— Анна, где сейчас Россия в глобальной ИИ-трансформации — мы догоняем, идем в ногу или уже отстаем?

— Доля крупных российских компаний, использующих генеративный ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, достигла 71% в 2025 году — это рост на 17 процентных пунктов всего за год. В среднем в мире этот показатель, по данным McKinsey, составляет 88%.

Только за прошлый год объем российского рынка ИИ оценивался в 2,1 млрд долларов при росте 45% год к году.

Отечественные LLM-модели уже адаптированы под наш бизнес-контекст: налоговый режим, юридическую специфику, отраслевые стандарты отчетности. На руку нам играют: развитая IТ-инфраструктура, полноценный пул талантливых разработчиков и национальная стратегия развития ИИ до 2030 года. В ней закреплены конкретные целевые показатели: уровень доверия граждан к технологиям ИИ должен вырасти до 80% к 2030 году (с 55% в 2022-м), а ежегодный выпуск специалистов в сфере ИИ — достичь 15,5 тыс. человек.

Остаются и вызовы: конкуренция за кадры на международном уровне, выработка единых стандартов безопасности данных, доступ к вычислительным мощностям. Но с точки зрения качества прикладных решений для корпоративного сегмента российские системы и платформы уже закрывают основные потребности малого и среднего бизнеса. Это и аналитика, и системы CRM, и документооборот. Нейросети уже анализируют контрагентов, строят прогнозы спроса, готовят документы.

— На ПМЭФ вы делились статистикой: 46% работодателей в стране уже внедрили ИИ в производственные процессы. Что в первую очередь мотивирует бизнес — страх отстать или подсчитанная экономия?

— Говорить о какой-то подсчитанной экономии пока рано. Первая и очевидная выгода — это удобно. Если вы изо дня в день заполняете одни и те же поля — наименование получателя, реквизиты, назначение — и уже привыкли тратить на это время, вас приятно удивит возможность сделать это с помощью ИИ. Причем без ошибок в заполнении: он просто возьмет точные данные и подставит с учетом контекста.

ИИ быстрее и точнее производит расчеты, обрабатывает большие объемы информации, анализирует данные поиска. Он минимизирует риски ошибки при переносе данных.

В общем, автоматизация процессов с помощью ИИ даже на базовом, элементарном уровне — это избавление от лишних хлопот и экономия времени. Поэтому интеграция искусственного интеллекта в деятельность компании служит в первую очередь повышению эффективности процессов. В бизнесе все очень прагматично.

Анна Лоевская (Сбер). Фото: Сбер

Уже сегодня с помощью нашего ИИ-ассистента — «Бизнес-помощника» — в интернет-банке и мобильном приложении «СберБизнес» пользователи составляют описание для карточек товаров на маркетплейсах, выясняют статусы платежных поручений, находят нужную информацию в интернет-банке, получают консультации по интересующим их услугам.

Дистанция между пользователем и нужными ему данными сократилась. С искусственным интеллектом вести бизнес удобнее и проще.

— При этом среди крупных компаний доля тех, кто уже внедрил ИИ-решения, превышает 50%, а в малом бизнесе — 35%. Что удерживает малый бизнес от активной «ИИ-зации»?

— Это вполне логично. У крупных компаний больше возможностей проанализировать процессы и сформировать стратегический подход. У них присутствует дисциплина в процессах, есть понимание того, что и как можно автоматизировать. И, конечно, есть ресурсы на обучение сотрудников и интеграцию ИИ в процессы.

Малому бизнесу чаще всего не до этого. Для того чтобы мотивировать небольшую компанию перевести процессы на ИИ, нужно продемонстрировать ей выгоды и эффективность ИИ-решений. Это первое. Второе — в малом бизнесе владельцы привыкли контролировать абсолютно все. С делегированием задач искусственному интеллекту возникает ощущение потери контроля. И, конечно, многие до сих пор не верят, что ИИ-решения могут работать без галлюцинаций. А третье — сотрудники-исполнители не используют такие решения, потому что боятся, что ИИ способен заменить или вытеснить их функции.

Тут нужно оговориться: чем моложе бизнес, тем охотнее он использует ИИ. По данным наших исследований, в выборке респондентов в возрасте от 18 до 35 лет не менее 67% предпринимателей регулярно используют ИИ.

— Как развенчать эти опасения и нужно ли это делать? Вы говорите, что ИИ не заменяет экспертизу, а усиливает ее.

— На практике человек, который работает с ИИ, должен обладать базовыми навыками. Нельзя относиться к ИИ-решениям, как к черному ящику с сюрпризом. Технологии должны обеспечивать результат не ниже уровня ожиданий.

С одной стороны, задача ИИ — повышать производительность и скорость процессов там, где это необходимо. То есть автоматизировать все механические функции и повторяющиеся операции, которые требуют внимания, времени, сил и при этом не несут в себе прямой ценности для компаний. С другой стороны, он не может брать на себя ответственность за принятие решений. Особенно это касается взаиморасчетов, товарно-денежных отношений и так далее. 

Поэтому схема взаимодействия с искусственным интеллектом для компаний на сегодняшний день такова. ИИ генерирует варианты, человек проверяет их корректность, соответствие нормам и требованиям компании и рынка. В случае если предложенные ИИ решения его не устраивают, возвращает их на доработку. В сложных мультиагентных системах роль контролера может выполнять ИИ-агент, а человек, скорее, на этапе старта декларирует намерения, обозначает образ результата и принимает работу.

Чтобы выстроить такое взаимодействие, необходимы квалифицированные кадры. Сотрудники компаний в числе прочего должны уметь формулировать запросы, проверять выводы на соответствие бизнес-логике и встраивать результаты генераций в существующие процессы. Проще говоря, они должны владеть базовыми навыками работы с нейросетями: понимать, как работают промпты, как избежать логических ловушек при формировании запросов и так далее. Эти навыки становятся обязательными для офисных сотрудников — как умение пользоваться компьютером в свое время. Когда приходит понимание, как и для чего работают технологии, страхи развеиваются.

ИИ не заменяет предпринимателя. Он меняет иерархию процессов. Вместо выполнения механических повторяющихся функций человек занимается верификацией, стратегией и работой с исключениями.

— Владельцу небольшого магазина или сервисной компании с чего начать завтра, чтобы не отстать, но и не переплатить?

— Для начала — выделить в своей работе задачи, которые отнимают больше всего времени, но при этом стандартизированы. Это могут быть подготовка отчетов, прием заказов, импорт или экспорт документов, заполнение реестров... Как только перечень рутинных операций описан, можно приступать к поиску решений, которые помогут упростить и ускорить процессы. Важно заранее зафиксировать метрики: например, сколько времени в неделю уходит на решение той или иной задачи «руками». Не менее важно заранее обучить сотрудников принципам работы с нейросетями.

Не стоит пытаться перевести на ИИ все и сразу — можно начать с одного линейного процесса. Если результат устроил, пробовать расширить этот опыт и в других рутинных процессах.

Руководствоваться при этом лучше конкретными метриками. По нашим исследованиям, 72% руководителей отмечают рост производительности при использовании ИИ-технологий.

— На ПМЭФ вы анонсировали, что осенью в «СберБизнесе» появится режим «Бизнес-помощник». Чем он отличается от обычного чат-бота в банковском приложении?

— В отличие от чат-бота «Бизнес-помощник» способен рассуждать, не привязан к скриптам и алгоритмам. Он помогает пользователям найти подходящую услугу или узнать больше про кредиты и тарифы, сформировать стратегию или маркетинговый план, получить данные о рыночных трендах, выяснить статус документов и операций и многое другое. Чтобы обеспечить реагирование на все эти запросы, у него «под капотом» более 160 профильных ИИ-агентов. Каждый из них специализируется на чем-то своем: тендерах, кредитах, юридических вопросах, логистике, маркетинге.

Режим «Бизнес-помощник», который осенью будет представлен в мобильном приложении «СберБизнес», — это следующий этап развития нашего ассистента. Он уже будет иметь возможность выполнять операции за клиента, обладать долговременной памятью, сохранять контекст запросов и операций. Кроме того, он сможет проактивно давать советы, как лучше поступить, чтобы получить выгоду, избежать рисков. И все это на основе знаний о компании, привычных действиях и операциях пользователя.