бизнес-процессы?
- Как показывает опыт, технологические возможности генеративного ИИ впечатляют, но ключевые вызовы лежат в плоскости организационной культуры и готовности. Основные сложности сегодня это:
· Низкая AI-грамотность сотрудников. Даже самые мощные решения остаются неиспользованными без соответствующего обучения, практики и осознания пользы для ежедневных задач.
· Отсутствие формализованных процессов. Автоматизировать хаос невозможно пока не привести его к единому порядку: надежный результат достигается, если бизнес-процессы описаны, распределены роли и четко определены входные и выходные параметры.
· Проблемы с безопасностью и конфиденциальностью данных. Интеграция решений требует либо переноса инфраструктуры на локальные серверы, либо применения продвинутых методов шифрования и деидентификации данных. Особенно это актуально для крупных организаций и в условиях госрегулирования.
· Культура работы с данными. «Garbage in – garbage out» справедливо как никогда. Для работы ИИ-копайлотов компании вынуждены начать задумываться о стратегии управления знанием - проводить инвентаризацию, чистку и нормализацию информации.
· Цена ошибки и роль человеческого фактора. Критически важен подход к расчету стоимости возможных сбоев генеративной модели: в одних случаях (например, сервис по генерации маркетинговых текстов или решение для подбора блогеров) погрешность допустима, в других (банкинг, недвижимость, медицина) требуется многоуровневая система проверки, контроля и принятия решения человеком.
- Где границы применения: поддержка или замещение?
- Горячо обсуждаемый вопрос во всех сферах и отраслях – способен ли генеративный ИИ полностью заменить специалистов? Практика говорит о более тонкой картине: там, где цена ошибки критична (например, медицина, финансы, юридические вопросы), решения на основе ИИ служат как копайлот, усиливая эксперта, но оставляя финальное решение за человеком. Многие компании уже тестируют модели, где под каждую должность интегрируется свой ИИ-копилот: «ассистент юриста», «копайлот-продавец», «ИИ-аналитик». Это создает новую парадигму: каждое рабочее место состоит из человека и набора интеллектуальных помощников, кастомизированных под конкретные задачи и процессы. Такой симбиоз позволяет создавать новый стандарт эффективности: технологии берут на себя рутину и механические задачи, а сотрудник получает возможность сосредотачиваться на креативе, стратегических решениях и взаимодействии с людьми.
- Как ИИ влияет на самого сотрудника?
- Незаметно для нас самих стандарты профессии меняются: в хардскиллы все чаще попадает владение набором ИИ-инструментов, похожее на работу с CRM или онлайн бухгалтерией. Условный копайлот становится частью обязательного инструментария для маркетолога, аналитика, специалиста службы поддержки. В некоторых компаниях уже разрабатываются внутренние матрицы ИИ-компетентности, позволяющие строить индивидуальные траектории развития и гибко интегрировать новые решения по мере взросления экосистемы.
Будущая рабочая среда – это не человек против технологии, а человек с набором ассистентов, органично встроенных в процессы и культуру. Эта схема не только повышает планку производительности, но и позволяет строить более осознанный, мотивирующий рабочий день, где время сотрудника занято задачами с высокой ценностью – для бизнеса и для самого человека.
В трансформации бизнеса генеративный искусственный интеллект выполняет роль катализатора – ускоряет процессы, структурирует хаос, освобождает время для развития. Но настоящая ценность проявляется там, где технология становится поддержкой, а не заменой профессионала. Риск и ответственность всё еще остаются на стороне человека; система, пронизанная ИИ, не снимает дилемму выбора и ответственности за результат.
В конечном итоге, искусственный интеллект не про «заменить», а про «усилить» – и это, возможно, главный урок корпоративной ИИ-революции, которую мы наблюдаем сегодня