Как крупные компании внедряют AI - от чат-ботов, до автоматизации процессов
Все мы живем в мире генеративного искусственного интеллекта, когда уже практически невозможно отличить генерируемый контент от реальности.
О том, почему ИИ станет неотъемлемой частью бизнес-ДНК, в каких отраслях чат-боты развиваются наиболее активно и как они влияют на работу крупных компаний, почему необходимо научиться дружить с ИИ, рассказала нам эксперт в области искусственного интеллекта (ИИ) Катерина Янченко, опыт работы которой в сфере разработки программного обеспечения (ПО) более 11 лет.
- Катерина, давайте знакомиться – расскажите о своем трудовом пути. С чего все началось знакомство с ИИ?
- Последние три года активно специализируюсь на генеративном искусственном интеллекте (GenAI), а началась карьера в ИТ с должности инженера-программиста.
В Amazon я занималась созданием масштабируемых систем. К теме ИИ пришла через интерес к автоматизации и инновациям. Ещё до бума ChatGPT, в 2022 году, я руководила разработкой Gen-решений в Machinet, где мы создавали инструменты для генерации unit-тестов.
После работала, как Head of AI в Forte-Group, мы делали анализ рынка используя LLM, автоматизации коммуникаций и даже drug-repurposing в фармацевтике. Основной мой фокус — не только на технологиях, но и на их практическом внедрении: от оценки рисков до интеграции в существующие бизнес-процессы.
- В каких отраслях ИИ и чат-боты развиваются активно, а в каких отстают?
- Начнем с передовых направлений – это IT и разработка ПО. Например, наши GenAI-агенты в JetBrains для генерации тестов ускоряют работу программистов. Отмечу фармацевтику - проекты вроде AI-driven drug-repurposing показывают, как ИИ сокращает время поиска новых применений лекарств.
В сельском хозяйстве и логистике - наш агент для прогноза цен на овощи помогает оптимизировать цепочки поставок, в клиентском сервисе - интеграция автоответчика с Salesforce снижает нагрузку на поддержку.
К отстающим отнесу традиционные производства (металлургия, тяжелая промышленность) — здесь часто не хватает цифровой инфраструктуры для внедрения ИИ. Отмечу так же госсектор – здесь отставание происходит в большей степени из-за бюрократии и строгих регуляций.
Подчеркну, что даже в этих, отстающих, сферах есть прогресс: например, чат-боты для внутренней аналитики (как наш инструмент для оценки реселлеров) начинают применяться.
- Будет ли ИИ нужен всем профессиям в будущем и заменит ли он человека?
- Да, но не как замена людям, а как инструмент. Например, юристы используют ИИ для анализа документов, маркетологи — для генерации контента и прогноза трендов, а врачи — для обработки данных пациентов.
Даже в творческих профессиях, как дизайн или копирайтинг, ИИ становится «ассистентом», который ускоряет рутину. Главное, научиться с ним не воевать или соперничать, а взаимодействовать и дружить.
- Развенчайте миф о сокращении рабочих мест из-за автоматизации.
- ИИ не заменяет людей, а перераспределяет задачи. Например, наш автоответчик в Salesforce сократил время обработки писем на 88%, но команда поддержки стала фокусироваться на сложных кейсах, а не на шаблонных ответах. И на улучшении базы знаний для ИИ.
В проекте с drug-repurposing ИИ анализирует данные, но окончательные решения принимают ученые. Исследования McKinsey подтверждают: к 2030 году до 30% задач в большинстве профессий будут автоматизированы, но это создаст новые роли — например, «тренеров ИИ» или специалистов по этике AI.
- Как ИИ и чат-боты влияют на работу крупных компаний?
- При внедрении в деятельность компании ИИ происходит снижение операционных затрат. Например, наша система для дилеров сократила время на анализ данных с дней до нескольких часов.
Происходит ускорение decision-makinga: чат-боты в поддержке обрабатывают 80% типовых запросов, освобождая менеджеров для стратегических задач.
Несомненно, существуют риски: если внедрение проведено без аудита безопасности (как в некоторых банках), возможны утечки данных.
Но, например, в наших проектах, интеграция с Salesforce гарантировала соответствие стандартам GDPR. Отмечу, что по данным Gartner, к 2025 году 70% компаний из Fortune 500 будут использовать ИИ для автоматизации процессов, а ROI от чат-ботов в клиентском сервисе достигает 300% за счет снижения затрат и роста NPS.
- Как оценить эффективность чат-ботов?
- Существуют определенные метрики эффективности, в них входит сокращение времени ответа (например, наш автоответчик снизил его с 2 часов до 5 минут для 95% случаев), а также конверсия - процент решенных кейсов без участия человека.
CSI (Customer Satisfaction Index): если после общения с ботом клиент не переходит к менеджеру — это успех.
- А что скажете про кибербезопасность?
- Надо смотреть на обязательства компании перед пользователем на их веб-сайт и смотреть прошли ли они аудит по Service Organization Control (SOC-2)/ California Consumer Privacy Act (CCPA). Это важно если использовать данные компании, которые компания не хочет отдавать посторонним клиентам. Также стоит использовать подход наименьшей привилегии (least privilege), предоставлять ЛЛМ наименьшее кол-во информации но достаточное чтобы сделать решение. Решения вроде самописных ботов на OpenAI API могут быть уязвимы — поэтому в Forte-Group мы всегда проводили аудит безопасности перед внедрением. Например, чистили данные, смотрели, на каждый файл, который мы могли отправить в ЛЛМ. Бывает, что данные хранят пароли и логины.
- Какое место ИИ занимает в развитии компаний сегодня?
- ИИ перешел из категории «экспериментов» в стратегический инструмент. Например:
В Machinet мы внедряли ИИ не как отдельный продукт, а как часть экосистемы разработки. Крупные ритейлеры (например, Walmart) используют ИИ для прогноза спроса, что дает преимущество перед конкурентами.
Но успех зависит от качества данных и команды: по моему опыту, 50% времени внедрения уходит на очистку данных и обучение сотрудников.
- Ваше отношение к термину «экосистема» в контексте ИИ?
- Для меня экосистема — это интеграция ИИ-решений в существующие процессы компании. Например, наш инструмент для дилеров объединял данные из CRM, ERP и внешних маркетинговых отчетов, что давало полную картину для принятия решений.
В JetBrains мы встраивали ИИ-агентов напрямую в IDE, а не делали отдельное приложение.
Такой подход снижает сопротивление сотрудников и повышает эффективность.
- Можете дать прогноз на пять лет: что будет с внедрением ИИ и автоматизации?
- Произойдет процесс гиперперсонализации – когда ИИ будет предугадывать потребности пользователей, например под личный стиль человека отвечать на электронные письма. Также произойдет процесс демократизации ИИ: no-code ИИ платформы позволят малым компаниям внедрять сложные решения.
Что касается этики и регуляции, то появятся стандарты для GenAI (как GDPR для данных), что замедлит внедрение, но повысит надежность решения. Также отмечу, что произойдет рост спроса на специалистов на стыке дисциплин: например, биологи с навыками работы с ИИ, как в нашем drug-repurposing проекте.
Главный тренд - ИИ станет неотъемлемой частью бизнес-ДНК, как когда-то интернет. Но, успех будет у тех, кто внедряет его точечно, а не гонится за модой.
Василий Черный
