Бизнес-опрос: как вы используете искусственный интеллект на своем предприятии?

Мы попросили представителей бизнес-среды поделиться своим опытом работы с ИИ. Они ответили на три вопроса «Реального времени»:

• Как встроен искусственный интеллект в ваши бизнес-процессы?
• Какие затраты на это несет ваш бизнес (хотя бы порядок) и оправдываются ли они?
• Оптимизируете ли вы штат предприятия в связи с тем, что часть рутины берет на себя ИИ?

• 

  Айрат Нурутдинов генеральный директор ПАО «Таттелеком»

  Для нашей компании искусственный интеллект — это не пилотный проект и не модное приложение, а уже неотъемлемая часть операционной деятельности. Мы семь лет назад начали с машинного обучения и Data science, поэтому переход к большим языковым моделям был естественным продолжением.

  Сейчас мы работаем на трех уровнях. Во-первых, встраиваем модели напрямую в продукты. Наши решения, например «Взор», «Взор.Офис» и транскрибатор, используют собственные нейросети, развернутые на наших серверах, для распознавания изображений, реализации видеоаналитики и обнаружения артефактов.

  Во-вторых, у нас появился внутренний маркетплейс LetAI Labs — наши специалисты сами создают и выкладывают полезные для коллег инструменты на базе ИИ. Среди них — транскрибация звонков абонентов (автоматическая обработка обращений в контакт-центр), генерация презентаций в HTML, корпоративный AI-ассистент с агентной архитектурой, помощники для обработки аудиозаписей встреч и для работы с табличными данными, сервис распознавания документов и др.

  В-третьих, мы построили полноценную RAG-систему, базирующуюся на внутренней документации, почте, регламентах и корпоративной базе знаний. Она позволяет сотруднику задавать вопросы и получать точные ответы с учетом нашей специфики, прав доступа и актуальности процессов без обращения к внешним моделям.

  Плюс используем самые мощные внешние модели там, где нужны глубокие исследования, генерация кода или сложный анализ. В итоге ИИ выступает уже не в качестве помощника, а в роли полноценного коллеги для специалистов контакт-центра, телемаркетинга, аналитики в управлении знаниями.
  

  Относительно порядка затрат: только прямые затраты на железо уже измеряются десятками миллионов рублей. А если считать обучение моделей, разработку, интеграцию и сервисы, цифра выше.

  При этом посчитать точную окупаемость всегда сложно, примерно как с цифровизацией десять лет назад. Мы не можем сказать: «Вот это конкретное решение принесло нам столько-то миллионов дохода». Но мы точно знаем итоговый результат.

  За последние годы, внедряя машинное обучение, data science и BI, «Таттелеком» заработал на этих технологиях миллиарды рублей. Сейчас мы видим схожую картину с ИИ, затраты с лихвой окупаются. Отмечу, что эффект от этих трансформаций в основном косвенный: рост производительности труда, снижение ошибок, ускорение бизнес-процессов и высвобождение сотрудников от рутинных задач. В большинстве отраслей сегодня именно так это и работает.
  

  О том, как это сказывается на нашей кадровой политике, скажу: мы телеком-компания, поэтому физические процессы — монтаж оборудования, строительство сетей, выезды инженеров блока клиентского сервиса на подключения и т. д. — искусственный интеллект пока не заменит. Специалисту все равно физически нужно приехать к абоненту и подключить услуги связи.

  Но в управленческих, аналитических и клиентских процессах влияние очень заметно. За последние 1,5—2 года у нас существенно выросли количество клиентов и выручка, а также расширилась линейка продуктов. При этом штат мы держим стабильно на уровне примерно 3,4—3,5 тыс. человек. Это и есть главный эффект — мы растем, не раздувая команду. По нашим оценкам, ИИ позволяет компании ежегодно высвобождать или не нанимать 10—20 % персонала в тех направлениях, особенно где есть интеллектуальные рутинные процессы. Люди не уходят — они просто занимаются более сложной и ценной работой. Это, пожалуй, самый честный и приятный эффект от внедрения искусственного интеллекта.
  

• 

  Александр Расческов главный врач сети клиник «Глазная хирургия Расческов», офтальмохирург

  Сегодня искусственный интеллект для нас — это уже не эксперимент, а рабочий инструмент, который помогает врачам и административной команде быстрее выполнять рутинные задачи и уделять больше времени пациентам.
  

  Мы используем ИИ сразу в нескольких направлениях. Во-первых, для обработки медицинской информации. Сейчас внедряем систему, которая автоматически анализирует данные диагностического оборудования, структурирует их и помогает врачу быстрее подготовиться к консультации. Например, автоматизирован расчет интраокулярных линз при хирургии катаракты: система самостоятельно переносит данные исследований в профессиональные калькуляторы, сокращая количество ручных операций и снижая вероятность ошибок.

  Во-вторых, ИИ активно используется в маркетинге и коммуникациях. Он помогает готовить тексты, сценарии видеороликов, рекламные материалы, анализировать эффективность рекламных кампаний и быстрее создавать контент для социальных сетей.

  Кроме того, применяем ИИ как инструмент для разработки внутренних ИТ-решений, подготовки документации, анализа данных и поиска оптимальных технических решений.
  

  Если говорить о прямых расходах на сервисы ИИ, то они относительно небольшие — десятки тысяч рублей в месяц. Основные инвестиции связаны не с подписками, а с разработкой собственных решений и интеграцией ИИ в существующие информационные системы клиники.

  На наш взгляд, эти вложения полностью оправданы. Экономия рабочего времени сотрудников, снижение количества рутинных операций и ускорение внутренних процессов дают значительно больший эффект, чем стоимость самих инструментов.
  

  Цели оптимизировать штат в связи с внедрением ИИ мы перед собой не ставим. В медицине искусственный интеллект не заменяет врача — он становится его помощником. Наша цель — освободить специалистов от однообразной работы, чтобы они могли больше времени уделять пациенту, принятию клинических решений и повышению качества медицинской помощи.

  Мы рассматриваем ИИ не как инструмент сокращения персонала, а как средство повышения эффективности всей команды.

• 

  Марат Тимергалиев партнер ООО «Налоговая экспертиза»

  Анализируя юридические тренды, мы видим все большее замещение работы рядовых специалистов возможностями ИИ. По нашему мнению, в отдельных сферах юридической деятельности подобные структурные трансформации неизбежны и со временем будут лишь расширяться. Говоря о нашей деятельности, мы используем возможности ИИ для систематизации информации и подготовки аналитических визуализаций.

  При этом мы не видим широких перспектив использования возможностей ИИ при осуществлении основной деятельности компании.

  Объяснение этому состоит в том, что искусственный интеллект эффективно использовать для оптимизации повторяющихся рутинных операций. Но спектр оказываемых нашей компанией услуг почти всегда предполагает 100% индивидуализацию каждого кейса.

  Каждый клиент, обращающийся к нам за квалифицированной помощью, уникален: масштабы, используемые бизнес-модели, географические особенности налогового администрирования — все это требует индивидуального подхода и непосредственного включения опытного специалиста в деятельность и проблематику налогоплательщика.

  Готовые ИИ-решения в нашей области носят преимущественно шаблонный характер, не учитывают второстепенные и малозаметные на первый взгляд обстоятельства, не допускают возможности взглянуть на ситуацию с другого ракурса, что резко обесценивает результат подобной работы. А значит, на сегодняшний день говорить о полноценной замене высококлассного специалиста с опытом работы в нашей сфере системой на основе искусственного интеллекта пока преждевременно.

  Отметим, что наше мнение — часть глобального тренда всего юридического сообщества. Так, в нашей среде известна скандальная история, когда в арбитражный суд было представлено исковое заявление, полностью сгенерированное нейросетью с указанием несуществующей судебной практики. Закончилось это плохо: на участника процесса был наложен судебный штраф, и исход всего процесса был для него неблагоприятным.
  

• 

  Артур Саляхиев основатель и директор сервиса Юконит

  Мы начали внедрять ИИ около двух лет назад и шли от простых задач к сложным. Сначала поставили распознавание входящих документов — сканы, выписки, судебные акты. Это сильно ускорило первичную обработку. Потом подключили автоматическое отслеживание движения дел: наш модуль парсит данные с сайтов судов и картотеки, и, если появляется новый документ или статус, система сама обновляет карточку дела и уведомляет ответственного. Сейчас мы переносим эту логику на платформу для банкротства, чтобы арбитражные управляющие и юристы видели актуальную картину без ручного мониторинга. Для нас ИИ — не просто модное слово, а инструмент, который берет на себя информационный шум: поиск, сортировку, первичный анализ. Человек подключается только там, где нужно принять решение или оценить нюансы. Мы не пытаемся заменить юриста — мы даем ему возможность работать быстрее и с меньшей вероятностью ошибки.
  

  Затраты на это мы несем существенные, и основная статья — не покупка готового решения, а разработка и адаптация под наши данные. Чувствительная информация требует повышенной защиты: мы вложились в шифрование, разграничение доступа и аудит всех действий ИИ. Плюс постоянное обучение моделей на реальных кейсах, чтобы снизить процент ложных срабатываний. В деньгах это означает миллионы рублей за два года, но мы считаем это инвестициями, а не расходами. Эффект мы видим по двум показателям: во-первых, время обработки одного дела сократилось в разы, а во-вторых, мы смогли убрать из цепочки посредников и лишние наценки, которые традиционно закладывают за ручной труд. В итоге мы даем клиенту прозрачную цену, при этом сами не теряем маржинальность. Автоматизация окупается за счет объема — чем больше дел проходит через систему, тем дешевле обходится каждое.
  

  Мы строили «Юконит» с прицелом на цифровизацию, поэтому у нас не было ситуации, когда мы сначала наняли много людей, а потом стали сокращать. С самого начала мы проектировали процессы так, чтобы ИИ выполнял повторяющиеся операции — сбор бумаг, проверку сроков, первичную коммуникацию по статусам. Это позволило нам не раздувать штат на этапе роста: у нас нет целых отделов, которые только и делают, что перебирают документы.

  Но при этом мы не увольняли людей — просто их функционал сместился в сторону экспертной работы. Наши юристы теперь тратят время на сложные кейсы, консультации и стратегию, а не на заполнение форм. Человек остается ответственным за все финальные решения, особенно в банкротстве, где цена ошибки высока. Так что мы не оптимизируем штат в смысле сокращений — мы оптимизируем загрузку, и это позволяет избегать социальных потерь.

• 

  Тимур Демин основатель сети спортивных залов Red Lockers

  ИИ в Red Lockers призван освободить человека для человека. Мы создаем технологию, которая служит человечности. Это не хайп и не замена человеческого тепла. В Red Lockers мы строим собственную IT-экосистему, и ИИ в ней занимает конкретное место: он помогает команде делать то, что она уже делает, но быстрее, точнее и с меньшими затратами энергии на рутину.

  ИИ проникает в несколько ключевых зон.
  Первое — персонализация. В нашей экосистеме ИИ будет помогать анализировать данные гостей: историю тренировок, обратную связь, физическое состояние. Не вместо тренера, а как его помощник, чтобы программа адаптировалась к гостю в реальном времени, а тренер тратил меньше времени на бумажную работу и больше — на живое общение.

  Второе — клиентский сервис и коммуникация. Современные ИИ-агенты способны вести естественный диалог, отрабатывать возражения и подбирать решения. Мы внедряем ИИ в рутинные коммуникации: напоминания о тренировках, ответы на частые вопросы, помощь в записи. Важно: гость всегда может переключиться на живого человека. ИИ не заменяет тепло и эмпатию — он освобождает время команды, чтобы тепла и эмпатии было больше.

  Третье — аналитика. Без данных невозможно принимать правильные решения. ИИ помогает нам видеть паттерны: когда гости приходят, какие тренировки выбирают, где возникают сложности. Благодаря этому мы делаем сервис лучше и можем предугадывать потребности.

  Мы строим собственную IT-систему с нуля. Этапы включают разработку, интеграцию, обучение команды, доработку под наши задачи.
  Порядок затрат — миллионы рублей в год. Разработка собственного ПО, включая ИИ-модули, — это инвестиция в настоящее и будущее. Здесь нет погони за быстрой окупаемостью. Мы создаем актив, который будет работать на нас годы.

  Оправдываются ли они? Да.

  Во-первых, мы перестаем платить за чужие решения, которые не подходят нам. Во-вторых, автоматизация рутины снижает операционные расходы. Как показывает практика, один ИИ-агент может заменить работу нескольких операторов, обеспечивая рост производительности. Нам важно перенаправлять ресурс команды на задачи, где важен личный контакт без сокращения людей.
  В-третьих, качество сервиса растет. ИИ не устает, не забывает, не ошибается в простых вещах. Это значит, что гость получает более стабильный и предсказуемый опыт. А это повышает лояльность.

  И наконец, важнейший пункт: мы не сокращаем штат. Повышаем качество работы, а не уменьшаем численность сотрудников. Когда ИИ берет на себя рутину (обзвоны, напоминания, первичную аналитику, обработку стандартных запросов), у команды появляется время на то, что действительно важно: живое общение с гостями, эмпатию, решение нестандартных задач, творчество.

  Роль человека в Red Lockers усиливается. Мы даем людям инструменты, чтобы они могли быть лучше в том, что умеют только люди, не заменяя их машинами.